项目安装与配置指南

项目安装与配置指南

intrinsic-lora Official repo of Generative Models: What do they know? Do they know things? Let's find out! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/intrinsic-lora

1. 项目基础介绍

本项目是一个开源项目，旨在探索生成模型（如GANs、自回归模型和扩散模型）所编码的内在知识，并尝试建立一种通用框架来从这些模型中恢复内在表示。项目使用了一种名为Low-Rank Adaptators (LoRA) 的轻量级方法，可以在不同的生成器中恢复出内在图像属性，如深度、法线、反照率和着色。主要编程语言为Python。

2. 关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言。
• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练模型。
• Transformers：基于PyTorch的库，用于处理变换器模型。
• Stable Diffusion：用于生成高质量图像的深度学习模型。
• Low-Rank Adaptators (LoRA)：一种轻量级的方法，用于从生成模型中恢复内在图像属性。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• Python版本：3.8.15
• PyTorch版本：1.13.0
• 操作系统：Linux或macOS

以下步骤将帮助您安装和配置项目所需的依赖和环境：

步骤1：安装Python和PyTorch

确保您的系统中安装了Python 3.8.15和PyTorch 1.13.0。可以从官方网站下载并安装。

步骤2：设置虚拟环境（推荐）

创建一个虚拟环境，并激活它，以避免污染全局Python环境。

python -m venv intrinsic-lora-env
source intrinsic-lora-env/bin/activate  # 在Windows下使用 `intrinsic-lora-env\Scripts\activate`

步骤3：安装依赖

在虚拟环境中，安装以下依赖：

pip install pillow==9.2.0
pip install python==3.8.15
pip install pytorch==1.13.0
pip install tokenizers==0.13.0.dev0
pip install torchvision==0.14.0
pip install tqdm==4.64.1
pip install transformers==4.25.1
pip install accelerate==0.22.0
pip install diffusers==0.20.2
pip install einops==0.6.1
pip install huggingface-hub==0.16.4
pip install numpy==1.22.4
pip install wandb==0.12.21

步骤4：克隆项目仓库

从GitHub克隆项目仓库到本地计算机：

git clone https://github.com/duxiaodan/intrinsic-lora.git
cd intrinsic-lora

步骤5：准备数据集

根据项目要求准备DIODE数据集，并将其放置在适当的位置。

步骤6：开始训练

根据项目提供的脚本和说明，开始训练模型。具体的训练命令会依赖于您要训练的模型类型和参数。

以上步骤是项目安装和配置的基础指南，具体细节可能需要根据您的系统和项目要求进行调整。

intrinsic-lora Official repo of Generative Models: What do they know? Do they know things? Let's find out! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/intrinsic-lora