Matryoshka Diffusion Models 使用教程

Matryoshka Diffusion Models 使用教程

ml-mdm Train high-quality text-to-image diffusion models in a data & compute efficient manner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-mdm

1. 项目介绍

Matryoshka Diffusion Models（简称ml_mdm）是一个Python包，用于高效训练高质量的文本到图像扩散模型。该项目由Apple公司的Luke Carlson、Jiatao Gu、Shuangfei Zhai和Navdeep Jaitly推出，旨在解决高维模型学习中的计算和优化挑战。ml_mdm框架能够在高达1024x1024像素的分辨率下训练单个像素空间模型，并展示了使用CC12M数据集的强大零样本泛化能力。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统已安装Python 3.9或3.10，以及CUDA 12或CUDA 11.8（如果您打算使用GPU加速）。

安装ml_mdm

pip install -e .

开发者还应该安装pre-commit：

pre-commit install

运行测试用例

在CPU上运行测试用例：

pytest

在GPU上运行测试用例：

pytest -m gpu

下载预训练模型

预训练模型可以从以下地址下载：

export ASSET_PATH=https://docs-assets.developer.apple.com/ml-research/models/mdm
curl $ASSET_PATH/flickr64/vis_model.pth --output vis_model_64x64.pth
curl $ASSET_PATH/flickr256/vis_model.pth --output vis_model_256x256.pth
curl $ASSET_PATH/flickr1024/vis_model.pth --output vis_model_1024x1024.pth

3. 应用案例和最佳实践

生成图像

使用预训练模型生成图像的命令如下：

torchrun --standalone --nproc_per_node=1 ml_mdm/clis/generate_sample.py --port $YOUR_PORT

其中$YOUR_PORT是您希望运行Web演示的端口号。

训练模型

根据官方教程，训练MDM模型需要以下步骤：

1. 准备数据集配置文件。
2. 使用train_parallel.py脚本启动训练。

更多细节请参考官方文档。

4. 典型生态项目

目前，ml_mdm项目周边的典型生态项目包括：

• 用于数据集创建和分割的配置文件。
• 针对训练和评估阶段的数据集。
• 不同分辨率的模型配置文件。
• 用于BERT、C4、CIFAR10和ImageNet等任务的专业词汇表。

以上就是关于Matryoshka Diffusion Models的简要教程，希望对您有所帮助。更多详细信息和高级用法，请查阅官方文档。

ml-mdm Train high-quality text-to-image diffusion models in a data & compute efficient manner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-mdm