DanceGRPO开源项目教程

DanceGRPO开源项目教程

DanceGRPO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DanceGRPO

1. 项目介绍

DanceGRPO是一个基于强化学习（RL）的统一视觉生成框架。它旨在通过利用高效的视觉生成框架FastVideo，为用户提供一个支持多种生成模型的环境。DanceGRPO支持Stable Diffusion、FLUX等模型，并且具有扩展性，未来还将支持HunyuanVideo。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装了必要的依赖。

# 安装FastVideo环境
./env_setup.sh fastvideo

以下是快速启动DanceGRPO的步骤：

对于Stable Diffusion的微调：

# 使用8个H800进行Stable Diffusion的微调
bash scripts/finetune/finetune_sd_grpo.sh

对于FLUX的预处理：

# 使用8个H800进行FLUX的预处理
bash scripts/preprocess/preprocess_flux_rl_embeddings.sh

对于FLUX的微调：

# 使用16个H800进行FLUX的微调
bash scripts/finetune/finetune_flux_grpo.sh

3. 应用案例和最佳实践

DanceGRPO的训练过程和结果可视化提供了丰富的案例。在训练完成后，您可以使用以下脚本来可视化FLUX的结果：

# 运行可视化脚本
python scripts/visualization/vis_flux.py

在训练过程中，建议使用较高的分辨率和更多的采样步骤以获得更优质的视觉效果。

4. 典型生态项目

DanceGRPO在开发过程中借鉴了以下开源项目：

• FastVideo：一个可扩展的视频和图像生成框架。
• diffusers：用于生成模型的库。
• DDPO-Pytorch：深度学习优化库。

在使用DanceGRPO时，您也可以考虑将这些项目集成到您的开发流程中，以实现更好的效果。

以上就是DanceGRPO开源项目的最佳实践方式。希望这些信息能够帮助您更好地使用和贡献到这个项目。

DanceGRPO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DanceGRPO