MotionStreamer项目启动与配置教程

MotionStreamer项目启动与配置教程

MotionStreamer Code for "MotionStreamer: Streaming Motion Generation via Diffusion-based Autoregressive Model in Causal Latent Space" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MotionStreamer

1. 项目目录结构及介绍

MotionStreamer项目的目录结构如下：

MotionStreamer/
├── environment.yaml        # Python虚拟环境配置文件
├── EVAL_GT.sh              # 评估脚本
├── LICENSE                 # 项目许可证文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── TRAIN_evaluator_272.sh  # 训练评估器的脚本
├── humanml3d_272/          # HumanML3D数据集处理目录
│   ├── Mean.npy            # 数据集均值文件
│   ├── Std.npy             # 数据集标准差文件
│   ├── texts.zip           # 数据集文本信息压缩文件
│   ├── motion_data.zip     # 数据集动作数据压缩文件
│   ├── train.txt           # 训练集文件列表
│   ├── val.txt             # 验证集文件列表
│   └── test.txt            # 测试集文件列表
├── Evaluator_272/          # 评估器目录
│   └── ...                 # 评估器相关文件和目录
└── utils/                 # 工具函数目录

• environment.yaml: 定义了项目所需的Python虚拟环境配置，包括依赖的库和版本。
• EVAL_GT.sh: 用于评估模型性能的Shell脚本。
• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目采用MIT许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目介绍、安装指南、使用方法等。
• TRAIN_evaluator_272.sh: 用于训练评估器的Shell脚本。
• humanml3d_272: 包含处理过的HumanML3D数据集文件。
• Evaluator_272: 包含评估器相关的代码和文件。
• utils: 包含项目所需的工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Shell脚本来完成的，以下是两个主要的启动脚本：

• TRAIN_evaluator_272.sh: 此脚本用于启动评估器的训练过程。运行此脚本会根据脚本中定义的参数和命令开始训练过程。
• EVAL_GT.sh: 此脚本用于启动对模型性能的评估过程。运行此脚本会执行评估，并输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是environment.yaml，该文件用于配置Python虚拟环境，其中列出了项目运行所需的依赖库及其版本。以下是一个简化的示例：

name: mgpt
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy=1.21.2
  - torch=1.10.0+cu113
  - huggingface_hub>=0.8.0

这个文件可以被conda命令使用来创建一个隔离的Python环境，确保项目运行时不会与其他项目产生依赖冲突。

在开始项目之前，用户需要根据environment.yaml文件创建虚拟环境，并激活它：

conda env create -f environment.yaml
conda activate mgpt

以上步骤完成后，用户就可以按照项目说明文件中的指示进行数据准备、模型训练和评估等操作了。

MotionStreamer Code for "MotionStreamer: Streaming Motion Generation via Diffusion-based Autoregressive Model in Causal Latent Space" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MotionStreamer