开源项目教程：Concept Sliders 使用指南

开源项目教程：Concept Sliders 使用指南

sliders Concept Sliders for Precise Control of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/sliders

1. 项目目录结构及介绍

Concept Sliders 项目是一个用于精确控制扩散模型的概念滑动条的开源项目。项目的目录结构如下：

sliders/
├── eval-scripts/              # 评估脚本目录
├── flux-sliders/              # FLUX 模型相关滑动条脚本
├── images/                    # 图像数据集目录
├── prompts/                   # 提示词数据目录
├── trainscripts/              # 训练脚本目录
├── GPT_prompt_helper.ipynb    # 使用 GPT 模型生成提示词的 Jupyter Notebook
├── LICENSE                    # 项目许可证文件
├── README.md                  # 项目说明文件
├── SD1-sliders-inference.ipynb # SD-1.x 版本滑动条推理的 Jupyter Notebook
├── XL-sliders-inference.ipynb  # SD-XL 版本滑动条推理的 Jupyter Notebook
├── __init__.py                # 初始化文件
├── concept_sliders_diffusers.ipynb # 概念滑动条在 Diffusers 上的实现 Notebook
├── demo_SDXL_Turbo.ipynb      # SDXL Turbo 演示 Notebook
├── demo_concept_sliders.ipynb  # 概念滑动条演示 Notebook
├── demo_image_editing.ipynb    # 图像编辑演示 Notebook
├── requirements.txt           # 项目依赖文件

每个目录和文件的功能如下：

• `eval-scripts/: 包含评估模型性能的脚本。
• flux-sliders/: 包含用于 FLUX 模型的滑动条训练和评估的脚本。
• images/: 存储用于训练图像滑动条的图像数据集。
• prompts/: 存储用于训练文本滑动条的提示词数据。
• trainscripts/: 包含训练滑动条的脚本。
• GPT_prompt_helper.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于生成训练文本滑动条的提示词。
• LICENSE: 项目的 MIT 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目信息和如何使用项目。
• SD1-sliders-inference.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于对 SD-1.x 版本的模型进行滑动条推理。
• XL-sliders-inference.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于对 SD-XL 版本的模型进行滑动条推理。
• init.py: 初始化 Python 包。
• concept_sliders_diffusers.ipynb: Jupyter Notebook 文件，展示如何在 Diffusers 上实现概念滑动条。
• demo_SDXL_Turbo.ipynb: Jupyter Notebook 文件，展示 SDXL Turbo 的使用示例。
• demo_concept_sliders.ipynb: Jupyter Notebook 文件，展示概念滑动条的使用示例。
• demo_image_editing.ipynb: Jupyter Notebook 文件，展示如何使用滑动条编辑真实图像。
• requirements.txt: 包含项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行 Jupyter Notebook 文件来进行的。以下是几个关键的启动文件：

• GPT_prompt_helper.ipynb: 此 Notebook 用于生成训练文本滑动条的提示词。你需要描述你想要创建的滑动条（例如：“我想让人物看起来更快乐”），然后运行相应的单元格来生成提示词。
• SD1-sliders-inference.ipynb 和 XL-sliders-inference.ipynb: 这些 Notebook 用于对训练好的模型进行推理，以查看滑动条的效果。你可以在这些 Notebook 中调整滑动条的参数，并看到实时效果。

要启动这些 Notebook，你需要在安装了所有依赖的 Python 环境中运行以下命令：

jupyter notebook

然后，在浏览器中打开对应的 Notebook 文件开始工作。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是用来定义训练过程中的参数。以下是两个主要的配置文件：

• train_lora.py 和 train_lora_xl.py: 这些脚本用于训练文本滑动条。在 train_lora.py 中，你可以通过编辑 trainscripts/textsliders/data/config.yaml 文件来配置训练参数，例如目标的描述、正面的描述、无条件的描述、中性的描述以及动作类型等。
• train_lora-scale.py 和 train_lora-scale-xl.py: 这些脚本用于训练图像滑动条。在 train_lora-scale.py 中，你需要编辑 trainscripts/imagesliders/data/config.yaml 文件来配置图像滑动条的参数，例如目标、正面、无条件、中性的描述以及动作类型等。

每个配置文件中都包含了一系列可配置的参数，例如：

target: person
positive: old person
unconditional: young person
neutral: person
action: enhance
guidance: 4

这些参数将直接影响滑动条的训练过程和最终效果。

sliders Concept Sliders for Precise Control of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/sliders