AttackVLM 项目使用教程

AttackVLM 项目使用教程

AttackVLM [NeurIPS-2023] Annual Conference on Neural Information Processing Systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/AttackVLM

1. 项目目录结构及介绍

AttackVLM/
├── LAVIS_tool/
├── MiniGPT-4/
├── assets/
├── unidiff_tool/
├── LICENSE
├── README.md
├── environment.yaml
├── eval_clip_text_score.py
└── ...

• LAVIS_tool/: 包含与BLIP/BLIP-2/Img2Prompt模型相关的工具和脚本。
• MiniGPT-4/: 包含与MiniGPT-4模型相关的工具和脚本。
• assets/: 项目资源文件，如图片、数据集等。
• unidiff_tool/: 包含与UniDiffuser模型相关的工具和脚本。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• environment.yaml: 项目依赖环境配置文件。
• eval_clip_text_score.py: 用于评估CLIP文本分数的脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的主要启动文件是 eval_clip_text_score.py，该脚本用于评估CLIP模型的文本分数。启动该脚本需要配置好环境，并确保所有依赖项已安装。

启动步骤

1. 安装依赖环境：

   conda env create -f environment.yaml
   conda activate ldm
   

2. 运行启动脚本：

   python eval_clip_text_score.py
   

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 environment.yaml，该文件定义了项目运行所需的所有依赖项和环境配置。

environment.yaml 内容示例

name: ldm
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - pip
  - pip:
    - torchvision
    - tqdm
    - wandb
    - lmdb

配置文件说明

• name: 环境名称，这里是 ldm。
• channels: 依赖包的来源，这里是 defaults。
• dependencies: 项目依赖的Python包和版本。

通过配置文件，可以确保项目在不同环境中的一致性和可重复性。

AttackVLM [NeurIPS-2023] Annual Conference on Neural Information Processing Systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/AttackVLM