InstructPix2Pix 项目使用教程

InstructPix2Pix 项目使用教程

instruct-pix2pix 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instruct-pix2pix

1. 项目目录结构及介绍

instruct-pix2pix/
├── configs/
│   └── train.yaml
├── dataset_creation/
│   └── prepare_for_gpt.py
├── imgs/
│   └── example.jpg
├── metrics/
├── scripts/
│   ├── download_checkpoints.sh
│   ├── download_data.sh
│   └── download_pretrained_sd.sh
├── stable_diffusion/
├── LICENSE
├── README.md
├── edit_app.py
├── edit_cli.py
├── edit_dataset.py
├── environment.yaml
├── main.py
└── prompt_app.py

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 train.yaml，用于定义训练参数。
• dataset_creation/: 包含数据集创建相关的脚本，如 prepare_for_gpt.py，用于准备数据集。
• imgs/: 存放示例图片，如 example.jpg。
• metrics/: 存放评估指标相关的文件。
• scripts/: 包含下载模型和数据集的脚本，如 download_checkpoints.sh 和 download_data.sh。
• stable_diffusion/: 包含稳定扩散模型相关的文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• edit_app.py: 用于启动交互式编辑的 Gradio 应用。
• edit_cli.py: 用于命令行编辑图片的脚本。
• edit_dataset.py: 用于编辑数据集的脚本。
• environment.yaml: 定义项目依赖的 Conda 环境文件。
• main.py: 项目的主脚本，用于训练模型。
• prompt_app.py: 用于生成提示的 Gradio 应用。

2. 项目启动文件介绍

edit_app.py

该文件用于启动交互式编辑的 Gradio 应用。通过运行以下命令可以启动应用：

python edit_app.py

edit_cli.py

该文件用于通过命令行编辑图片。可以通过以下命令编辑单张图片：

python edit_cli.py --input imgs/example.jpg --output imgs/output.jpg --edit "turn him into a cyborg"

main.py

该文件是项目的主脚本，用于训练模型。可以通过以下命令启动训练：

python main.py --name default --base configs/train.yaml --train --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7

3. 项目的配置文件介绍

environment.yaml

该文件定义了项目依赖的 Conda 环境。可以通过以下命令创建环境：

conda env create -f environment.yaml

train.yaml

该文件位于 configs/ 目录下，定义了训练模型的配置参数。可以通过编辑该文件来调整训练参数，如数据集路径、模型路径等。

# 示例配置文件内容
ckpt_path: "path/to/pretrained/model"
data:
  train:
    params:
      path: "path/to/train/dataset"
  validation:
    params:
      path: "path/to/validation/dataset"

通过以上配置文件，可以灵活地调整项目的训练和运行参数。

instruct-pix2pix 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instruct-pix2pix