OmniGen 使用教程

OmniGen 使用教程

OmniGen OmniGen: Unified Image Generation. https://arxiv.org/pdf/2409.11340 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmniGen

1. 项目目录结构及介绍

OmniGen 的项目目录结构如下：

• docs/：存放项目的文档文件。
• imgs/：包含项目示例图片的文件夹。
• toy_data/：存放用于演示或测试的样本数据。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目使用的许可证文件。
• README.md：项目的自述文件，包含项目介绍和基本使用方法。
• app.py：用于启动项目 Web 应用的 Python 脚本。
• cog.yaml：可能是项目的一些配置文件。
• inference.ipynb：Jupyter Notebook 文件，用于进行推断操作。
• inference_demo.ipynb：Jupyter Notebook 文件，用于展示推断演示。
• predict.py：用于进行图像生成预测的 Python 脚本。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py：项目的设置文件，用于打包和分发项目。
• train.py：用于训练模型的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 app.py。该文件用于启动一个 Web 应用，以便用户可以通过 Web 界面与 OmniGen 交互。以下是一个简单的启动示例：

# app.py
from gradio import spaces
from OmniGen import OmniGenPipeline

# 创建 OmniGenPipeline 实例
pipe = OmniGenPipeline.from_pretrained("Shitao/OmniGen-v1")

# 定义 Gradio 接口
iface = spaces.GradioSpace(
    fn=pipe,
    inputs=["text"],
    outputs="image",
    title="OmniGen Image Generation",
    description="输入文本提示，生成相应的图片。"
)

# 启动 Gradio 应用
iface.launch()

用户需要确保已经安装了项目依赖的 Python 包，然后运行 app.py 文件即可启动应用。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 cog.yaml。该文件包含了项目的配置信息，例如模型的路径、超参数设置等。以下是一个配置文件的示例：

# cog.yaml
model:
  path: "Shitao/OmniGen-v1"
training:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
inference:
  height: 1024
  width: 1024
  guidance_scale: 2.5

这个配置文件定义了模型训练和推断时使用的参数。用户可以根据自己的需要修改这些参数，以达到不同的训练和推断效果。

注意，以上内容是基于项目结构和提供的文件进行的假设性介绍，具体的使用方法和配置可能需要根据项目的官方文档或代码注释进行调整。

OmniGen OmniGen: Unified Image Generation. https://arxiv.org/pdf/2409.11340 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmniGen