Diffuser 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffuser 1. 项目介绍
Diffuser 是一个用于灵活行为合成的扩散模型规划项目。该项目基于论文 "Planning with Diffusion for Flexible Behavior Synthesis"，主要用于训练扩散模型并在 D4RL 运动环境中进行规划。项目的主要分支包括：
- main 分支：包含训练扩散模型和在 D4RL 运动环境中进行规划的代码。
- kuka 分支：包含块堆叠实验的代码。
- maze2d 分支：包含在 Maze2D 环境中进行目标到达的代码。
2. 项目快速启动
安装
首先，创建并激活 Conda 环境：
conda env create -f environment.yml
conda activate diffuser
然后，安装项目依赖：
pip install -e .
使用预训练模型
下载预训练的扩散模型和价值函数：
./scripts/download_pretrained.sh
该命令会下载并解压一个包含预训练模型的 tar 文件到 logs/pretrained 目录。
加载并采样预训练模型
在浏览器中加载预训练模型并进行采样：
python scripts/diffuser-sample.ipynb
3. 应用案例和最佳实践
案例1：D4RL 运动环境中的规划
在 D4RL 运动环境中，使用扩散模型进行规划。可以通过以下命令进行规划：
python scripts/plan_guided.py --dataset halfcheetah-medium-expert-v2 --logbase logs/pretrained
案例2：块堆叠实验
在 kuka 分支中，可以进行块堆叠实验。切换到 kuka 分支并运行相关实验代码。
案例3：Maze2D 环境中的目标到达
在 maze2d 分支中，可以进行目标到达实验。切换到 maze2d 分支并运行相关实验代码。
4. 典型生态项目
Hugging Face Diffusers
Diffuser 项目已经集成到 Hugging Face 的 Diffusers 库中。Hugging Face Diffusers 是一个用于图像、音频甚至 3D 分子结构生成的扩散模型库。可以通过以下方式使用 Hugging Face Diffusers：
from diffusers import DiffusionPipeline
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("jannerm/diffuser")
pipeline.to("cuda")
image = pipeline("A painting of a futuristic cityscape").images[0]
image.save("output.png")
D4RL 数据集
D4RL 数据集是一个用于强化学习研究的标准数据集，包含多种运动环境的数据。Diffuser 项目使用 D4RL 数据集进行模型训练和评估。
Maze2D 环境
Maze2D 是一个用于目标到达任务的环境，Diffuser 项目在 Maze2D 环境中进行了目标到达实验。
通过以上模块，您可以快速了解并使用 Diffuser 项目进行扩散模型训练和规划。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
