MMaDA 开源项目教程

MMaDA 开源项目教程

MMaDA MMaDA - Open-Sourced Multimodal Large Diffusion Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMaDA

1. 项目介绍

MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是一个由Gen-Verse团队开发的全新多模态扩散基础模型。该模型旨在在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越的性能。MMaDA的特点在于其采用了统一的扩散架构，这种架构拥有共享的概率性公式和模态无关设计，消除了对模态特定组件的需求。

2. 项目快速启动

环境搭建

首先，你需要设置项目环境。可以通过以下命令安装所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

启动本地演示

安装完依赖后，你可以通过以下命令启动本地的Gradio演示：

python app.py

或者，你也可以通过Huggingface提供的在线演示来体验MMaDA。

3. 应用案例和最佳实践

文本生成

对于文本生成，项目遵循LLaDA的配置和生成脚本。你可以简单执行以下命令来生成文本：

python generate.py

多模态生成

多模态生成和文本到图像生成需要你首先登录你的wandb账户。然后，你可以执行以下命令来进行推理，并通过wandb查看结果：

python3 inference_mmu.py config=configs/mmada_demo.yaml mmu_image_root=./mmu_validation question='请详细描述这张图片。'

文本到图像生成

类似地，文本到图像生成也需要登录wandb账户。以下是一个推理的示例命令：

python3 inference_t2i.py config=configs/mmada_demo.yaml batch_size=1 validation_prompts_file=validation_prompts/text2image_prompts.txt guidance_scale=3.5 generation_timesteps=15 mode='t2i'

4. 典型生态项目

MMaDA项目作为一个开源项目，其生态系统中包含了多个阶段和不同能力的模型。以下是几个典型的生态项目：

• MMaDA-8B-Base：经过预训练和指令微调后，具备基本文本生成、图像生成、图像标注和思考能力的基础模型。
• MMaDA-8B-MixCoT：在Base模型的基础上，经过混合长链式思维（CoT）微调，能够进行复杂的文本、多模态和图像生成推理。
• MMaDA-8B-Max：在MixCoT模型的基础上，通过UniGRPO强化学习，擅长进行复杂的推理和出色的视觉生成。

以上就是MMaDA开源项目的最佳实践教程，希望对你有所帮助。

MMaDA MMaDA - Open-Sourced Multimodal Large Diffusion Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMaDA