ConsistI2V 项目使用教程

ConsistI2V 项目使用教程

ConsistI2VConsistI2V: Enhancing Visual Consistency for Image-to-Video Generation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConsistI2V

1. 项目的目录结构及介绍

ConsistI2V 项目的目录结构如下：

ConsistI2V/
├── assets/
│   └── example/
├── configs/
│   └── inference/
│   └── prompts/
│   └── training/
├── consisti2v/
├── scripts/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── app.py
├── cog.yaml
├── environment.yaml
├── predict.py
├── train.py

目录介绍：

• assets/: 包含示例文件。
• configs/: 包含配置文件，分为 inference/（推理配置）、prompts/（提示配置）和 training/（训练配置）。
• consiti2v/: 项目核心代码目录。
• scripts/: 包含脚本文件，如动画生成脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• app.py: 启动文件。
• cog.yaml: Cog 配置文件。
• environment.yaml: 环境配置文件。
• predict.py: 预测脚本。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是项目的启动文件，用于启动 Gradio 演示。可以通过以下命令启动：

conda activate consisti2v
python app.py

启动后，默认运行在 localhost:7860。

3. 项目的配置文件介绍

configs/ 目录

• inference/: 包含推理配置文件，如 inference.yaml。
• prompts/: 包含提示配置文件，如 default.yaml。
• training/: 包含训练配置文件，如 training.yaml。

配置文件示例

inference.yaml

推理配置文件，用于指定模型路径、输入提示等：

pretrained_model_path: TIGER-Lab/ConsistI2V
input_prompt: default
format: mp4

training.yaml

训练配置文件，用于指定训练参数、数据路径等：

data_path: path/to/data
batch_size: 32
learning_rate: 0.001

通过修改这些配置文件，可以自定义项目的运行和训练行为。

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