开源项目 ml-mgie 使用教程

开源项目 ml-mgie 使用教程

ml-mgie 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-mgie

1. 项目的目录结构及介绍

ml-mgie/
├── _ckpt/
│   ├── LLaVA-7B-v1/
│   └── mgie_7b/
├── _data/
├── _input/
├── demo.ipynb
├── extract_ckpt.ipynb
├── process_data.ipynb
├── mgie_llava.py
├── mgie_train.py
├── README.md
├── LICENSE.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
└── LLaVA/
    ├── llava/
    │   ├── model/
    │   └── train/
    └── ...

目录结构介绍

• _ckpt/: 存放预训练模型和训练后的模型权重文件。
  • LLaVA-7B-v1/: 存放 LLaVA-7B 模型的权重文件。
  • mgie_7b/: 存放训练后的 MGIE 模型权重文件。
• _data/: 存放处理后的数据文件。
• _input/: 存放输入数据文件。
• demo.ipynb: 演示如何使用训练好的模型进行图像编辑的 Jupyter Notebook 文件。
• extract_ckpt.ipynb: 提取训练好的模型权重的 Jupyter Notebook 文件。
• process_data.ipynb: 处理数据的 Jupyter Notebook 文件。
• mgie_llava.py: MGIE 模型的核心代码文件。
• mgie_train.py: 训练 MGIE 模型的脚本文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则。
• LLaVA/: 包含 LLaVA 模型的相关代码和配置文件。
  • llava/model/: 存放 LLaVA 模型的代码。
  • llava/train/: 存放 LLaVA 模型的训练代码。

2. 项目的启动文件介绍

demo.ipynb

demo.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于演示如何使用训练好的 MGIE 模型进行图像编辑。用户可以通过运行该 Notebook 中的代码，加载预训练模型并进行图像编辑操作。

mgie_llava.py

mgie_llava.py 是 MGIE 模型的核心代码文件，包含了模型的定义和推理逻辑。用户可以通过调用该文件中的函数来加载模型并进行图像编辑。

mgie_train.py

mgie_train.py 是训练 MGIE 模型的脚本文件。用户可以通过运行该脚本来训练自己的 MGIE 模型。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。用户可以通过运行以下命令来安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

setup.py

setup.py 文件用于项目的打包和安装。用户可以通过运行以下命令来安装项目：

python setup.py install

config.yaml

config.yaml 文件包含了项目的配置参数，如模型路径、数据路径、训练参数等。用户可以根据自己的需求修改该文件中的配置。

LLaVA/llava/model/config.py

LLaVA/llava/model/config.py 文件包含了 LLaVA 模型的配置参数。用户可以通过修改该文件中的参数来调整模型的行为。

通过以上介绍，用户可以更好地理解和使用 ml-mgie 项目。

ml-mgie 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-mgie