Tango 项目使用教程

Tango 项目使用教程

tango Codes and Model of the paper "Text-to-Audio Generation using Instruction Tuned LLM and Latent Diffusion Model" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tango

1. 项目目录结构及介绍

Tango 项目的目录结构如下：

tango/
├── configs/
│   └── diffusion_model_config.json
├── data/
│   ├── *.json
│   └── ...
├── img/
│   └── ...
├── samples/
│   └── ...
├── tools/
│   └── ...
├── tango2/
│   ├── tango2-train.py
│   └── ...
├── audioldm/
│   └── ...
├── audioldm_eval/
│   └── ...
├── mustango/
│   └── ...
├── LICENSE.md
├── README.md
├── TANGO.pdf
├── Tango_Google_Colab_demo.ipynb
├── cog.yaml
├── inference.py
├── inference.sh
├── inference_hf.py
├── models.py
├── predict.py
├── requirements.txt
├── setup.py
├── tango.py
├── train.py
└── train.sh

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 diffusion_model_config.json。
• data/: 存放数据集文件，如 *.json。
• img/: 存放项目相关的图片文件。
• samples/: 存放生成的音频样本。
• tools/: 存放项目使用的工具脚本。
• tango2/: 包含 Tango 2 版本的训练脚本 tango2-train.py。
• audioldm/, audioldm_eval/, mustango/: 存放与音频生成相关的模块。
• LICENSE.md: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• TANGO.pdf: 项目的相关论文。
• Tango_Google_Colab_demo.ipynb: 在 Google Colab 上的演示脚本。
• cog.yaml: 配置文件。
• inference.py, inference.sh, inference_hf.py: 推理脚本。
• models.py: 模型定义文件。
• predict.py: 预测脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• tango.py: 主程序文件。
• train.py, train.sh: 训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

tango.py

tango.py 是 Tango 项目的主程序文件，负责文本到音频生成的核心逻辑。启动项目时，通常会从这里开始执行。

train.py

train.py 是训练脚本，用于训练 Tango 模型。可以通过命令行参数配置训练过程。

inference.py

inference.py 是推理脚本，用于从文本生成音频。可以通过命令行参数配置推理过程。

3. 项目的配置文件介绍

configs/diffusion_model_config.json

diffusion_model_config.json 是扩散模型的配置文件，包含了模型的各种参数设置，如模型结构、训练参数等。

requirements.txt

requirements.txt 列出了项目运行所需的所有 Python 依赖包及其版本。可以通过 pip install -r requirements.txt 安装所有依赖。

cog.yaml

cog.yaml 是项目的配置文件之一，可能包含了一些项目的全局配置信息。

Tango_Google_Colab_demo.ipynb

Tango_Google_Colab_demo.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于在 Google Colab 上运行 Tango 项目。它包含了项目的启动和运行示例。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 Tango 项目。

tango Codes and Model of the paper "Text-to-Audio Generation using Instruction Tuned LLM and Latent Diffusion Model" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tango