MagicDriveDiT 项目使用教程

MagicDriveDiT 项目使用教程

MagicDriveDiT Official implementation of the paper “MagicDriveDiT: High-Resolution Long Video Generation for Autonomous Driving with Adaptive Control” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MagicDriveDiT

1. 项目目录结构及介绍

MagicDriveDiT项目的目录结构如下：

MagicDriveDiT/
├── assets/             # 存放项目相关资源文件
├── configs/            # 包含模型的配置文件
├── doc/                # 项目文档
├── magicdrivedit/      # 核心代码模块
├── patch/              # 补丁文件，用于修改第三方库
├── requirements/       # 项目依赖文件
├── scripts/            # 脚本文件，用于运行项目
├── tools/              # 工具模块，提供数据处理等功能
├── .gitignore          # Git忽略文件
├── LICENSE             # 项目许可证
└── README.md           # 项目说明文件

• assets/：包含项目所需的资源文件，如图像、视频等。
• configs/：存放了模型的配置文件，用于定义模型的参数和训练过程中的设置。
• doc/：存放项目的文档资料。
• magicdrivedit/：项目的主要代码模块，包含了模型的实现和核心逻辑。
• patch/：包含了对第三方库的修改，以适应项目需求。
• requirements/：列出了项目所依赖的Python包。
• scripts/：包含了一系列脚本，用于运行模型的训练、测试等任务。
• tools/：提供了一系列工具，用于数据预处理和准备等。
• .gitignore：定义了Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可证信息。
• README.md：项目的说明文档，介绍了项目的目的、使用方法和依赖等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过scripts/目录中的脚本进行。以下是一些主要的启动文件及其用途：

• inference_magicdrive.py：用于执行模型推理的脚本。通过配置不同的参数，可以生成不同长度和分辨率的视频。
• train_magicdrive.py：用于训练模型的脚本。可以通过配置文件定义训练参数和模型设置。

例如，运行推理脚本的基本命令如下：

torchrun --standalone --nproc_per_node ${GPUS} scripts/inference_magicdrive.py ${CFG} --cfg-options ...

其中${GPUS}是使用的GPU数量，${CFG}是配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs/目录下，用于定义模型的参数和训练、测试的设置。以下是一些主要的配置文件：

• fullx848x1600_stdit3_CogVAE_boxTDS_wCT_xCE_wSST.py：定义了用于推理的配置，包括模型结构、数据加载器、优化器等设置。
• trainval.py：定义了训练和验证的配置。

配置文件通常使用Python的字典格式编写，可以通过--cfg-options参数在命令行中进行修改和扩展。

例如，在命令行中修改配置文件中的模型加载路径：

--cfg-options model.from_pretrained=./ckpts/MagicDriveDiT-stage3-40k-ft

以上就是MagicDriveDiT项目的基本使用教程，包括项目目录结构、启动文件以及配置文件的介绍。通过这些信息，用户可以更好地理解和使用这个开源项目。

MagicDriveDiT Official implementation of the paper “MagicDriveDiT: High-Resolution Long Video Generation for Autonomous Driving with Adaptive Control” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MagicDriveDiT