Diffusion Policy 开源项目教程

Diffusion Policy 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion_policy

1. 项目的目录结构及介绍

diffusion_policy/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── diffusion_policy/
│   ├── __init__.py
│   ├── real_world/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── real_env.py
│   │   ├── spacemouse_shared_memory.py
│   │   └── real_inference_util.py
│   ├── common/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── precise_sleep.py
│   │   ├── pytorch_util.py
│   │   └── cv2_util.py
│   ├── workspace/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base_workspace.py
│   │   └── base_image_policy.py
│   ├── policy/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base_lowdim_policy.py
│   │   └── base_image_policy.py
│   └── config/
│       ├── __init__.py
│       ├── default.yaml
│       └── custom.yaml
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_policy.py

目录结构介绍

  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • setup.py: 项目安装脚本。
  • diffusion_policy/: 项目主目录。
    • real_world/: 包含与真实世界环境相关的模块。
    • common/: 包含通用工具和辅助函数。
    • workspace/: 包含工作空间相关的模块。
    • policy/: 包含策略相关的模块。
    • config/: 包含配置文件。
  • tests/: 包含测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 setup.pydiffusion_policy/__init__.py

setup.py

setup.py 是用于安装项目的脚本,通常包含项目的依赖项和元数据。

diffusion_policy/__init__.py

__init__.py 文件用于将目录标记为 Python 包,并可以包含一些初始化代码。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 diffusion_policy/config/ 目录下。

default.yaml

default.yaml 是默认的配置文件,包含项目的默认设置。

custom.yaml

custom.yaml 是自定义配置文件,用户可以根据需要修改配置。

配置文件示例

# default.yaml
environment:
  type: real_world
  resolution: 1024
policy:
  type: base_image_policy
  normalizer: linear

以上是 Diffusion Policy 开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。

diffusion_policy [RSS 2023] Diffusion Policy Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion diffusion_policy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion_policy

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 与扩散模型相关的开源项目 #### Diffusion Models 实现 存在一个基于 PyTorch 的实现版本,该项目实现了论文《Denoising Diffusion Probabilistic Models》中的方法[^1]。此项目的重点在于提供了一个易于理解且可扩展的基础框架来探索不同的扩散模型变体。 ```python from diffusion import Unet, GaussianDiffusion, Trainer import torch from torchvision.utils import save_image model = Unet( dim=64, dim_mults=(1, 2, 4, 8), ).cuda() diffusion = GaussianDiffusion( model, image_size=128, timesteps=1000, # number of steps loss_type='l1' # L1 or L2 ).cuda() ``` #### Manifold Diffusion Fields 图像检索应用 另一个有趣的项目是 Manifold Diffusion Fields,它专注于利用流形上的扩散来进行图像检索工作[^2]。该技术通过构建数据集内部结构的空间表示,从而提高了查询效率和准确性。 #### Colossal-AI 大规模训练优化工具包 对于希望大规模部署扩散模型的研究人员来说,Colossal-AI 提供了一套完整的解决方案用于加速分布式训练过程并提高资源利用率[^3]。这个库不仅支持常见的深度学习架构,还特别针对生成对抗网络(GAN)以及扩散模型进行了性能调优。 #### DDPM 深入解析 一篇关于DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)的文章提供了详细的代码解读和技术细节分析[^4]。文章按照前向传播(即噪声加入的过程),反向传播(去噪重建阶段), 构建完整算法逻辑,并深入探讨了损失函数的设计原理及其背后的数学理论基础。 #### Versatile-Diffusion 快速入门指南 最后提到的是Versatile-Diffusion项目,这是一个综合性的平台,旨在简化新用户的上手难度[^5]。文档中包含了从环境搭建到实际案例执行的一系列指导说明,非常适合初学者作为起点进行实践操作。
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