ControlNet++ 项目使用教程

ControlNet++ 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

ControlNet++ 项目的目录结构如下：

ControlNet_Plus_Plus/
├── train/
│   ├── reward_ade20k.sh
│   ├── reward_cocostuff.sh
│   ├── reward_canny.sh
│   ├── reward_depth.sh
│   ├── reward_hed.sh
│   └── reward_linedrawing.sh
├── eval/
│   ├── eval_ade20k.sh
│   ├── eval_cocostuff.sh
│   ├── eval_canny.sh
│   ├── eval_depth.sh
│   ├── eval_hed.sh
│   └── eval_linedrawing.sh
├── checkpoints/
│   ├── lineart_model/
│   ├── depth_model/
│   ├── hed_model/
│   ├── canny_model/
│   ├── segmentation_ade20k/
│   └── segmentation_cocostuff/
├── requirements.txt
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── ade20k_palette.npy
├── coco_stuff_palette.npy
└── ...

目录结构介绍：

• train/: 包含用于训练不同任务的脚本，如 reward_ade20k.sh 用于 ADE20K 数据集的训练。
• eval/: 包含用于评估不同任务的脚本，如 eval_ade20k.sh 用于 ADE20K 数据集的评估。
• checkpoints/: 包含预训练模型的权重文件，如 lineart_model/ 包含线稿模型的权重。
• requirements.txt: 列出了项目所需的 Python 依赖包。
• LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• ade20k_palette.npy 和 coco_stuff_palette.npy: 数据集的调色板文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 train/ 和 eval/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

训练脚本

• train/reward_ade20k.sh: 用于在 ADE20K 数据集上进行训练。
• train/reward_cocostuff.sh: 用于在 COCOStuff 数据集上进行训练。
• train/reward_canny.sh: 用于在 Canny 边缘检测任务上进行训练。
• train/reward_depth.sh: 用于在深度图任务上进行训练。
• train/reward_hed.sh: 用于在 HED 边缘检测任务上进行训练。
• train/reward_linedrawing.sh: 用于在线稿任务上进行训练。

评估脚本

• eval/eval_ade20k.sh: 用于在 ADE20K 数据集上进行评估。
• eval/eval_cocostuff.sh: 用于在 COCOStuff 数据集上进行评估。
• eval/eval_canny.sh: 用于在 Canny 边缘检测任务上进行评估。
• eval/eval_depth.sh: 用于在深度图任务上进行评估。
• eval/eval_hed.sh: 用于在 HED 边缘检测任务上进行评估。
• eval/eval_linedrawing.sh: 用于在线稿任务上进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 requirements.txt 和 train/ 目录下的脚本文件。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包，例如：

mmengine
mmcv==2.1.0
mmsegmentation>=1.0.0
mmdet
clean-fid
torchmetrics

训练脚本配置

训练脚本中包含了一些配置参数，例如：

• 数据集路径: 训练和评估数据集的路径。
• 模型权重路径: 预训练模型的权重路径。
• 训练参数: 如批量大小、学习率、梯度累积步数等。

例如，train/reward_ade20k.sh 脚本中可能包含以下配置：

# 数据集路径
DATASET_PATH="path/to/ade20k"

# 模型权重路径
MODEL_WEIGHTS="checkpoints/ade20k_model.pth"

# 训练参数
BATCH_SIZE=8
LEARNING_RATE=0.001
GRAD_ACCUMULATION_STEPS=2

通过这些配置文件和脚本，用户可以方便地启动训练和评估任务。