Image Super-Resolution via Diffusion Inversion 项目使用教程

Image Super-Resolution via Diffusion Inversion 项目使用教程

InvSR Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvSR

1. 项目目录结构及介绍

项目目录结构如下：

InvSR/
├── assets/
├── basicsr/
├── configs/
├── datapipe/
├── latent_lpips/
├── scripts/
├── src/
├── testdata/
├── utils/
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── app.py
├── cog.yaml
├── compose.yml
├── environment.yaml
├── inference_invsr.py
├── main.py
├── predict.py
├── requirements.txt
├── sampler_invsr.py
├── setup.py
├── trainer.py

• assets/：存储项目相关资源文件。
• basicsr/：包含基础的超分辨率相关代码。
• configs/：存放项目的配置文件。
• datapipe/：数据处理管道，用于加载数据和预处理。
• latent_lpips/：潜在LPIPS模型相关代码。
• scripts/：项目运行脚本。
• src/：项目的主要源代码。
• testdata/：测试数据存放目录。
• utils/：工具类函数和模块。
• .gitignore：指定git忽略的文件和目录。
• Dockerfile：用于创建项目Docker镜像的文件。
• LICENSE：项目许可证文件。
• README.md：项目说明文件。
• app.py：在线演示服务的主程序。
• cog.yaml：配置文件，用于生成代码文档。
• compose.yml：Docker Compose配置文件。
• environment.yaml：Conda环境配置文件。
• inference_invsr.py：用于图像超分辨率推理的脚本。
• main.py：项目的主程序，用于训练和测试。
• predict.py：预测脚本，用于生成超分辨率图像。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• sampler_invsr.py：采样器相关代码。
• setup.py：项目安装和打包脚本。
• trainer.py：训练器类，用于模型训练。

2. 项目的启动文件介绍

• app.py：该文件是启动在线演示服务的脚本。通过运行 python app.py，可以启动一个Web服务，用户可以通过这个服务上传图片并进行超分辨率处理。
• main.py：项目的主程序，用于模型的训练和测试。运行 python main.py 可以开始模型的训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 configs/ 目录中的文件进行管理。以下是一些主要配置文件：

• configs(sd_pipe).params.cache_dir：SD-Turbo模型的路径配置。
• data.train.params.data_source：训练数据的路径配置。
• data.val.params.dir_path：验证数据中低质量图像的路径配置。
• data.val.params.extra_dir_path：验证数据中高质量图像的路径配置。
• configs.train.batch 和 configs.train.microbatch：训练过程中的批次大小和微批次大小配置，总批次大小是微批次大小乘以GPU数量和梯度累积次数。

配置文件使用YAML格式，可以通过修改这些文件中的参数来调整项目的行为，如模型训练的参数、数据处理的方式等。在实际运行项目之前，建议仔细阅读和配置这些文件。

InvSR Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvSR