Stable Diffusion 项目安装与使用教程

Stable Diffusion 项目安装与使用教程

【免费下载链接】stable-diffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stablediffusion2/stable-diffusion

1. 项目的目录结构及介绍

Stable Diffusion 项目目录结构如下：

stable-diffusion/
├── CHANGES.md
├──LICENSE
├──README.md
├── docs/
│   ├── examples/
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1/
│   ├── model2/
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── infer.py
│   └── ...
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset/
│   ├── models/
│   ├── ...
└── ...

• CHANGES.md: 记录项目的更新日志和版本变化。
• LICENSE: 项目使用的许可协议文件。
• README.md: 项目的主要介绍和说明文件。
• docs/: 存放项目的文档和示例文件。
• models/: 存放预训练模型和模型文件。
• scripts/: 包含项目的脚本文件，如训练和推理脚本。
• src/: 包含项目的源代码，包括数据集处理、模型定义等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，以下是两个主要的启动文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本文件。运行此文件将开始模型的训练过程。
• infer.py: 用于模型推理的脚本文件。运行此文件将使用训练好的模型进行预测。

例如，运行 train.py 的基本命令如下：

python scripts/train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义模型的参数、训练设置等。配置文件可能位于 src/ 或 scripts/ 目录下。

例如，假设存在一个名为 config.py 的配置文件，它可能包含以下内容：

# 配置文件示例

# 数据集路径
DATASET_PATH = "path/to/dataset"

# 模型参数
MODEL Parameters = {
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 100,
    ...
}

# 训练设置
TRAIN_SETTINGS = {
    "device": "cuda",
    "save_dir": "path/to/save/model",
    ...
}

在运行训练或推理脚本前，应确保配置文件中的参数正确设置以匹配项目的需求。

【免费下载链接】stable-diffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stablediffusion2/stable-diffusion