开源项目Lotus的安装与使用指南

开源项目Lotus的安装与使用指南

Lotus Official implementation of Lotus: Diffusion-based Visual Foundation Model for High-quality Dense Prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lotus/Lotus

1. 项目目录结构及介绍

开源项目Lotus的目录结构如下：

Lotus/
├── accelerate_configs/           # 加速配置文件
├── assets/                       # 存放示例数据和结果
├── datasets/                     # 数据集相关文件
├── eval_scripts/                 # 评估脚本
├── evaluation/                   # 评估模块
├── rng_states/                   # 随机数状态文件
├── train_scripts/                # 训练脚本
├── utils/                        # 实用工具模块
├── .gitignore                    # git忽略文件
├── LICENSE                       # 开源协议文件
├── README.md                     # 项目说明文件
├── app.py                        # 应用程序入口文件
├── eval.py                       # 评估入口文件
├── infer.py                      # 推断脚本
├── infer.sh                      # 推断shell脚本
├── pipeline.py                   # 管道处理脚本
├── requirements.txt              # 项目依赖文件
└── train_lotus_d.py              # 训练Lotus判别模型脚本

• accelerate_configs/：包含用于加速训练的配置文件。
• assets/：存放项目使用的一些示例数据和生成的结果。
• datasets/：包含了项目所使用的数据集及其相关处理文件。
• eval_scripts/：用于对模型进行评估的脚本集合。
• evaluation/：评估模块，包含了评估模型性能的代码。
• rng_states/：存储随机数生成器的状态，以保证结果的可复现性。
• train_scripts/：训练脚本集合，用于启动模型的训练过程。
• utils/：包含了一些通用的工具函数和类。
• .gitignore：指定在git版本控制中需要忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的开源协议，本项目采用Apache-2.0协议。
• README.md：项目说明文件，介绍了项目的详细信息和如何使用。
• app.py：应用程序的入口文件，用于启动本地演示。
• eval.py：评估模型的入口文件。
• infer.py：`推断脚本，用于对单个图片或视频进行推断。
• infer.sh：推断的shell脚本，提供了命令行界面的推断功能。
• pipeline.py：管道处理脚本，用于处理数据和模型之间的管道传输。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目运行所需要的外部库。
• train_lotus_d.py：训练Lotus判别模型的Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过app.py进行。运行以下命令可以启动本地演示：

python app.py depth  # 启动深度估计演示
python app.py normal  # 启动法线估计演示

这些启动文件会加载模型，并允许用户通过本地界面与模型交互。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过requirements.txt文件来管理。该文件列出了项目运行所需的Python库及其版本。在使用前，用户需要确保以下环境配置正确：

• Ubuntu 20.04 LTS
• Python 3.10
• CUDA 12.3
• NVIDIA A800-SXM4-80GB（推荐）

用户可以通过以下命令创建项目所需的环境并安装依赖：

conda create -n lotus python=3.10 -y
conda activate lotus
pip install -r requirements.txt

此外，对于训练和评估的详细配置，用户可以根据需要在train_scripts/和eval_scripts/目录下的相应脚本中进行调整。

Lotus Official implementation of Lotus: Diffusion-based Visual Foundation Model for High-quality Dense Prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lotus/Lotus