DiffusionDPO 项目推荐

DiffusionDPO 项目推荐

DiffusionDPO Code for "Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffusionDPO

项目基础介绍和主要编程语言

DiffusionDPO 是一个由 Salesforce AI Research 团队开发的开源项目，专注于使用直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）技术来对扩散模型进行对齐。该项目主要使用 Python 语言进行开发，结合了 Jupyter Notebook 和 Shell 脚本，以支持模型的训练、评估和部署。

项目核心功能

DiffusionDPO 项目的主要功能包括：

1. 扩散模型对齐：通过直接偏好优化技术，对扩散模型进行对齐，以提高模型的生成质量和用户偏好的一致性。
2. 模型训练：提供了完整的训练脚本，支持从 Stable Diffusion 1.5 和 Stable Diffusion-XL-1.0 等预训练模型开始，进行进一步的训练和优化。
3. 模型评估：内置了多种评估模型，如 PickScore、Aesthetics、CLIP 等，用于自动化的定量评估和生成结果的可视化。
4. 模型部署：支持将训练好的模型上传到 Hugging Face 模型库，便于模型的共享和部署。

项目最近更新的功能

DiffusionDPO 项目最近的更新包括：

1. 新增训练脚本：增加了针对 Stable Diffusion 1.5 和 Stable Diffusion-XL-1.0 的训练脚本，用户可以根据需要选择不同的预训练模型进行训练。
2. 优化训练参数：对训练参数进行了优化，包括学习率调度、梯度累积步骤等，以提高训练效率和模型性能。
3. 增强数据增强功能：增加了随机裁剪和水平翻转等数据增强功能，以提高模型在不同数据集上的泛化能力。
4. 改进模型上传工具：改进了模型上传工具，简化了将训练好的模型上传到 Hugging Face 模型库的流程。

通过这些更新，DiffusionDPO 项目在模型训练、评估和部署方面都得到了显著的提升，为用户提供了更加便捷和高效的工具。

DiffusionDPO Code for "Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffusionDPO