MMDiT 项目下载及安装教程

MMDiT 项目下载及安装教程

mmdit Implementation of a single layer of the MMDiT, proposed in Stable Diffusion 3, in Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdit

1、项目介绍

MMDiT（Multi-Modal Diffusion Transformer）是一个基于 PyTorch 实现的单层 MMDiT 模型，由 Esser 等人在 Stable Diffusion 3 中提出。该项目不仅复现了原始的 MMDiT 模型，还扩展了其功能，支持多于两种模态的输入，例如图像、音频和文本。此外，项目还引入了一种改进的自注意力机制，通过学习到的门控机制自适应地选择权重。

2、项目下载位置

你可以通过以下链接访问 MMDiT 项目的 GitHub 仓库并下载项目：

MMDiT GitHub 仓库

3、项目安装环境配置

在安装 MMDiT 项目之前，请确保你的系统满足以下环境要求：

• Python 3.7 或更高版本
• PyTorch 1.8 或更高版本
• CUDA（如果使用 GPU）

环境配置示例

以下是一个简单的环境配置示例，假设你已经安装了 Python 和 pip：

# 创建虚拟环境（可选）
python3 -m venv mmdit_env
source mmdit_env/bin/activate

# 安装 PyTorch（根据你的 CUDA 版本选择合适的命令）
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

4、项目安装方式

你可以通过以下步骤安装 MMDiT 项目：

1. 克隆 GitHub 仓库到本地：

   git clone https://github.com/lucidrains/mmdit.git
   cd mmdit
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 MMDiT 包：

   pip install .
   

5、项目处理脚本

安装完成后，你可以使用以下示例脚本来测试 MMDiT 的功能：

import torch
from mmdit import MMDiTBlock

# 定义 MMDiT 块
block = MMDiTBlock(
    dim_joint_attn=512,
    dim_cond=256,
    dim_text=768,
    dim_image=512,
    qk_rmsnorm=True
)

# 模拟输入
time_cond = torch.randn(2, 256)
text_tokens = torch.randn(2, 512, 768)
text_mask = torch.ones((2, 512)).bool()
image_tokens = torch.randn(2, 1024, 512)

# 前向传播
text_tokens_next, image_tokens_next = block(
    time_cond=time_cond,
    text_tokens=text_tokens,
    text_mask=text_mask,
    image_tokens=image_tokens
)

print(text_tokens_next.shape)
print(image_tokens_next.shape)

通过以上步骤，你已经成功下载并安装了 MMDiT 项目，并可以开始使用它进行多模态数据的处理。

mmdit Implementation of a single layer of the MMDiT, proposed in Stable Diffusion 3, in Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdit