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开源项目安装与配置指南:Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models

2025-04-17 10:54:31作者:董灵辛Dennis

1. 项目基础介绍

本项目是“Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models”的官方代码库,旨在通过结合和否定(负提示)操作符,实现条件扩散模型(如Stable Diffusion、Point-E等)的视觉生成组合。该研究由Nan Liu、Shuang Li、Yilun Du、Antonio Torralba和Joshua B. Tenenbaum共同完成,并于ECCV 2022上发表。

主要编程语言:Python

2. 关键技术和框架

  • 扩散模型:使用条件扩散模型进行图像生成。
  • 组合技术:通过正负提示的组合,实现复杂的视觉内容生成。
  • 框架:代码基于GLIDE和Improved-Diffusion框架构建。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前,请确保您的环境中已安装以下依赖:

  • Python 3.8
  • Conda(用于创建虚拟环境)
  • Git(用于克隆代码仓库)

详细安装步骤

步骤 1:创建虚拟环境

打开命令行工具,执行以下命令创建一个名为compose_diff的虚拟环境,并激活它:

conda create -n compose_diff python=3.8
conda activate compose_diff

步骤 2:克隆代码仓库

在虚拟环境中,使用Git克隆代码库:

git clone https://github.com/energy-based-model/Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch.git

步骤 3:安装项目依赖

进入克隆后的项目目录,安装项目所需的Python包:

cd Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch
pip install -e .
pip install diffusers==0.10.2
pip install open3d==0.16.0

步骤 4:运行示例

安装完成后,可以运行项目提供的示例脚本来测试安装是否成功。以下是使用Point-E模型生成3D网格的示例:

python scripts/txt2pointclouds_compose_pointe.py --prompts "a cake" "a house" --weights 3 3

按照以上步骤,您应该能够成功安装并配置Compositional Visual Generation with Composable Diffusion Models项目。接下来,您可以进一步探索和运行项目中的其他示例和脚本。

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