Tune-A-Video 项目使用教程

目录结构及介绍

Tune-A-Video 项目的目录结构如下：

Tune-A-Video/
├── configs/
│   └── ...
├── data/
│   └── ...
├── notebooks/
│   └── ...
├── tuneavideo/
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── train_tuneavideo.py
└── ...

各目录和文件的简要介绍：

• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 用于存放数据文件。
• notebooks/: 包含 Jupyter 笔记本文件。
• tuneavideo/: 项目的主要代码文件夹。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train_tuneavideo.py: 项目的启动文件。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train_tuneavideo.py。该文件主要用于启动和训练 Tune-A-Video 模型。以下是该文件的基本使用方法：

python train_tuneavideo.py

该脚本会根据配置文件中的参数进行模型的训练。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下。这些配置文件定义了模型训练的各种参数，例如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

data:
  path: "data/dataset"
model:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 16
training:
  epochs: 100
  save_interval: 10

在启动训练脚本时，可以通过命令行参数指定使用的配置文件：

python train_tuneavideo.py --config configs/default.yaml

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的训练行为。