【亲测免费】 DiffBIR 开源项目使用教程

目录结构及介绍

DiffBIR 项目的目录结构如下：

DiffBIR/
├── configs/
│   └── train/
│       └── train_stage2.yaml
├── scripts/
│   └── inference.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如训练阶段的配置文件 train_stage2.yaml。
• scripts/: 包含项目的启动脚本，如推理脚本 inference.py。
• README.md: 项目的主文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，其中 inference.py 是主要的推理脚本。

inference.py

inference.py 文件用于执行图像的推理任务。以下是该文件的基本使用方法：

python scripts/inference.py --config configs/train/train_stage2.yaml

该命令会根据指定的配置文件执行推理任务。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，其中 train_stage2.yaml 是主要的配置文件。

train_stage2.yaml

train_stage2.yaml 文件包含了训练阶段的配置信息，如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是该文件的部分内容示例：

dataset:
  train:
    path: "path/to/train/dataset"
  validation:
    path: "path/to/validation/dataset"

model:
  name: "DiffBIR"
  params:
    learning_rate: 0.001
    batch_size: 16

该配置文件定义了数据集的路径和模型的参数，用户可以根据需要修改这些配置。

以上是 DiffBIR 开源项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助您更好地理解和使用该项目。