CLIP Interrogator 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

CLIP Interrogator 项目的目录结构如下：

clip-interrogator/
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── clip_interrogator.ipynb
├── cog.yaml
├── predict.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── run_cli.py
├── run_gradio.py
└── setup.py

目录结构介绍

• LICENSE: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 包含需要包含在项目中的非 Python 文件列表。
• README.md: 项目说明文档。
• clip_interrogator.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于交互式运行和演示。
• cog.yaml: 配置文件，用于定义项目的构建和运行环境。
• predict.py: 预测脚本，用于处理图像并生成提示。
• pyproject.toml: 项目配置文件，定义项目依赖和其他元数据。
• requirements.txt: 项目依赖列表。
• run_cli.py: 命令行接口脚本，用于在命令行中运行项目。
• run_gradio.py: Gradio 接口脚本，用于通过 Web 界面运行项目。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

run_cli.py

该文件是命令行接口脚本，允许用户通过命令行运行 CLIP Interrogator。使用方法如下：

python run_cli.py --image_path path/to/image.jpg

run_gradio.py

该文件是 Gradio 接口脚本，提供一个 Web 界面，用户可以通过该界面上传图像并获取提示。使用方法如下：

python run_gradio.py

运行后，打开浏览器并访问提供的链接即可使用 Web 界面。

3. 项目的配置文件介绍

pyproject.toml

该文件是项目配置文件，定义了项目的依赖和其他元数据。示例如下：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]

[project]
name = "clip-interrogator"
version = "0.5.4"
description = "A prompt engineering tool that combines OpenAI's CLIP and Salesforce's BLIP."
authors = [
    { name="pharmapsychotic" }
]
dependencies = [
    "torch",
    "torchvision",
    "clip-interrogator==0.5.4"
]

cog.yaml

该文件是配置文件，用于定义项目的构建和运行环境。示例如下：

build:
  - pip install -r requirements.txt
predict: predict.py

通过这些配置文件，用户可以了解项目的依赖关系和运行环境要求。

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以上是 CLIP Interrogator 项目的使用教程，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。