【亲测免费】 SinSR 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

SinSR 项目的目录结构如下：

SinSR/
├── assets/
├── basicsr/
├── configs/
├── datapipe/
├── ldm/
├── models/
├── scripts/
├── testdata/
├── traindata/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── app.py
├── colab-demo.ipynb
├── environment.yml
├── evaluate.py
├── inference.py
├── main_distill.py
├── requirements.txt
├── sampler.py
└── trainer.py

目录介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• basicsr/: 包含基本的超分辨率处理模块。
• configs/: 存放项目的配置文件。
• datapipe/: 数据处理相关的脚本和工具。
• ldm/: 潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）相关的代码。
• models/: 存放项目的模型文件。
• scripts/: 存放一些辅助脚本。
• testdata/: 测试数据集。
• traindata/: 训练数据集。
• utils/: 工具函数和辅助模块。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• app.py: 项目的启动文件。
• colab-demo.ipynb: 在 Google Colab 上运行的演示文件。
• environment.yml: 项目的环境配置文件。
• evaluate.py: 模型评估脚本。
• inference.py: 模型推理脚本。
• main_distill.py: 主训练脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• sampler.py: 采样器相关代码。
• trainer.py: 训练器相关代码。

2. 项目启动文件介绍

app.py

app.py 是 SinSR 项目的启动文件。它包含了项目的核心逻辑和启动代码。通过运行 app.py，你可以启动项目的 Web 界面或执行一些初始化操作。

python app.py

colab-demo.ipynb

colab-demo.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于在 Google Colab 上运行项目的演示。你可以通过以下链接在 Colab 上打开并运行该文件：

https://colab.research.google.com/github/wyf0912/SinSR/blob/main/colab-demo.ipynb

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

environment.yml 是项目的环境配置文件，用于创建和管理项目的 Conda 环境。你可以使用以下命令创建并激活环境：

conda env create -n SinSR python=3.10
conda activate SinSR
pip install -r requirements.txt

configs/ 目录

configs/ 目录下存放了项目的各种配置文件，例如训练配置、模型配置等。主要的配置文件包括：

• configs/SinSR.yaml: 主要的训练配置文件，包含了训练参数、数据路径、模型参数等。

你可以通过修改这些配置文件来调整项目的运行参数。

requirements.txt

requirements.txt 列出了项目所需的所有 Python 依赖库。你可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

通过以上步骤，你可以顺利地启动和配置 SinSR 项目，并根据需要进行调整和优化。