DisEnvisioner项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DisEnvisioner项目的目录结构如下：

DisEnvisioner/
├── assets/                     # 存放示例图片和生成结果
├── disvisioner_modules/        # 包含Disvisioner模块的实现代码
├── envisioner_modules/         # 包含Envisioner模块的实现代码
├── .gitignore                  # 指定git忽略的文件和目录
├── LICENSE                     # 项目许可证信息
├── README.md                   # 项目说明文件
├── global_var.py               # 全局变量定义
├── requirements.txt            # 项目依赖的Python库
├── run_disenvisioner.py        # DisEnvisioner运行脚本
├── run_disenvisioner.sh        # DisEnvisioner运行脚本（shell版本）
├── run_disenvisioner_w_ip.py   # 带IP-Adapter的DisEnvisioner运行脚本
├── run_disenvisioner_w_ip.sh   # 带IP-Adapter的DisEnvisioner运行脚本（shell版本）
└── utils.py                    # 工具函数定义

• assets/: 包含输入示例和生成示例的图片。
• disvisioner_modules/: 实现Disvisioner模块的代码，用于解耦和增强视觉提示。
• envisioner_modules/: 实现Envisioner模块的代码，用于生成定制化的图片。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录，例如编译生成的文件、环境配置文件等。
• LICENSE: Apache-2.0许可证文件，说明项目的开源协议。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的简介、使用方法和示例。
• global_var.py: 定义项目中使用的全局变量。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python库，用于安装所需的环境。
• run_disenvisioner.py: Python脚本，用于运行DisEnvisioner程序。
• run_disenvisioner.sh: Shell脚本，用于运行DisEnvisioner程序。
• run_disenvisioner_w_ip.py: Python脚本，用于运行带有IP-Adapter的DisEnvisioner程序。
• run_disenvisioner_w_ip.sh: Shell脚本，用于运行带有IP-Adapter的DisEnvisioner程序。
• utils.py: 包含项目中使用的工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要有两个Python脚本和两个相应的Shell脚本：

• run_disenvisioner.py: 这是DisEnvisioner程序的主要入口点。它使用预训练的模型和用户提供的参数来生成定制化的图片。用户可以通过修改脚本中的参数来调整生成的图片。
• run_disenvisioner.sh: 这是一个Shell脚本，它调用run_disenvisioner.py来运行程序，方便在Shell环境中使用。

使用Python脚本启动项目的示例命令如下：

python run_disenvisioner.py --pretrained_model_name_or_path "SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE" --pretrained_CLIP "openai/clip-vit-large-patch14" --half_precision --resolution 512 --seed 42 --num_samples 5 --scale_object 0.7 --infer_image "path/to/image.jpg" --class_name "Dog" --infer_prompt "a dog running" --output_dir "path/to/output"

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要使用requirements.txt作为配置文件，该文件列出了项目运行所依赖的Python库：

torch
torchvision
imageio
transformers
scipy
PIL
opencv-python

用户需要使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

以上是DisEnvisioner项目的基本使用教程，用户可以根据实际需求调整参数和配置，以达到预期的定制化图片生成效果。