DisenDiff开源项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DisenDiff项目的目录结构如下：

DisenDiff/
├── assets/                 # 存放项目相关的资源文件
├── clip/                   # 包含用于图像处理的CLIP模型相关文件
├── configs/                # 配置文件目录，包含模型的配置信息
├── datasets/               # 数据集目录，存放训练和测试数据
├── src/                    # 源代码目录，包括模型定义和训练脚本
│   ├── model.py            # 定义了模型的主体结构
│   ├── sample.py           # 用于生成样本图片的脚本
│   ├── train.py            # 训练模型的脚本
│   └── utils/              # 存放一些工具函数和类的目录
├── LICENSE                 # 项目的许可证文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── environment.yml         # Conda环境配置文件
├── eval.sh                 # 评估模型的脚本
└── run.sh                  # 启动训练的脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于两个脚本文件：run.sh 和 eval.sh。

• run.sh：该脚本用于启动模型的训练过程。脚本中包含了设置种子、数据路径、保存路径等训练所需的参数。在使用前，用户可能需要根据实际情况调整这些参数。

• eval.sh：该脚本用于对训练好的模型进行评估。它同样需要用户指定数据路径、保存路径等评估所需的参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs/目录下，主要包含：

• 配置文件（如config.yaml）：这些文件包含了模型的超参数设置，例如学习率、批次大小、优化器类型等。用户可以根据自己的需求调整这些参数，以达到更好的训练效果。

在使用项目前，用户需要确保已经根据environment.yml文件创建好了相应的Conda环境，并安装了所需的所有依赖项。之后，可以通过执行run.sh脚本开始训练，通过执行eval.sh脚本来评估模型的效果。