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TSD-SR 的安装和配置教程

2025-05-19 10:31:30作者:范靓好Udolf

1. 项目基础介绍和主要编程语言

TSD-SR 是一个针对真实世界图像超分辨率的开源项目,其通过一步扩散和目标分数蒸馏技术提高图像的分辨率。该项目主要由 Python 编程语言实现,并且依赖于深度学习框架 PyTorch。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术:

  • 扩散模型:一种生成模型,用于学习数据分布并生成高质量图像。
  • 目标分数蒸馏:一种知识蒸馏技术,用于将教师模型的知识传递给学生模型。

框架:

  • PyTorch:一个流行的开源机器学习库,用于应用程序中的深度学习。
  • Conda:一个开源的包管理器和环境管理器,用于安装Python环境和依赖。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作:

  • 确保您的计算机上已经安装了 Python。
  • 安装 Conda(如果还未安装)。
  • 准备 GPU 环境以加速训练过程(非必需,但推荐)。

详细安装步骤:

  1. 克隆项目到本地环境:

    git clone https://github.com/Microtreei/TSD-SR.git
    cd TSD-SR
    
  2. 创建并激活 Python 环境:

    conda create -n tsdsr python=3.9
    conda activate tsdsr
    
  3. 安装项目依赖:

    pip install -r requirements.txt
    
  4. (可选)下载预训练模型和测试数据,并根据项目指引放置到相应的目录下。

  5. (可选)如果需要训练模型,请准备训练数据集,并根据项目要求生成退化图像和提示文本。

  6. (可选)修改数据集路径和 SD3 路径在 data/data.pydata/process.py 文件中,然后运行数据处理脚本生成训练数据:

    python data/process.py
    
  7. (可选)如果需要使用教师模型的 LoRA 权重和空提示嵌入,请从项目提供的链接中下载,并将它们放置到相应的 checkpoint/teacher/dataset/null/ 目录下。

  8. (可选)根据项目提供的训练脚本 script/train.sh 或相应的 Python 脚本进行模型训练。

以上就是 TSD-SR 的详细安装和配置指南,按照以上步骤操作,您应该能够成功安装和配置该项目。

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