项目简介

本项目是第四届计图人工智能挑战赛 - 风格迁移图片生成的代码实现。通过学习参考风格图片，能有效调整生成结果，实现高质量的风格迁移图片生成。

项目的主要特性和功能

• 学习参考风格图片，有效调整生成结果，实现风格迁移图片的高质量生成。
• 提供预训练模型，基于Stable Diffusion模型实现图像风格迁移。
• 包含数据预处理、训练lora权重、lora微调、风格迁移等完整流程。

安装使用步骤

硬件及运行环境要求

本项目可在 1 张 4090 上运行，训练时间约为 6 小时。运行环境要求如下： - ubuntu 20.04 LTS - python >= 3.8 - jittor >= 1.3.1

安装依赖

0. Clone JDiffusion & Prepare Env

```

We recommend using conda to configure the Python environment.

conda create -n jdiffusion python=3.8 conda activate jdiffusion ```

1. Install Requirements

安装JTorch版本的相关深度学习库： Install JDiffusion cd JDiffusion pip install -e .

2.执行以下命令安装 python 依赖

cd .. pip install -r requirements.txt

预训练模型下载

预训练模型模型下载地址为stabilityai/stable-diffusion-2-1 at main (huggingface.co)

数据预处理

将参考风格数据（A_style）下载解压到 /styleid/data/sty 下。

训练lora权重

单卡训练可运行以下命令： cd dreambooth bash train_all.sh

lora微调

生成测试集上DreamBooth + LoRA的结果可以运行以下命令： python run_all.py

风格迁移

生成测试集上的结果可以运行以下命令： cd styleid bash train_all.sh

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】