generative-models入门学习资料 - Stability AI开源的生成式模型项目

Stability AI开源的generative-models项目是一个包含多种生成式AI模型实现的代码库,涵盖了图像、视频、3D等多个领域的最新生成模型。本文汇总了该项目的各种学习资料,帮助读者快速入门这个强大的生成式AI工具集。

项目概述

generative-models项目由Stability AI公司开源,GitHub仓库地址为:

https://github.com/Stability-AI/generative-models

该项目实现了多种先进的生成式AI模型,主要包括:

SDXL: 高分辨率文生图模型
Stable Video Diffusion: 图像到视频生成模型
SV3D/SV4D: 新视角视频合成模型
SD-Turbo: 快速文生图模型

项目采用PyTorch实现,提供了模型训练和推理的代码。

快速开始

克隆项目代码:

git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git
cd generative-models

安装依赖:

pip install -r requirements/pt2.txt

下载预训练模型权重,放置到checkpoints/目录下
运行demo:

streamlit run scripts/demo/sampling.py

核心模型介绍

SDXL

SDXL是Stable Diffusion系列的最新版本,支持生成高达1024x1024分辨率的图像。包含base模型和refiner模型两个部分。

Stable Video Diffusion

Stable Video Diffusion (SVD)是一个图像到视频的生成模型,可以将静态图像转换为短视频。

SV3D/SV4D

SV3D和SV4D是用于新视角视频合成的模型,可以生成绕物体旋转的视频效果。

模型训练

项目提供了详细的模型训练配置和脚本,以MNIST数据集为例:

python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yaml

更多大规模训练配置可以参考configs/example_training/目录。

推理演示

项目提供了基于Streamlit的Web demo,运行以下命令启动:

streamlit run scripts/demo/sampling.py

支持文生图、图生图等多种功能。

技术文档

社区资源

generative-models项目为生成式AI研究和应用提供了强大的工具,欢迎感兴趣的读者深入探索,也欢迎为项目贡献代码!

SDXL示例图

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