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DRLX

DRLX

强化学习框架优化扩散模型

DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成，支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型，实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计，训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能，为扩散模型研究提供了全面的工具集。

DRLX扩散模型强化学习分布式训练Stable DiffusionGithub开源项目
GitHubHugging Face文档

扩散强化学习 X

DRLX 是一个用于通过强化学习进行分布式训练扩散模型的库。它旨在包装 🤗 Hugging Face 的 Diffusers 库，并使用 Accelerate 进行多 GPU 和多节点（目前尚未测试）训练。

最新消息 (2023年9月27日)：查看我们最近实验的博客文章 点击这里！

📖 文档

设置

首先确保你已安装 OpenCLIP。之后，你可以通过 pypi 安装该库：

pip install drlx

或从源代码安装：

pip install git+https://github.com/CarperAI/DRLX.git

如何使用

目前我们仅测试了 Stable Diffusion 1.4、1.5 和 2.1 版本，但由于其即插即用的特性，实际上大多数流程中的任何去噪器都应该可用。使用 DRLX 保存的模型与其原始流程兼容，可以像任何其他预训练模型一样加载。目前仅支持 DDPO 算法进行训练。

from drlx.reward_modelling.aesthetics import Aesthetics
from drlx.pipeline.pickapic_prompts import PickAPicPrompts
from drlx.trainer.ddpo_trainer import DDPOTrainer
from drlx.configs import DRLXConfig

# 我们导入一个奖励模型、提示流程、训练器和配置

pipe = PickAPicPrompts()
config = DRLXConfig.load_yaml("configs/my_cfg.yml")
trainer = DDPOTrainer(config)

trainer.train(pipe, Aesthetics())

然后使用训练好的模型进行推理：

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("out/ddpo_exp")
prompt = "A mad panda scientist"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("test.jpeg")

加速训练

accelerate config
accelerate launch -m [你的模块]

路线图

  • 初始发布和 DDPO
  • PickScore 调优模型
  • DPO
  • SDXL 支持

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