RB-Modulation
Official code for "RB-Modulation: Training-Free Personalization of Diffusion Models using Stochastic Optimal Control"
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- prompts.txt
- rendering.jpg
- __init__.py
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- clip.py
- model.py
- simple_tokenizer.py
- LICENSE
- loss_utils.py
- losses.py
- model.py
- README.md
- train_csd.py
- utils.py
- controlnet_c_3b_canny.yaml
- controlnet_c_3b_identity.yaml
- controlnet_c_3b_inpainting.yaml
- controlnet_c_3b_sr.yaml
- lora_c_3b.yaml
- stage_b_3b.yaml
- stage_c_3b.yaml
- controlnet_c_3b_canny.yaml
- controlnet_c_3b_identity.yaml
- controlnet_c_3b_inpainting.yaml
- controlnet_c_3b_sr.yaml
- finetune_b_3b.yaml
- finetune_b_700m.yaml
- finetune_c_1b.yaml
- finetune_c_3b.yaml
- finetune_c_3b_lora.yaml
- finetune_c_3b_lowres.yaml
- finetune_c_3b_v.yaml
- __init__.py
- bucketeer.py
- __init__.py
- cli.py
- __init__.py
- diffusion.py
- __init__.py
- base_dto.py
- save_and_load.py
- __init__.py
- collage_1.jpg
- collage_2.jpg
- collage_3.jpg
- collage_4.jpg
- comparison-inference-speed.jpg
- comparison.png
- controlnet-canny.jpg
- controlnet-face.jpg
- controlnet-paint.jpg
- controlnet-sr.jpg
- fernando.jpg
- fernando_original.jpg
- image-to-image-example-rodent.jpg
- image-variations-example-headset.jpg
- model-overview.jpg
- original.jpg
- reconstructed.jpg
- text-to-image-example-penguin.jpg
- __init__.py
- loss_weights.py
- noise_conditions.py
- readme.md
- samplers.py
- scalers.py
- schedulers.py
- targets.py
- app.py
- style.css
- controlnet.ipynb
- lora.ipynb
- readme.md
- reconstruct_images.ipynb
- text_to_image.ipynb
- utils.py
- download_models.sh
- readme.md
- arcface.py
- saliency_model.pt
- saliency_model.py
- table5_pidinet.pth
- __init__.py
- model.py
- util.py
- __init__.py
- common.py
- controlnet.py
- effnet.py
- lora.py
- previewer.py
- stage_a.py
- stage_b.py
- stage_c.py
- __init__.py
- base.py
- example_train.sh
- readme.md
- train_b.py
- train_c.py
- train_c_controlnet.py
- train_c_lora.py
- __init__.py
- LICENSE
- readme.md
- requirements.txt
- WEIGHTS_LICENSE
- code-of-conduct.md
- contributing.md
- gdf_rbm.py
- LICENSE
- rb-modulation.ipynb
- README.md
- SECURITY.md
- stage_c_rbm.py
- utils.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/google/RB-Modulation
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd RB-Modulation
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install jupyter notebook opencv-python matplotlib ftfy
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install git+https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO.git
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install segment-anything==1.0
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install jupyter notebook opencv-python matplotlib ftfy
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install git+https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO.git
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install segment-anything==1.0
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -e .
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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