DreamClear 项目使用教程

牧微言

于 2025-04-08 10:58:40 发布

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DreamClear 项目使用教程

DreamClear [NeurIPS 2024] DreamClear: High-Capacity Real-World Image Restoration with Privacy-Safe Dataset Curation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DreamClear

1. 项目目录结构及介绍

DreamClear 项目目录结构如下：

DreamClear/
├── assets/                   # 存放项目相关资源文件
├── basicsr/                  # 基础超分辨率模块
├── configs/                  # 配置文件目录
├── detection/                # 检测模块
├── diffusion/                # 扩散模块
├── llava/                    # LLaVA 模块
├── segmentation/             # 分割模块
├── tools/                    # 工具脚本目录
├── .gitignore                # Git 忽略文件
├── LICENSE                   # 项目许可证
├── README.md                 # 项目说明文件
├── requirements.txt          # 项目依赖文件
├── test.py                   # 测试脚本
├── train_dreamclear.py       # 训练脚本
└── util_image.py             # 图像处理工具

assets/: 存放与项目相关的资源文件，如图片、数据集等。
basicsr/: 包含基础的超分辨率算法实现。
configs/: 项目配置文件，定义了训练、测试等过程中的参数设置。
detection/: 目标检测模块，用于在图像中检测目标。
diffusion/: 扩散模块，可能与图像生成或修复相关。
llava/: LLaVA 模块，可能是一个用于文本与图像交互的预训练模型。
segmentation/: 图像分割模块，用于将图像中的不同区域进行分割。
tools/: 包含项目运行过程中需要的工具脚本，如数据预处理、特征提取等。
.gitignore: 指定 Git 在进行版本控制时应该忽略的文件和目录。
LICENSE: 项目的开源许可证，本项目采用 Apache-2.0 许可。
README.md: 项目说明文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。
requirements.txt: 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的第三方库。
test.py: 测试脚本，用于执行项目的测试任务。
train_dreamclear.py: 训练脚本，用于启动 DreamClear 模型的训练过程。
util_image.py: 图像处理工具模块，可能包含了一些图像处理相关的函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及到两个脚本：train_dreamclear.py 和 test.py。

train_dreamclear.py: 此脚本用于启动 DreamClear 模型的训练过程。用户需要配置训练数据路径、预训练模型路径等参数。通过运行以下命令开始训练：
```
python3 train_dreamclear.py
```
test.py: 此脚本用于对 DreamClear 模型进行测试，以验证模型的性能。用户需要指定测试图像路径、模型权重路径等参数。通过运行以下命令开始测试：
```
python3 test.py
```