HairCLIP项目安装与配置指南-CSDN博客

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HairCLIP项目安装与配置指南

HairCLIP项目是一个基于深度学习技术的开源项目，主要实现了通过文本和参考图像来设计和编辑发型和发色的功能。该项目基于PyTorch框架，是CVPR 2022会议论文的官方实现。项目使用单一框架支持单独或同时编辑发型和发色，输入可以是图像或文本。

主要编程语言：Python

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

克隆项目仓库

打开命令行终端，运行以下命令来克隆项目仓库：
```
git clone https://github.com/wty-ustc/HairCLIP.git
cd HairCLIP
```
安装依赖

在项目根目录下，安装项目所需的Python包：
```
pip install -r requirements.txt
```
如果您使用的是conda环境，可以运行以下命令来创建环境并安装依赖：
```
conda create -n hairclip python=3.8
conda activate hairclip
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=xx.x -c pytorch
pip install -r requirements.txt
```
请将xx.x替换为与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。
下载预训练模型

根据项目README中的说明，从提供的链接下载预训练模型，并将其放置在pretrained_models目录下。
准备数据集

根据项目需求，准备所需的数据集，并将其放置在项目指定的目录中。
开始训练或测试

根据项目提供的脚本和指南，开始训练或测试您的模型。

训练示例：
```
cd mapper
python scripts/train.py --exp_dir=/path/to/experiment ...
```
测试示例：
```
cd mapper
python scripts/inference.py --exp_dir=/path/to/experiment ...
```
请替换/path/to/experiment为您的实验目录路径，并根据需要调整其他参数。