TinyDiffusion

Kaggle 実装：#

データ準備#

git clone で tinydiffusion をローカルにダウンロード
cifar-10-pythonデータセットを datasets / フォルダにダウンロードし、ディレクトリ構造を datasets/cifar-10-batches-py のままにします。
kaggle dataset にパッケージをアップロードし、名前を cifar-10-python とします。

実行#

新しい notebook を作成し、input にデータセット cifar-10-python を追加します。
デフォルトのコードを実行
環境を設定

!pip install -r /kaggle/input/tinydiffusion/TinyDiffusion/ddpm/requirements.txt

データセットを output パスにコピー

import shutil
import os

# データセットの入力ディレクトリと出力ディレクトリを定義
input_dir = '/kaggle/input/tinydiffusion'
output_dir = '/kaggle/output/tinydiffusion'

# 出力ディレクトリが存在するか確認し、存在しない場合は作成
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 入力ディレクトリ内のすべてのファイルとフォルダを走査
for root, dirs, files in os.walk(input_dir):
    # 対応する出力ディレクトリを構築
    relative_path = os.path.relpath(root, input_dir)
    output_sub_dir = os.path.join(output_dir, relative_path)
    
    # 出力サブディレクトリが存在しない場合は作成
    if not os.path.exists(output_sub_dir):
        os.makedirs(output_sub_dir)
    
    # ファイルを出力ディレクトリにコピー
    for file in files:
        input_file_path = os.path.join(root, file)
        output_file_path = os.path.join(output_sub_dir, file)
        shutil.copy2(input_file_path, output_file_path)

print("データセットのコピーが完了しました！")

パスを作成し、10 エポックごとに生成された画像を配置

import os

# 画像を保存するターゲットディレクトリを定義
save_dir = '/kaggle/output/tinydiffusion/TinyDiffusion/samples'

# ディレクトリが存在するか確認し、存在しない場合は作成
if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)
    print(f"ディレクトリを作成しました: {save_dir}")
else:
    print(f"ディレクトリ {save_dir} は既に存在します。")

output パスに移動

cd /kaggle/output/tinydiffusion/TinyDiffusion

データを処理

!python /kaggle/input/tinydiffusion/TinyDiffusion/ddpm/dataloader.py

構造を印刷

!python /kaggle/input/tinydiffusion/TinyDiffusion/ddpm/unet.py

画像にノイズを加える

!python /kaggle/input/tinydiffusion/TinyDiffusion/ddpm/diffusion.py

トレーニング、ここでは 100 回だけトレーニングします。変更が必要な場合は、コマンドラインで変更できます。

!python /kaggle/output/tinydiffusion/TinyDiffusion/ddpm/train.py --epochs 100 --batch_size 128 --lr 1e-4 --img_size 32

画像を表示

import os
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像ディレクトリを定義
save_dir = '/kaggle/output/tinydiffusion/TinyDiffusion/samples'

# ディレクトリが存在するか確認
if not os.path.exists(save_dir):
    print(f"ディレクトリ {save_dir} は存在しません。")
else:
    # ディレクトリ内のすべてのファイルを取得
    all_files = os.listdir(save_dir)
    
    # 画像ファイルをフィルタリング（ここでは画像ファイルの拡張子が.png, .jpg, .jpegであると仮定）
    image_files = [f for f in all_files if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))]
    
    if not image_files:
        print(f"ディレクトリ {save_dir} に画像ファイルはありません。")
    else:
        print(f"以下の画像ファイルが見つかりました：")
        for idx, image_file in enumerate(image_files):
            print(f"{idx + 1}. {image_file}")
            # 画像を表示（オプション）
            image_path = os.path.join(save_dir, image_file)
            img = Image.open(image_path)
            plt.imshow(img)
            plt.title(image_file)
            plt.axis('off')
            plt.show()

Hanah

TinyDiffusion

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