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VAE 训练

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在完成数据预处理后，你可以获得这样的数据格式:

📦 project/
├── 📂 datasets/
│   ├── 📂 internal_datasets/
│       ├── 📂 videos/
│       │   ├── 📄 00000001.mp4
│       │   ├── 📄 00000001.jpg
│       │   └── 📄 .....
│       └── 📄 json_of_internal_datasets.json

json_of_internal_datasets.json是一个标准的json文件。json中的file_path可以被设置为相对路径，如下所示：

[
    {
      "file_path": "videos/00000001.mp4",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "video"
    },
    {
      "file_path": "train/00000001.jpg",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "image"
    },
    .....
]

你也可以将路径设置为绝对路径：

[
    {
      "file_path": "/mnt/data/videos/00000001.mp4",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "video"
    },
    {
      "file_path": "/mnt/data/train/00000001.jpg",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "image"
    },
    .....
]

训练 Video VAE

我们首先需要修改 easyanimate/vae/configs/autoencoder 中的配置文件。默认的配置文件是 autoencoder_kl_32x32x4_slice.yaml。你需要修改以下参数：

• data_json_path json file 所在的目录。
• data_root 数据的根目录。如果你在json file中使用了绝对路径，请设置为空。
• ckpt_path 预训练的vae模型路径。
• gpus 以及 num_nodes 需要设置为你机器的实际gpu数目。

运行以下的脚本来训练vae:

sh scripts/train_vae.sh