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作者你好,非常感谢你放出来CVPR2024的工作源码,同时也提供了中文的论文方便我们理解。我在使用celebA 数据集 64x64的图像进行图像生成任务的时候, 发现默认的设置有些疑问导致训练不成功。
在train.py 的文件中默认设置的object 是 pred_res_noise 然后用两个Unet来预测。 但是 test_res_or_noise 设置的为 ”noise“, 在训练的时候只使用了 一个Unet的预测结果,这个是为什么?? 而且因为设置的的2个Unet,所以model_output = (0, xx),所以训练的时候,会报错 int 没有 size这个属性。
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
可以尝试修改:
test_res_or_noise = "res_noise" (测试阶段可以修改test_res_or_noise = "noise" or “res” )
[self.alphas_cumsum[t]*self.num_timesteps, self.betas_cumsum[t]*self.num_timesteps]] -> [t,t] (in L852 and L1292)
[self.alphas_cumsum[t]*self.num_timesteps, self.betas_cumsum[t]*self.num_timesteps]]
[t,t]
Sorry, something went wrong.
可以尝试修改: test_res_or_noise = "res_noise" (测试阶段可以修改test_res_or_noise = "noise" or “res” ) [self.alphas_cumsum[t]*self.num_timesteps, self.betas_cumsum[t]*self.num_timesteps]] -> [t,t] (in L852 and L1292)
非常感谢,解决了我的疑问。
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作者你好,非常感谢你放出来CVPR2024的工作源码,同时也提供了中文的论文方便我们理解。我在使用celebA 数据集 64x64的图像进行图像生成任务的时候, 发现默认的设置有些疑问导致训练不成功。
在train.py 的文件中默认设置的object 是 pred_res_noise 然后用两个Unet来预测。 但是 test_res_or_noise 设置的为 ”noise“, 在训练的时候只使用了 一个Unet的预测结果,这个是为什么?? 而且因为设置的的2个Unet,所以model_output = (0, xx),所以训练的时候,会报错 int 没有 size这个属性。
The text was updated successfully, but these errors were encountered: