andreas128
你好请问想要重新训练这个模型的话我应该怎么做？
还没有
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2025年3月25日(周二) 下午2:13 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [andreas128/RePaint] 你好请问想要重新训练这个模型的话我应该怎么做？ (Issue #59)
请问您解决了吗
— Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***> bye111 left a comment (andreas128/RePaint#59)
请问您解决了吗
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我在 Guided-Diffusion 用自己的数据集训练了模型，花了两三天的时间才把每个参数以及相应的函数都弄清楚，也是遇到了n多个bug。本来以为万事大吉，结果现在又遇到bug了，我训练出来的模型，是三通道输出的，但是RePaint使用的是6通道的pt文件，我死活没想明白这个道理。
size mismatch for out.2.weight: copying a param with shape torch.Size([3, 64, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 64, 3, 3]).
果然看 iusse 还是有用的，刚吐槽完，在下一个 iusse 里就找到了答案，learn_sigma = true 通道就为6。但是又报了别的错……祝各自好运。
请问您解决了吗，我遇到训练出来权重不匹配问题。是不是因为guided-diffusion训练用的unet结构和repaint测试的不同。RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for UNetModel: Missing key(s) in state_dict: "input_blocks.4.0.in_layers.0.weight", "input_blocks.4.0.in_layers.0.bias", Unexpected key(s) in state_dict: "input_blocks.4.0.op.weight", "input_blocks.4.0.op.bias", "input_blocks.8.0.op.weight", size mismatch for label_emb.weight: copying a param with shape torch.Size([1, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1000, 512]). size mismatch for out.2.weight: copying a param with shape torch.Size([3, 64, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 64, 3, 3]). size mismatch for out.2.bias: copying a param with shape torch.Size([3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6]).
请问您解决了吗，我遇到训练出来权重不匹配问题。是不是因为guided-diffusion训练用的unet结构和repaint测试的不同。
这确实是权重不匹配的问题。虽然repaint说模型的训练是使用的 guided-diffusion训练好的模型文件，但是这句话有歧义。我猜测那两个repaint是自己训练的。模型的参数里面，如果按照repaint设置好的去训练，最重要的有两个，一个是学习方差，unet的通道数是6，一个是gdm相比于improved-diffusion，对unet加了一个功能，之前上采样和下采样和残差块是分开的，但是repaint启用了，在resblock中进行上下采样的参数。你研究研究参数集，RePaint给的默认的参数集，就和它给的两个跑好的权重文件一样，跑一跑就知道了。
好的谢谢您，意思是可以通过改参数解决，不必更改结构重训练是吧
他这个代码挺🐕的，把训练相关的都删了。你要不介意可以在我的代码仓库里找 Recode-RePaint，我重构了config 文件的结构，同时把原本的采样和训练模块也都加回去了。256和128我都跑过了，你可以直接训练和采样试试看。但是参数你得自己调哈，反正训练和采样保证参数的一致性就能跑repaint了。
好的谢谢您，意思是可以通过改参数解决，不必更改结构重训练是吧
他这个代码挺🐕的，把训练相关的都删了。你要不介意可以在我的代码仓库里找 Recode-RePaint，我重构了config 文件的结构，同时把原本的采样和训练模块也都加回去了。256和128我都跑过了，你可以直接训练和采样试试看。但是参数你得自己调哈，反正训练和采样保证参数的一致性就能跑repaint了。
再者就是，请问当我使用class_conda=True时，是否必须伴有classifier分类器的权重，能否仅用train的权重实现多类别图像修复
再者就是，请问当我使用class_conda=True时，是否必须伴有classifier分类器的权重，能否仅用train的权重实现多类别图像修复
我以为你知道的，RePaint它本来就不用分类器，无条件引导，只是保留了一个接口。你把 script_util 中的分类器启动代码注释掉就行。我之前把这个unet单独提取了一个 unet2.py 出来，我上传之前不小心删掉了，你就暂时注释掉用吧，反正也用不上分类器。等我空了再把这个删除的文件补上。
再者就是，请问当我使用class_conda=True时，是否必须伴有classifier分类器的权重，能否仅用train的权重实现多类别图像修复
我以为你知道的，RePaint它本来就不用分类器，无条件引导，只是保留了一个接口。你把 script_util 中的分类器启动代码注释掉就行。我之前把这个unet单独提取了一个 unet2.py 出来，我上传之前不小心删掉了，你就暂时注释掉用吧，反正也用不上分类器。等我空了再把这个删除的文件补上。
不好意思，没看清楚你的问题。要看你说的多类别图像修复是什么任务了，如果你要专注于某一个东西的修复，那你不但需要分类器，你还需要在此基础上改代码。如果只是类似的，也不需要区分的那么开，比如说同样是人脸，你非要分一个男人和女人，是可以这么训练，但是合一起也没问题，就跟RePaint官方的 CelebA 数据集训练的人脸修复一样。RePaint本身是无条件引导的修复方式，你要实现你所说的多类别修复，你自己研究代码做调整，反正我注释都写得的很清楚了，你现在学也算是事半功倍。但是我要说明的是，如果你的数据集，每个类别的数据量不够多，可能效果不会太好，每个类别至少要小1w才有效果的。
再者就是，请问当我使用class_conda=True时，是否必须伴有classifier分类器的权重，能否仅用train的权重实现多类别图像修复
我以为你知道的，RePaint它本来就不用分类器，无条件引导，只是保留了一个接口。你把 script_util 中的分类器启动代码注释掉就行。我之前把这个unet单独提取了一个 unet2.py 出来，我上传之前不小心删掉了，你就暂时注释掉用吧，反正也用不上分类器。等我空了再把这个删除的文件补上。
不好意思，没看清楚你的问题。要看你说的多类别图像修复是什么任务了，如果你要专注于某一个东西的修复，那你不但需要分类器，你还需要在此基础上改代码。如果只是类似的，也不需要区分的那么开，比如说同样是人脸，你非要分一个男人和女人，是可以这么训练，但是合一起也没问题，就跟RePaint官方的 CelebA 数据集训练的人脸修复一样。RePaint本身是无条件引导的修复方式，你要实现你所说的多类别修复，你自己研究代码做调整，反正我注释都写得的很清楚了，你现在学也算是事半功倍。但是我要说明的是，如果你的数据集，每个类别的数据量不够多，可能效果不会太好，每个类别至少要小1w才有效果的。
感谢回复，因为我看官方yml中当class_conda=true时，使用到了 classifier_path: ./data/pretrained/256x256_classifier.pt model_path: ./data/pretrained/256x256_diffusion.pt 所以才感到疑惑，那我训练效果不好可能还是数据太少导致，我八个类最多一类才700张
感谢回复，因为我看官方yml中当class_conda=true时，使用到了 classifier_path: ./data/pretrained/256x256_classifier.pt model_path: ./data/pretrained/256x256_diffusion.pt 所以才感到疑惑，那我训练效果不好可能还是数据太少导致，我八个类最多一类才700张
你没说之前我还真没注意到。它虽然说用了三个数据集，你说的那个class_conda=true 是用 image net 训练的时候，分了类，但是它下载的链接中，训练好的模型文件，只有 CelebA 和 Places 两个，ImageNet 根本就没有，所以之前我才忽略了这个事儿。原来ImageNet的两个，是GDM页面中有的文件啊，懂了，还是交流起来进步的快啊。
感谢回复，因为我看官方yml中当class_conda=true时，使用到了 classifier_path: ./data/pretrained/256x256_classifier.pt model_path: ./data/pretrained/256x256_diffusion.pt 所以才感到疑惑，那我训练效果不好可能还是数据太少导致，我八个类最多一类才700张
你没说之前我还真没注意到。它虽然说用了三个数据集，你说的那个class_conda=true 是用 image net 训练的时候，分了类，但是它下载的链接中，训练好的模型文件，只有 CelebA 和 Places 两个，ImageNet 根本就没有，所以之前我才忽略了这个事儿。原来ImageNet的两个，是GDM页面中有的文件啊，懂了，还是交流起来进步的快啊。
哈哈确实，谢谢您