ليس باسمي! استنتاج أسماء الفنانين لسلاسل الإدخال التي تستخدمها نماذج الانتشار

هذا هو المستودع الرسمي ل

ليس باسمي! استنتاج أسماء الفنانين لسلاسل الإدخال التي تستخدمها Diffusion Models . روبرتو ليوتا ، أوليفر جوديس ، لوكا جوارنيرا ، سيباستيانو باتياتو . إيسياب 2023.

ليس باسمي!

تثبيت

استخدم conda أو miniconda لتثبيت التبعيات المطلوبة بسهولة.

بعد تثبيت conda، قم بتشغيل الأوامر التالية:

 # 1. Clone the repository
git clone https://github.com/ictlab-unict/not-with-my-name.git
# 2. navigate to the repository folder
cd not-with-my-name
# 3. create the environment
conda env create -f docs/environment.yml

ثم اتبع الإرشادات الموجودة في قسم مجموعة البيانات وقسم نقاط التفتيش لتنزيل الملفات المطلوبة.

مجموعة البيانات

قم بتنزيل واحدة على الأقل من مجموعات البيانات التالية:

مجموعة البيانات	# الصور الأصلية	# الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي	وصلة	غيغابايت
صغير	2350	2350	وصلة	2.7
واسطة	4130	8519	قريباً	/

بعد تنزيل مجموعة البيانات، قم باستخراجها في مجلد resources . يجب أن تكون بنية المجلد على النحو التالي.

نقاط التفتيش

قم بتنزيل نقطة التحقق التالية: الرابط وضعها في مجلد resources/ckpts . يجب أن تكون بنية المجلد على النحو التالي.

الاستدلال

ملاحظة : لتشغيل الاستدلال، يلزمك تنزيل نقاط التفتيش ومجموعة البيانات (الصغيرة على الأقل).

الاستدلال على صورة واحدة

لتشغيل الاستدلال على صورة واحدة، قم بتشغيل الأمر التالي:

 # 1. activate the environment
conda activate not-w-my-name-env
# 2. run inference
python src/inference.py --dataset-folder < path-to-dataset > --query-img < path-to-query-image > --model-ckpt < path-to-checkpoint > --cuda --results-folder < path-to-results-folder >

سيتم حفظ النتائج في --results-folder <path-to-results-folder> .

الاستدلال على صورة واحدة - مثال

 # 1. activate the environment
conda activate not-w-my-name-env
# 2. run inference
python src/inference.py --dataset-folder resources/small-dataset/ --query-img resources/small-dataset/pablo_picasso/ai_generated/102_0.png --model-ckpt resources/ckpts/siamese_not_w_my_name.ckpt --cuda --results-folder results

استخدام الاستدلال

 usage: inference.py [-h] [--show-time] [--debug] 
                    --dataset-folder DATASET_FOLDER --results-folder RESULTS_FOLDER 
                    --query-img QUERY_IMAGE [--distance-th DISTANCE_TH] [--cuda]
                    --model-ckpt MODEL_CKPT

Not with my name inference by Roberto Leotta

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --show-time           show processing time
  --debug               flag for development debugging
  --dataset-folder DATASET_FOLDER
                        dataset folder path
  --results-folder RESULTS_FOLDER
                        results folder path
  --query-img QUERY_IMAGE
                        query image path
  --distance-th DISTANCE_TH
                        distance threshold for the query image. Default: 0.5
  --cuda                use CUDA for inference
  --model-ckpt MODEL_CKPT
                        siamese model checkpoint

الاقتباس

إذا وجدت هذا الكود مفيدًا لبحثك، فيرجى الاستشهاد بمقالتنا:

 @inproceedings{leotta2023not,
   title={Not with my name! Inferring artists' names of input strings employed by Diffusion Models},
   author={Leotta, Roberto and Giudice, Oliver and Guarnera, Luca and Battiato, Sebastiano},
   booktitle={International Conference on Image Analysis and Processing},
   year={2023},
   organization = {Springer}
}