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DPG 图像生成评估
基于 Lance 模型的 DPG 评估基准测试脚本。
文件说明
sample_DPG.py- 推理 Python 脚本sample_DPG.sh- 启动脚本DPG.jsonl- 评估数据集
快速开始
基本用法
bash benchmarks/image_gen/DPG/sample_DPG.sh
运行前请直接修改 benchmarks/image_gen/DPG/sample_DPG.sh 顶部的“推理参数配置”区。
参数说明
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
TASK_NAME |
t2i |
任务类型，DPG 固定为图像生成 |
VALIDATION_NUM_TIMESTEPS |
50 | 推理步数 |
VALIDATION_TIMESTEP_SHIFT |
3.5 | Timestep shift |
EVALUATION_SEED |
42 | 随机种子 |
CFG_TEXT_SCALE |
4.0 | CFG scale |
CFG_INTERVAL_START |
0.4 | CFG 区间起点 |
CFG_INTERVAL_END |
1.0 | CFG 区间终点 |
SAMPLE_NUM_PER_PROMPT |
4 | 每个 case 生成的图像数量，用于拼接最终网格图 |
USE_KVCACHE |
true |
是否启用 KV cache |
NUM_GPUS |
8 | GPU 数量 |
VIDEO_HEIGHT/VIDEO_WIDTH |
768 | 图像分辨率 |
MODEL_PATH |
downloads/Lance_3B |
Lance checkpoint 路径 |
VAL_DATASET_CONFIG_FILE |
benchmarks/image_gen/DPG/DPG.jsonl |
评估数据路径 |
修改方式
- 请手动编辑
benchmarks/image_gen/DPG/sample_DPG.sh顶部的“推理参数配置”区。 - 修改完成后，直接运行
bash benchmarks/image_gen/DPG/sample_DPG.sh。 SAVE_PATH_GEN由脚本根据顶部参数自动生成，不需要手动设置。
保存格式
结果会按照以下结构保存：
results/DPG_ts50_tss3.5_seed42_cfg4.0_kvcache_20260507_120000/
├── 0.png
├── 1.png
├── 2.png
└── ...