# PixArt-alpha

## 论文

`PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis`

* https://arxiv.org/abs/2310.00426

## 模型结构

该模型基于`DiT（Diffusion Transformer）`模型，添加了`Multi-Head Cross-Attention`用于对其文本与图像。

![alt text](readme_imgs/image-1.png)


## 算法原理

模型中主要涉及`Multi-Head Self-Attention`和`Multi-Head Cross-Attention`，其中`Multi-Head Self-Attention`主要用于对图像建模，`Multi-Head Cross-Attention`用于对齐图像与文本。

![alt text](readme_imgs/image-2.png)

## 环境配置

### Docker（方法一）

    docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10

    docker run --shm-size 10g --network=host --name=opensora --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

    pip install -r requirements.txt

    pip install timm --no-deps

    pip uninstall apex

    # 安装diffusers
    # 手动安装
    git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git

    cd diffusers && python setup.py install

    # 自动安装
    pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers

    

### Dockerfile（方法二）

    # 需要在对应的目录下
    docker build -t <IMAGE_NAME>:<TAG> .

    docker run --shm-size 10g --network=host --name=opensora --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

    pip install -r requirements.txt

    pip install timm --no-deps

    pip uninstall apex

    # 安装diffusers
    # 手动安装
    git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git

    cd diffusers && python setup.py install

    # 自动安装
    pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers


### Anaconda (方法三)
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
https://developer.hpccube.com/tool/

    DTK驱动：dtk24.04.1
    python：python3.10
    torch:2.1.0
    torchvision:0.16.0
    triton:2.1.0

Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应

2、其它非特殊库参照requirements.txt安装

    pip install -r requirements.txt

    pip install timm --no-deps

    # 安装diffusers
    # 手动安装
    git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git

    cd diffusers && python setup.py install

    # 自动安装
    pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers

## 数据集

注意：该数据集为训练数据集

完整数据：https://ai.meta.com/datasets/segment-anything/

测试数据：https://huggingface.co/datasets/PixArt-alpha/data_toy


数据下载完成后需要进行处理，可运行以下脚本：

    # 使用LLava获取更加详细的图像描述
    python tools/VLM_caption_lightning.py --output output/dir/ --data-root data/root/path --index path/to/data.json

    # 提前生成训练需要的特征
    python tools/extract_features.py --img_size=256 \
    --json_path "data/data_toy/data_info.json" \
    --t5_save_root "data/data_toy/caption_feature_wmask" \
    --vae_save_root "data/data_toy/img_vae_features" \
    --pretrained_models_dir "pretrained_models/hub/pixart_alpha" \
    --dataset_root "data/data_toy/images/"

处理后获得下述数据结构

    data/
    └── data_toy
        ├── caption_feature_wmask
        │   ├── 0_1.npz
        │   └── 0_3.npz
        ├── captions
        │   ├── 0_1.txt
        │   └── 0_3.txt
        ├── data_info.json
        ├── images
        │   ├── 0_1.png
        │   └── 0_3.png
        ├── img_vae_features
        │   └── 256resolution
        │       └── noflip
        │           ├── 0_1.npy
        │           └── 0_3.npy
        └── partition
            └── part0.txt

## 训练

无

## 推理

### 模型下载

|Model+url|存放位置|
|:---:|:---:|
|[T5](https://hf-mirror.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha/tree/main/t5-v1_1-xxl)|/path/to/save/models/pixart_alpha/t5_ckpts|
|[sd-vae-ft-ema](https://hf-mirror.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha/tree/main/sd-vae-ft-ema)|/path/to/save/models/pixart_alpha/sd-vae-ft-ema|

    pixart_alpha/
    ├── sd-vae-ft-ema
    │   ├── config.json
    │   └── diffusion_pytorch_model.bin
    └── t5_ckpts
        └── t5-v1_1-xxl
            ├── config.json
            ├── pytorch_model-00001-of-00002.bin
            ├── pytorch_model-00002-of-00002.bin
            ├── pytorch_model.bin.index.json
            ├── special_tokens_map.json
            ├── spiece.model
            └── tokenizer_config.json

注意：上述模型需手动下载，其余模型将在运行时自动下载。

    export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
    export HUB_HOME=/path/to/save/models

### 命令

    # 快速测试
    HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python quick_inference_with_code.py <prompt>

### WebUI

    # diffusers version
    DEMO_PORT=12345 python app/app.py

## result

|prompt|output|
|:---:|:---:|
|a dog is playing a basketball|![alt text](readme_imgs/image-3.png)|


### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

`AIGC`

### 热点应用行业

`零售,广媒,教育`

## 源码仓库及问题反馈

* https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/pixart-alpha_pytorch

## 参考资料

* https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha
