使用场景

使用 IMM 在 CIFAR-10 数据集上生成高质量的图像样本

利用 IMM 的预训练模型快速生成 256x256 分辨率的 ImageNet 图像

结合 IMM 的灵活性，为创意设计项目生成独特的图像素材

产品特色

提供高质量图像生成，适用于 CIFAR-10 和 ImageNet 等数据集

支持多种配置的预训练模型，便于不同场景下的快速部署

通过矩匹配技术优化生成过程，提高生成图像的逼真度

灵活的模型架构设计，支持自定义配置和扩展

提供完整的训练和生成脚本，方便用户进行实验和开发

使用教程

1. 克隆项目仓库到本地：`git clone https://github.com/lumalabs/imm`

2. 创建并激活 Conda 环境：`conda env create -f env.yml`

3. 下载预训练模型文件（如 CIFAR-10 或 ImageNet 模型）

4. 使用生成脚本生成图像：`python generate_images.py --config-name=CONFIG_NAME eval.resume=CKPT_PATH REPLACEMENT_ARGS`

5. 根据需要调整配置文件和参数，以优化生成效果