FID from the mainline code is different from https://github.com/mosaicml/diffusion/tree/ejyuen-patch-1
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start with fid-clip-evaluation.py and reproduce the reported scores for the two checkpoints using the same COCO2014-10K dataset. Compare the mainline code with the ejyuen-patch-1 branch to identify why their FID results differ, then verify that the discrepancy is resolved for both examples.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi, I found that the current mainline code can generate reasonable FID score for pre-trained models, but generate very high FID score for the model that is pre-trained using this codebase.
For example, I have a checkpoint that is pre-trained on the LAION dataset and get the following FID scores by using fid-clip-evaluation.py:
Mainline -> 18.46875
ejyuen-patch-1 -> 14.32812
For anther checkpoint, I get the following result:
Mainline -> 21.46875
ejyuen-patch-1 -> 15.89062
Note that for all those FID calculation, I use the same COCO2014-10K dataset.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 722
- Fork
- 75
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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