maisi unconditioned inference return noise
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- jupyter-notebook, python, pytorch
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với scripts/diff_model_infer.py và MAISI inference tutorial notebook, tái hiện quá trình tái dựng một bước tạo ra nhiễu. So sánh kiến trúc suy luận và cấu hình đã tải với phần triển khai huấn luyện, bao gồm những khác biệt được thảo luận trong issue 7991. Công việc được xem là hoàn tất khi quá trình suy luận hoặc tái dựng không điều kiện không còn trả về đầu ra nhiễu với các cài đặt được cung cấp.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hallo,
I tried longer to make the diffusion unet (rectified flow version) work but without success. the VAE performes correct and encoding and reconstruction look fine. I take all the configs from the repo so configuration as well as weights are equivalently loaded as in https://github.com/Project-MONAI/tutorials/blob/main/generation/maisi/maisi_inference_tutorial.ipynb.
Using the diffusion unet with the existing code of diffusion_model_infer.py with
from scripts.diff_model_infer import run_inference
data = run_inference(
args,
device,
autoencoder,
diffusion_unet,
1.4,#scale_factor,
None,#top_region_index_tensor,
None, #bottom_region_index_tensor,
torch.tensor([[1.5,1.5,4.0]]).to('cuda'),#spacing_tensor,
torch.tensor([1]).to('cuda'),#modality_tensor,
(96,96,96),#output_size,
4,
logger,
)
I saw that there was an issue with the architecture which was different during training and the implementation but I'm not sure if that is related.
https://github.com/Project-MONAI/MONAI/issues/7991.
Some observations I made is when I would like to just reconstruction an image and basically make one step, the recon get's extremly noise.
For any suggestion what could be the potential issue, I'm thankful.
Best,
Lukas
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 2.5k
- Fork
- 803
- Merge trung bình
- 6 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của Project-MONAI/tutorials
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
Project-MONAI/tutorials#2076 · 2 bình luận ·
-
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Project-MONAI/tutorials#2069 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Project-MONAI/tutorials#1704 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 62/100
Project-MONAI/tutorials#2071 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
Project-MONAI/tutorials#2067 ·
Tất cả issue của Project-MONAI/tutorials
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
-
bug module:classification
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
[Register Submission] CharXiv Đang mởlow AI-generated score register-submission
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
UKGovernmentBEIS/inspect_evals#2521 · 2 bình luận ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
stanfordnlp/stanza#1683 · 2 bình luận ·
-
wer_score / mer_score / cer_score return 0 (a perfect lower-is-better score) for an empty prediction Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
stanford-crfm/helm#4359 ·