Shap-E 微调策略

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Shap-E 代码深度分析以及微调策略

Shap-E 是 OpenAI 推出的一个能够根据文本描述生成 3D 模型的项目。其核心在于两个模型：编码器 (encoder) 和 潜扩散模型 (latent diffusion model)。

编码器 将 3D 模型转换为一个小型神经网络的参数，这个神经网络可以表示 3D 形状和纹理的隐式函数。

潜扩散模型 则根据文本或图像生成新的隐式函数，这些函数可以被渲染成图像或导出为网格。
github的Shap-E 项目中
文件主要分为以下几个部分：

README.md: 项目简介、样本展示和使用说明。

model-card.md: 模型细节、训练数据、评估和局限性等信息。

samples.md: 更多文本到 3D 模型的样本展示。

setup.py: 项目的安装脚本。



shap_e 文件夹: 核心代码，包含以下子文件夹：

diffusion: 扩散模型的实现，包括 gaussian_diffusion.py 和 k_diffusion.py。

models: 包含各种模型和组件的定义，例如：

configs.py: 模型配置加载和创建。

download.py: 模型下载工具。

generation: 包含潜扩散模型的各种变体，如 latent_diffusion.py、perceiver.py、transformer.py 等。

nerf: NeRF 模型的实现，包括 model.py 和 renderer.py。

nerstf: 结合 NeRF 和 STF 的模型和渲染器。

nn: 神经网络相关的工具模块。

query.py: 定义了查询点和方向的 Query 类。

renderer.py: 渲染器的抽象基类和实现。

stf: STF (Signed Time Field) 模型的实现。

transmitter: 编码器和解码器的实现，包括 base.py、bottleneck.py、channels_encoder.py、multiview_encoder.py、params_proj.py 和 pc_encoder.py。

volume.py: 定义了不同的体积表示，如 BoundingBoxVolume。

微调策略

要微调 Shap-E 以实现自然语言输出 Minecraft 体素网络，并连接到现有的 3D 知识库，可以考虑以下策略：

1. 数据准备：

收集 Minecraft 体素数据： 你需要大量的 Minecraft 体素数据，每个数据点应该包含：

体素网格 (voxel grid): 使用你提供的代码可以将体素数据转换为张量。

对应的自然语言描述 (text description): 尽可能详细地描述体素网格的特征，例如"一个红色的羊毛块"、"一个由石头组成的房子"、"一个带有熔岩的城堡"等。

数据增强： 可以对体素数据进行旋转、缩放、平移等操作来增加数据量。

构建词汇表： 构建一个 Minecraft 特定的词汇表，将常见的方块名称、结构名称等映射到唯一的 ID。

2. 模型选择和修改：

编码器 (Encoder):

替换点云编码器： Shap-E 默认使用点云编码器。你需要将其替换为体素网格编码器。可以使用 3D 卷积网络或者 Transformer 等来编码体素网格。

预训练的体素编码器： 可以尝试使用预训练的体素编码器，例如在 ShapeNet 等数据集上训练的编码器，并进行微调。

潜扩散模型 (Latent Diffusion Model):

修改文本条件分支： CLIPImagePointDiffusionTransformer 使用 CLIP 模型来编码文本条件。你需要修改其输入层以适应你的词汇表大小。你可以使用 CLIPTokenizer 提供的嵌入层，并添加额外的层来处理 Minecraft 特定的词汇。

调整扩散模型参数： 可能需要调整扩散模型的参数，例如时间步长、噪声调度等，以适应新的数据分布。

解码器 (Decoder):

选择合适的渲染器： 由于你希望输出的是体素网格，因此不需要使用 NeRF 或 STF 渲染器。你可以直接从潜向量中解码出体素网格。

设计解码器结构： 解码器可以将潜向量作为输入，并输出一个概率分布，表示每个体素位置存在特定方块的概率。可以使用 3D 反卷积网络或者 Transformer 等来实现。

3. 训练策略：

两阶段训练：

阶段一： 训练体素编码器和解码器。可以使用自编码器的方式进行训练，目标是重建输入的体素网格。

阶段二： 固定编码器和解码器，训练潜扩散模型。使用文本描述作为条件，生成体素网格的潜向量，并计算扩散模型的损失。

联合训练： 同时训练编码器、解码器和扩散模型。

知识蒸馏： 可以利用 Shap-E 预训练模型的知识，例如使用预训练的文本编码器，或者使用预训练模型的输出作为教师信号来指导训练。

4. 连接到 Shap-E 的 3D 知识库:

潜在空间对齐： 可以尝试将 Minecraft 体素数据的潜在空间与 Shap-E 的 3D 模型的潜在空间对齐。例如，可以使用对抗训练或者对比学习的方法来实现。

混合模型： 可以训练一个混合模型，该模型可以同时处理 Minecraft 体素数据和 Shap-E 的 3D 模型数据。在推理阶段，可以根据文本描述选择使用哪个模型。

共享知识库： 可以尝试构建一个共享的知识库，该知识库包含 Minecraft 方块和 Shap-E 中其他 3D 对象的嵌入表示。这样，模型可以根据文本描述中的关键词，从知识库中检索相关的方块或对象，并将其融入到生成的 3D 模型中。

代码示例

以下是一些代码示例，说明如何修改 Shap-E 代码来实现上述策略：

1. 体素数据加载和处理:

import os import json import torch from transformers import CLIPTokenizer # 定义路径 training_data_path = 'training_data/10001-1.jsonl' block_ids_path = 'blockids.txt' output_folder = 'processed_output' # 确保输出文件夹存在 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 加载方块 ID 映射 block_ids = {} with open(block_ids_path, 'r', encoding='utf-8') as f: exec(f.read()) # 初始化 tokenizer tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") # 存储描述和体素张量 description_tensors = [] voxel_tensors = [] # 读取 JSONL 文件 with open(training_data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: data = json.loads(line) # 获取并分词描述 description = data.get('input', '') tokenized_description = tokenizer.encode(description, return_tensors='pt', truncation=True) # 获取体素数据 voxel_data = data.get('output', '') voxel_lines = voxel_data.strip().split('\n') # 将方块名称映射为数字 ID voxel_ids = [] for voxel_line in voxel_lines: parts = voxel_line.strip().split() if len(parts) == 4: block_name, x, y, z = parts block_id = None # 使用 block_ids 映射 for k, v in block_ids.items(): if v == block_name: block_id = k break if block_id is None: # 如果未找到方块名称，可以进行处理 print(f"方块名称 '{block_name}' 未在 block_ids 中找到。") continue voxel_ids.append([int(block_id), int(x), int(y), int(z)]) else: print(f"无效的体素行: {voxel_line}") # 转换为张量 voxel_tensor = torch.tensor(voxel_ids) # 添加到列表 description_tensors.append(tokenized_description) voxel_tensors.append(voxel_tensor) # 保存张量 description_tensor = torch.cat(description_tensors, dim=0) torch.save(description_tensor, os.path.join(output_folder, 'descriptions.pt')) torch.save(voxel_tensors, os.path.join(output_folder, 'voxels.pt')) # 解析体素张量回文本，输出纯数字 for i, voxel_tensor in enumerate(voxel_tensors): print(f"第 {i} 个样本的体素数据:") print(voxel_tensor.numpy())

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2. 体素编码器示例 (3D 卷积网络):

import torch.nn as nn class VoxelEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_latent): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.conv2 = nn.Conv3d(32, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.conv3 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.fc = nn.Linear(128 * 4 * 4 * 4, d_latent) def forward(self, x): # Assuming input x is of shape [batch_size, 1, 32, 32, 32] x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.relu(self.conv3(x)) x = x.view(x.shape[0], -1) x = self.fc(x) return x

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3. 体素解码器示例 (3D 反卷积网络):

import torch.nn as nn class VoxelDecoder(nn.Module): def __init__(self, d_latent, output_size=32, n_channels=1): super().__init__() self.fc = nn.Linear(d_latent, 128 * 4 * 4 * 4) self.deconv1 = nn.ConvTranspose3d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.deconv2 = nn.ConvTranspose3d(64, 32, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.deconv3 = nn.ConvTranspose3d(32, n_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.output_size = output_size def forward(self, x): x = self.fc(x) x = x.view(x.shape[0], 128, 4, 4, 4) x = F.relu(self.deconv1(x)) x = F.relu(self.deconv2(x)) x = torch.sigmoid(self.deconv3(x)) # Output probabilities return x

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4. 修改 CLIP 文本编码器:

from transformers import CLIPTokenizer, CLIPTextModel class MinecraftCLIPTextEncoder(nn.Module): def __init__(self, clip_model_name="openai/clip-vit-large-patch14", minecraft_vocab_size=1000): super().__init__() self.clip = CLIPTextModel.from_pretrained(clip_model_name) self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(clip_model_name) # Assuming a linear projection to adapt CLIP embeddings to Minecraft vocabulary self.proj = nn.Linear(self.clip.config.hidden_size, minecraft_vocab_size) def forward(self, text): inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = self.clip(**inputs) projected = self.proj(outputs.pooler_output) return projected

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5. 训练循环示例 (简略版):

# ... (加载数据, 定义模型) ... optimizer = torch.optim.Adam(diffusion_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() text_embeddings = text_encoder(batch["text"]) voxel_latents = voxel_encoder(batch["voxels"]) loss = diffusion_model(voxel_latents, text_embeddings) loss.backward() optimizer.step()

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总结

微调 Shap-E 以生成 Minecraft 体素网络需要对数据、模型和训练策略进行一系列修改。上述代码示例仅提供了一些思路，实际实现过程可能需要根据具体情况进行调整。

需要注意的关键点：

数据质量和多样性至关重要。 确保你的训练数据包含足够多样的 Minecraft 体素结构和相应的详细描述。

模型选择和修改需要根据数据的特点进行。 例如，如果体素网格的分辨率很高，可能需要使用更深的网络或者更复杂的编码器。

训练过程可能需要仔细调参。 学习率、batch size、扩散步数等参数都需要根据实际情况进行调整。
基于以下的jsonl转torch张量，你能写出一个完美的微调训练代码吗？import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from transformers import CLIPTokenizer, CLIPTextModel
from shap_e.diffusion.gaussian_diffusion import diffusion_from_config
from shap_e.models.download import load_config
from shap_e.models.generation.perceiver import MultiheadCrossAttention, ResidualCrossAttentionBlock, SimplePerceiver
from shap_e.models.generation.transformer import Transformer, MLP, init_linear
import numpy as np
import os

# 定义路径 (确保与数据处理代码中的定义一致)
output_folder = 'processed_output'

# 1. 加载数据集
class MinecraftDataset(Dataset):
def __init__(self, descriptions_path, voxels_path):
self.descriptions = torch.load(descriptions_path)
self.voxels = torch.load(voxels_path)

def __len__(self):
return len(self.descriptions)

def __getitem__(self, idx):
return {
"text": self.descriptions[idx],
"voxels": self.voxels[idx],
}

dataset = MinecraftDataset(
os.path.join(output_folder, "descriptions.pt"), os.path.join(output_folder, "voxels.pt")
)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

# 2. 定义模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 修改后的 CLIP 文本编码器
class MinecraftCLIPTextEncoder(nn.Module):
def __init__(self, clip_model_name="openai/clip-vit-large-patch14", minecraft_vocab_size=1000): # 假设 minecraft_vocab_size=1000，你需要根据实际情况设置
super().__init__()
self.clip = CLIPTextModel.from_pretrained(clip_model_name)
self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(clip_model_name)
self.proj = nn.Linear(self.clip.config.hidden_size, minecraft_vocab_size)

def forward(self, text):
inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs = {k: v.to(self.clip.device) for k, v in inputs.items()} # Move inputs to device
outputs = self.clip(**inputs)
projected = self.proj(outputs.pooler_output)
return projected

# 3. 定义损失函数
nll = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 4. 定义优化器
# 使用默认的 text_encoder
text_encoder = MinecraftCLIPTextEncoder()
text_encoder = text_encoder.to(device)

# 假设你已经定义了 voxel_encoder 和 diffusion_model
class VoxelEncoder(nn.Module):
def __init__(self, d_latent):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv3d(32, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.fc = nn.Linear(128 * 4 * 4 * 4, d_latent)

def forward(self, x):
# Assuming input x is of shape [batch_size, 1, 64, 64, 64]
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.relu(self.conv3(x))
x = x.view(x.shape[0], -1)
x = self.fc(x)
return x

class VoxelDecoder(nn.Module):
def __init__(self, d_latent, output_size=64, n_channels=600): # 假设有600个不同的方块ID
super().__init__()
self.fc = nn.Linear(d_latent, 128 * 4 * 4 * 4)
self.deconv1 = nn.ConvTranspose3d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.deconv2 = nn.ConvTranspose3d(64, 32, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.deconv3 = nn.ConvTranspose3d(32, n_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
self.output_size = output_size

def forward(self, x):
x = self.fc(x)
x = x.view(x.shape[0], 128, 4, 4, 4)
x = F.relu(self.deconv1(x))
x = F.relu(self.deconv2(x))
x = self.deconv3(x) # 输出每个方块类型的logits
return x

voxel_encoder = VoxelEncoder(d_latent=512).to(device) # 这里使用了之前定义的 VoxelEncoder
# 修改这里加载你的模型, 并做一些针对性的修改
config = load_config("text300M", device=device)
config["inner"]["input_channels"] = 512
config["inner"]["n_ctx"] = 1
config["inner"]["output_channels"] = 512 * 2
diffusion_model = diffusion_from_config(config)
diffusion_model = diffusion_model.to(device)
voxel_decoder = VoxelDecoder(d_latent=512).to(device) # 这里使用了之前定义的 VoxelDecoder
# params = list(diffusion_model.parameters()) + list(text_encoder.parameters()) # 启用这行, 并且注释掉下边一行, 可以让text_encoder参与训练
params = list(diffusion_model.parameters())
params += list(voxel_encoder.parameters())
params += list(voxel_decoder.parameters())
optimizer = optim.AdamW(params, lr=1e-4)

# 5. 训练循环
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()

text = batch["text"].to(device)
voxels = batch["voxels"].to(device)
batch_size = voxels.shape[0]

# 将体素网格调整为 [batch_size, channels, depth, height, width] 的形状
voxels_input = voxels.unsqueeze(1).float() # 添加通道维度并转换为 float

# 生成时间步 t
t = torch.randint(0, diffusion_model.num_timesteps, (batch_size,), device=device)

# 使用 VoxelEncoder 编码体素网格
encoded_voxels = voxel_encoder(voxels_input)

# 使用 MinecraftCLIPTextEncoder 编码文本描述
with torch.no_grad(): # 这里注释掉, 让text_encoder参与训练
text_embeddings = text_encoder(batch["text"])
text_embeddings = text_embeddings.view(batch_size, 1, -1) # 调整形状以匹配 encoded_voxels

reshaped_embeddings = text_embeddings # 文本嵌入已经有了批次和通道的维度

# 训练扩散模型
terms = diffusion_model.training_losses(model=diffusion_model.wrapped, x_start=encoded_voxels, t=t, model_kwargs={"cond": reshaped_embeddings})
loss = terms["loss"].mean()

loss.backward()
optimizer.step()

print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}")

# 假设这是你的采样函数
if epoch % 10 == 0: # 每 10 个 epoch 保存一次
# 保存模型
torch.save(diffusion_model.state_dict(), os.path.join(output_folder, f'diffusion_model_epoch_{epoch}.pt'))
torch.save(voxel_encoder.state_dict(), os.path.join(output_folder, f'voxel_encoder_epoch_{epoch}.pt'))
torch.save(voxel_decoder.state_dict(), os.path.join(output_folder, f'voxel_decoder_epoch_{epoch}.pt'))
if not text_encoder.clip.training: # 如果 text_encoder 没有在训练
text_encoder.train() # 设置为训练模式
torch.save(text_encoder.state_dict(), os.path.join(output_folder, f'text_encoder_epoch_{epoch}.pt'))
text_encoder.eval() # 恢复为评估模式
else: # 否则, text_encoder 一直在训练
torch.save(text_encoder.state_dict(), os.path.join(output_folder, f'text_encoder_epoch_{epoch}.pt'))

# 使用示例文本进行采样
sample_text = ["a redstone torch"]
with torch.no_grad():
sample_text_embeddings = text_encoder(sample_text).unsqueeze(1)

sampled_latents = diffusion_model.sample_latents(
batch_size=1,
model=diffusion_model.wrapped,
diffusion=diffusion_model,
model_kwargs={"cond": sample_text_embeddings.to(device)}, # 假设 text_encoder 可以处理单个字符串
guidance_scale=1.0, # 你可能需要调整这个参数
clip_denoised=False,
use_fp16=False,
use_karras=True,
karras_steps=64,
sigma_min=diffusion_model.sigma_min,
sigma_max=diffusion_model.sigma_max,
s_churn=0,
device=device,
progress=True
)

# 使用 VoxelDecoder 解码生成的潜变量
sampled_voxels_logits = voxel_decoder(sampled_latents)
sampled_voxels = torch.argmax(sampled_voxels_logits, dim=1).squeeze(0).cpu().numpy()

# 将生成的体素数据保存为文本文件
sample_voxel_text_lines = []
for x in range(VOXEL_SIZE):
for y in range(VOXEL_SIZE):
for z in range(VOXEL_SIZE):
block_id = sampled_voxels[x, y, z]
if block_id != EMPTY_BLOCK_ID:
sample_voxel_text_lines.append(f"{block_id} {x} {y} {z}")
sample_voxel_text = '\n'.join(sample_voxel_text_lines)

sample_voxel_txt_path = os.path.join(output_folder, f'sample_epoch_{epoch}.txt')
with open(sample_voxel_txt_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
txt_file.write(sample_voxel_text)

print(f"采样体素数据已保存到：'{sample_voxel_txt_path}'")

print("训练完成。")