MuDI
[NeurIPS 2024] MuDI: Identity Decoupling for Multi-Subject Personalization of Text-to-Image Models
File Explorer
Download Latest Version (.zip)- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- caption.txt
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- c00.jpg
- c01.jpg
- c02.jpg
- c03.jpg
- c04.jpg
- d00.jpg
- d01.jpg
- d02.jpg
- d03.jpg
- d04.jpg
- e00.jpg
- e01.jpg
- e02.jpg
- e03.jpg
- e04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- mask_c00.jpg
- mask_c01.jpg
- mask_c02.jpg
- mask_c03.jpg
- mask_c04.jpg
- mask_d00.jpg
- mask_d01.jpg
- mask_d02.jpg
- mask_d03.jpg
- mask_d04.jpg
- mask_e00.jpg
- mask_e01.jpg
- mask_e02.jpg
- mask_e03.jpg
- mask_e04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- a05.jpg
- a06.jpg
- a07.jpg
- a08.jpg
- a09.jpg
- a10.jpg
- a11.jpg
- a12.jpg
- a13.jpg
- a14.jpg
- a15.jpg
- a16.jpg
- a17.jpg
- a18.jpg
- a19.jpg
- a20.jpg
- a21.jpg
- a22.jpg
- a23.jpg
- a24.jpg
- a25.jpg
- a26.jpg
- a27.jpg
- a28.jpg
- a29.jpg
- a30.jpg
- a31.jpg
- a32.jpg
- a33.jpg
- a34.jpg
- a35.jpg
- a36.jpg
- a37.jpg
- a38.jpg
- a39.jpg
- a40.jpg
- a41.jpg
- a42.jpg
- a43.jpg
- a44.jpg
- a45.jpg
- a46.jpg
- a47.jpg
- a48.jpg
- a49.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- b05.jpg
- b06.jpg
- b07.jpg
- b08.jpg
- b09.jpg
- b10.jpg
- b11.jpg
- b12.jpg
- b13.jpg
- b14.jpg
- b15.jpg
- b16.jpg
- b17.jpg
- b18.jpg
- b19.jpg
- b20.jpg
- b21.jpg
- b22.jpg
- b23.jpg
- b24.jpg
- b25.jpg
- b26.jpg
- b27.jpg
- b28.jpg
- b29.jpg
- b30.jpg
- b31.jpg
- b32.jpg
- b33.jpg
- b34.jpg
- b35.jpg
- b36.jpg
- b37.jpg
- b38.jpg
- b39.jpg
- b40.jpg
- b41.jpg
- b42.jpg
- b43.jpg
- b44.jpg
- b45.jpg
- b46.jpg
- b47.jpg
- b48.jpg
- b49.jpg
- class_metadata.jsonl
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_a05.jpg
- mask_a06.jpg
- mask_a07.jpg
- mask_a08.jpg
- mask_a09.jpg
- mask_a10.jpg
- mask_a11.jpg
- mask_a12.jpg
- mask_a13.jpg
- mask_a14.jpg
- mask_a15.jpg
- mask_a16.jpg
- mask_a17.jpg
- mask_a18.jpg
- mask_a19.jpg
- mask_a20.jpg
- mask_a21.jpg
- mask_a22.jpg
- mask_a23.jpg
- mask_a24.jpg
- mask_a25.jpg
- mask_a26.jpg
- mask_a27.jpg
- mask_a28.jpg
- mask_a29.jpg
- mask_a30.jpg
- mask_a31.jpg
- mask_a32.jpg
- mask_a33.jpg
- mask_a34.jpg
- mask_a35.jpg
- mask_a36.jpg
- mask_a37.jpg
- mask_a38.jpg
- mask_a39.jpg
- mask_a40.jpg
- mask_a41.jpg
- mask_a42.jpg
- mask_a43.jpg
- mask_a44.jpg
- mask_a45.jpg
- mask_a46.jpg
- mask_a47.jpg
- mask_a48.jpg
- mask_a49.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- mask_b05.jpg
- mask_b06.jpg
- mask_b07.jpg
- mask_b08.jpg
- mask_b09.jpg
- mask_b10.jpg
- mask_b11.jpg
- mask_b12.jpg
- mask_b13.jpg
- mask_b14.jpg
- mask_b15.jpg
- mask_b16.jpg
- mask_b17.jpg
- mask_b18.jpg
- mask_b19.jpg
- mask_b20.jpg
- mask_b21.jpg
- mask_b22.jpg
- mask_b23.jpg
- mask_b24.jpg
- mask_b25.jpg
- mask_b26.jpg
- mask_b27.jpg
- mask_b28.jpg
- mask_b29.jpg
- mask_b30.jpg
- mask_b31.jpg
- mask_b32.jpg
- mask_b33.jpg
- mask_b34.jpg
- mask_b35.jpg
- mask_b36.jpg
- mask_b37.jpg
- mask_b38.jpg
- mask_b39.jpg
- mask_b40.jpg
- mask_b41.jpg
- mask_b42.jpg
- mask_b43.jpg
- mask_b44.jpg
- mask_b45.jpg
- mask_b46.jpg
- mask_b47.jpg
- mask_b48.jpg
- mask_b49.jpg
- owl_dreamsim_utils.cpython-310.pyc
- eval_ensemble.yaml
- eval_single_clip.yaml
- train_ensemble_model_lora.yaml
- train_ensemble_model_mlp.yaml
- train_single_model_lora.yaml
- train_single_model_mlp.yaml
- __init__.py
- dataset.py
- download_chunked_dataset.sh
- download_dataset.sh
- download_jnd_dataset.sh
- download_unfiltered_dataset.sh
- README.md
- __init__.py
- extractor.py
- load_clip_as_dino.py
- load_mae_as_vit.py
- load_open_clip_as_dino.py
- vision_transformer.py
- __init__.py
- config.py
- constants.py
- model.py
- eval_datasets.py
- eval_percep.py
- score.py
- icon.png
- teaser.jpg
- teaser.png
- img_a_1.png
- img_b_1.png
- ref_1.png
- __init__.py
- download_models.sh
- train.py
- train_utils.py
- utils.py
- .gitignore
- demo.py
- LICENSE
- README.md
- requirements.txt
- setup.py
- count.jpg
- good.jpg
- mixed1.jpg
- mixed2.jpg
- single.jpg
- 00.jpg
- 01.jpg
- 02.jpg
- 03.jpg
- 04.jpg
- 00.jpg
- 01.jpg
- 02.jpg
- 03.jpg
- 04.jpg
- demo.ipynb
- owl_dreamsim_utils.py
- README.md
- appendix_dnc-final.jpg
- appendix_dnc_sample.jpg
- examples0.jpg
- examples1.jpg
- examples2.jpg
- main_figure.jpg
- method.jpg
- mudi.png
- a00.jpg
- a01.jpg
- a02.jpg
- a03.jpg
- a04.jpg
- b00.jpg
- b01.jpg
- b02.jpg
- b03.jpg
- b04.jpg
- mask_a00.jpg
- mask_a01.jpg
- mask_a02.jpg
- mask_a03.jpg
- mask_a04.jpg
- mask_b00.jpg
- mask_b01.jpg
- mask_b02.jpg
- mask_b03.jpg
- mask_b04.jpg
- metadata.jsonl
- example.sh
- train_segmix_lora_flux.py
- __init__.cpython-310.pyc
- mask.cpython-310.pyc
- models.cpython-310.pyc
- __init__.py
- eval.py
- mask.py
- models.py
- pipe.py
- .gitignore
- automatic_mask_generation.ipynb
- generate_prior.py
- inference_demo.ipynb
- inference_demo_more_than_two.ipynb
- README.md
- train.sh
- train_segmix_lora_sdxl.py
# Installation Guide
1. Get the code
git clone https://github.com/agwmon/MuDI
Downloads the entire project code from GitHub to your computer.
cd MuDI
Moves into the project folder you just downloaded.
2. Official Install Script
Easy RecommendedPrerequisites
- Python 3 Python is required to use pip.
pip install diffusers[torch] transformers peft wandb scipy
Installs the package published on PyPI directly β no need to clone the source.
pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
Installs the package published on PyPI directly β no need to clone the source.
After installing, open a new terminal and run the program's version command (e.g. --version) to confirm it worked.
Pulled directly from this repo's README.
3. Python
EasyPrerequisites
pip install diffusers[torch] transformers peft wandb scipy
Installs the package published on PyPI directly β no need to clone the source.
pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
Installs the package published on PyPI directly β no need to clone the source.
If it runs without errors and prints output in the terminal, it worked.
Pulled directly from this repo's README.
// repository documentation
Was this content helpful?
(0 ratings)
