关于测试集的提问

[Danki4]

你好，我想问一下如果我只想下载测试集和测试集中对应的重构图像，不需要下载训练集，对于您分布的数据集中，我应该下载哪些部分？因为我想把我训练出来的模型在您的测试集上试试效果

[beibuwandeluori]

测试集的AI生成图像就是放在images/子目录里面，包含16种不同版本的生成图像的zip文件，其中用于测试的是zip解压后的val_2017子文件夹的图像，另外真图的测试集就是MSCOCO的2017 Val images。关于重构图像，images/stable-diffusion-inpainting.zip，images/stable-diffusion-2-inpainting.zip， images/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1.zip就是真图分别使用SD v1, SDv2和SDXL重构生成的，另外fake_rec_images/stable-diffusion-v1-4.zip和fake_rec_images/stable-diffusion-2-1.zip分别是使用SDv1对stable-diffusion-v1-4生成图像进行重构的和使用SDv2对stable-diffusion-2-1生成图像进行重构的。如果需要重构其他数据，可以参考使用data/diffusion_rec.py脚本自己生成

[Danki4]

测试集的AI生成图像就是放在images/子目录里面，包含16种不同版本的生成图像的zip文件，其中用于测试的是zip解压后的val_2017子文件夹的图像，另外真图的测试集就是MSCOCO的2017 Val images。关于重构图像，images/stable-diffusion-inpainting.zip，images/stable-diffusion-2-inpainting.zip， images/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1.zip就是真图分别使用SD v1, SDv2和SDXL重构生成的，另外fake_rec_images/stable-diffusion-v1-4.zip和fake_rec_images/stable-diffusion-2-1.zip分别是使用SDv1对stable-diffusion-v1-4生成图像进行重构的和使用SDv2对stable-diffusion-2-1生成图像进行重构的。如果需要重构其他数据，可以参考使用data/diffusion_rec.py脚本自己生成

十分感谢你的耐心回答，这对我非常有帮助，另外我想问一下，整个数据集大概是多大，我目前正在下载，光是压缩包已经下载了200G了，我不知道解压好到底多大，我的数据盘是否能够装的下，如果您知道全部数据集一共的大小请告诉我一下，我可以预留一下空间

[beibuwandeluori]

测试集的AI生成图像就是放在images/子目录里面，包含16种不同版本的生成图像的zip文件，其中用于测试的是zip解压后的val_2017子文件夹的图像，另外真图的测试集就是MSCOCO的2017 Val images。关于重构图像，images/stable-diffusion-inpainting.zip，images/stable-diffusion-2-inpainting.zip， images/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1.zip就是真图分别使用SD v1, SDv2和SDXL重构生成的，另外fake_rec_images/stable-diffusion-v1-4.zip和fake_rec_images/stable-diffusion-2-1.zip分别是使用SDv1对stable-diffusion-v1-4生成图像进行重构的和使用SDv2对stable-diffusion-2-1生成图像进行重构的。如果需要重构其他数据，可以参考使用data/diffusion_rec.py脚本自己生成

十分感谢你的耐心回答，这对我非常有帮助，另外我想问一下，整个数据集大概是多大，我目前正在下载，光是压缩包已经下载了200G了，我不知道解压好到底多大，我的数据盘是否能够装的下，如果您知道全部数据集一共的大小请告诉我一下，我可以预留一下空间

数据大小为：444.68GB，其实在modelscope上也可以看到

[Danki4]

测试集的AI生成图像就是放在images/子目录里面，包含16种不同版本的生成图像的zip文件，其中用于测试的是zip解压后的val_2017子文件夹的图像，另外真图的测试集就是MSCOCO的2017 Val images。关于重构图像，images/stable-diffusion-inpainting.zip，images/stable-diffusion-2-inpainting.zip， images/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1.zip就是真图分别使用SD v1, SDv2和SDXL重构生成的，另外fake_rec_images/stable-diffusion-v1-4.zip和fake_rec_images/stable-diffusion-2-1.zip分别是使用SDv1对stable-diffusion-v1-4生成图像进行重构的和使用SDv2对stable-diffusion-2-1生成图像进行重构的。如果需要重构其他数据，可以参考使用data/diffusion_rec.py脚本自己生成

十分感谢你的耐心回答，这对我非常有帮助，另外我想问一下，整个数据集大概是多大，我目前正在下载，光是压缩包已经下载了200G了，我不知道解压好到底多大，我的数据盘是否能够装的下，如果您知道全部数据集一共的大小请告诉我一下，我可以预留一下空间

数据大小为：444.68GB，其实在modelscope上也可以看到

非常感谢您的耐心讲解，我太粗心了没看见抱歉！！！祝您多发论文！！