# 深度学习实验课设

**Repository Path**: BASSKILL/RIVE_project

## Basic Information

- **Project Name**: 深度学习实验课设
- **Description**: 这是一个用于复现论文 Envisioning Beyond the Pixels: Benchmarking Reasoning-Informed Visual Editing（RIVE / RISEBench 相关思想）的代码骨架。
工程目标：搭建一个“推理（LLM）→ 编辑（图像编辑模型）”的可运行流水线，方便做对比实验与评估。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-18
- **Last Updated**: 2025-11-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Deep-learning, Image-processing

## README

# RIVE 复现工程（Reasoning-Informed Visual Editing）

这是一个用于复现论文 **Envisioning Beyond the Pixels: Benchmarking Reasoning-Informed Visual Editing**（RIVE / RISEBench 相关思想）的代码骨架。
工程目标：**搭建一个“推理（LLM）→ 编辑（图像编辑模型）”的可运行流水线**，方便做对比实验与评估。

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## 功能概览

- Reasoning 模块（LLM）：Qwen / GPT / Gemini（接口封装）
- Editing 模块（Diffusers）：Qwen-Image-Edit / Ovis / FLUX / Step1X（接口封装）
- Pipeline：把 LLM 输出的 Editing Plan 转成编辑 prompt，驱动编辑模型执行
- Eval：使用 LLM 自动评估编辑质量，生成对比图与报告
- 完整项目结构可扩展，便于加入更多模型与评测指标

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## 快速开始（本地测试）

### 1) 克隆并放置工程

把仓库文件放到 `rive_project/`（或直接复制本工程结构）。

### 2) 安装依赖（建议使用 conda + GPU 环境）

```bash
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118  # 根据显卡/torch 版本调整
pip install diffusers transformers accelerate safetensors pillow matplotlib pyyaml openai google-generative-ai
```