手把手教你进行论文复现，小白也能学会，赶紧收藏

手把手教你进行论文复现，小白也能学会，赶紧收藏

复现，是你迈入“真科研”的第一步。
你是不是常常看见学术圈或技术论坛中大家提到“论文复现”这个词，却不太明白它的含义？
别急！这篇超详细的实操指南，从“是什么” 到 “怎么做”，再到 “避坑技巧”，手把手带小白走完第一次论文复现，赶紧收藏起来慢慢看～

什么是“复现”？

复现≠复制粘贴！它是用原作者公开的技术细节、实验步骤、代码仓库和数据集，自己动手重新实现，验证论文结果是否可重复的过程。
简单说，就是跟着论文的“说明书”，亲自跑一遍实验,既能吃透论文核心逻辑，又能练编程、调参技能，还能检验研究成果的可靠性，毕竟学术研究的本质就是“可验证、可推广”。

为什么要做论文复现？

1. 深入理解核心技术

复现的最大好处是能够从理论层面走向实践。光看论文中的理论、公式和结果可能无法完全理解其背后的实现细节，而亲自动手复现，可以让你更好地理解技术原理。

2. 检验研究成果的可靠性

论文中的研究结果，未必在其他环境下也能复现，尤其是涉及到数据集和模型训练等因素时。通过复现，我们可以验证这些结果是否具有普适性。

3. 累积实战经验

复现过程是一个实战的过程，尤其是在深度学习和机器学习、大模型领域，实验中的调参、数据处理、模型选择等都会是你宝贵的经验。对科研人员来说，复现一些经典论文是最直接的学习方式。

手把手教你做第一个复现项目

复现论文并不是一件容易的事，但只要你掌握了方法，逐步进行，也能顺利完成。接下来我们以《PhotoDoodle: Learning Artistic Image Editing from Few-Shot Examples》这篇论文为例，借助大模型实验室Lab4AI平台，带你从头开始复现。

Step 1 找到合适的论文和代码

复现的第一步是找到值得复现且能复现的论文和代码。大多数论文会将其代码发布在GitHub或其他平台上，因此你需要阅读论文，并且找到代码仓库的链接，链接通常附加在论文末尾或摘要部分。找到论文提供的GitHub开源代码后，你需要查看项目中是否有清晰的README文件，介绍如何配置环境、安装依赖、运行代码等。

这里分享5个筛选项目的关键技巧，总结为“三查”核心原则：查信息完整性、查代码一致性、查资源可行性，帮你快速避坑：

• 完整信息性：优先选择开源项目，尤其是原作者主动公开代码仓库、数据集，这种项目复现难度较低。同时，选择项目时优先关注项目活跃度、检查Star数、Fork数、更新频率、issue解决率等。一般情况下数值越高，说明社区认可度高、维护更及时，遇到问题更容易找到解决方案；
• 代码一致性：检查代码和论文的实现是否一致。如果有问题，可以参考GitHub上的Issues查看是否有人遇到类似问题。
• 资源可行性：检查项目是否提供完整依赖清单、数据集及模型下载链接。如果作者未提供，你可能需要额外花费大量时间寻找适配资源。

在《PhotoDoodle》这篇论文中，GitHub上的代码仓库包含了与艺术图像编辑相关的实现，README有详细的项目介绍，包括了从少量样本中学习艺术风格的代码。需要重点关注以下几个部分：

• 项目概述：了解这篇论文的核心思想，确认复现的目标。
• 环境配置：确认环境依赖是否满足你的系统，查看Python、CUDA和其他必需库的版本。
• 训练与推理代码：观察代码是否完整，并分析如何通过代码进行图像编辑任务，特别是如何加载预训练模型、微调模型、以及如何用少量图像进行训练。

Step 2 配置环境并安装依赖

本次我们选用大模型实验室Lab4AI来进行复现，平台提供灵活计费的H卡算力，闲时使用更优惠。您也可以使用本地资源或者实验室资源，进行本次复现。

打开大模型实验室Lab4AI，登录大模型实验室Lab4AI平台。点击右侧“新建实例”，新建前建议先查看“GitHub项目的文档”的环境配置说明。

Step 3 下载代码

新建实例后，先下载论文代码，推荐4种常用方式：

• 第一种：通过HTTPS方式。通过网页URL链接克隆，无需额外配置密钥，是最常用的方式；
• 第二种：通过SSH方式。通过SSH密钥认证克隆，需通过SSH密钥认证克隆提前在GitHub账号绑定本地SSH密钥，更安全且无需重复输入密码；
• 第三种：通过GitHub CLI方式。通过GitHub官方命令行工具克隆，需先安装并登录该工具，适合习惯命令行操作的用户；
• 第四种：直接下载项目压缩包，不需要Git工具即可获取代码。

Step 4 配置环境

环境配置是复现的“重头戏”，按以下步骤操作，少踩 90% 的坑：

(1) 创建独立虚拟环境，这样能够避免依赖冲突：

conda create -n doodle python=3.11.10
# 创建环境

conda activate doodle
# 激活环境

(2) 安装PyTorch与项目依赖

使用 cd 命令进入代码所在文件夹，再分两步安装。根据GitHub说明，通过pip安装所需的PyTorch及所有依赖。如果网络环境受限，可以选择国内的镜像源（如清华镜像）来加速下载：

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install --upgrade -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Step 5 执行推理

由于这个项目的README.md文件先介绍的如何推理，再介绍了如何训练。所以，我们先执行推理，看一下推理效果。

(1) 准备工作：

① 由于CPU无法满足推理算力需求，所以需要重启Lab4AI实例并选择1卡GPU；

②在终端执行conda activate doodle激活之前创建的Conda 环境，再通过cd 路径命令进入 PhotoDoodle 代码目录。

(2) 运行推理代码：

python inference.py

(3) 常见问题解决：

运行代码时出现一些依赖冲突与缺失的问题：

• “安装的 diffusers 版本过低”
• “huggingface-hub 版本过高，与其他不兼容”
• “缺少PEFT库”
• “安装的PEFT库版本过高与transformers库的版本不兼容”
  等等……

遇到这些问题时，最好的方法是参考项目文档中提供的建议，查看GitHub Issues寻找解决方案，您也可以询问AI大模型寻找解决办法。

（4）自定义输出：

修改inference.py中的输入图像路径、编辑提示词等参数，重新运行可以看到获得不同的输出结果。

Step 6 执行推理下载数据集和训练模型

训练数据集与预训练模型是多数论文复现项目的基础支撑。《PhotoDoodle》项目的数据集及预训练模型的下载链接，都能在项目 GitHub 仓库的 README 文件中找到。

在下载数据和预训练模型时，出现了多次因为网络问题而无法下载数据和模型的情况。核心原因可归为四类：

• 第一：跨境网络限制。模型或数据多存于HuggingFace、GitHub、GoogleDrive等境外站点，国内直连易被限流、阻断。
• 第二：源站或链路问题。源站限速、链接失效、CDN节点故障，或下载高峰导致服务器拥堵都可能导致网络问题。
• 第三：本地配置问题。代理或梯子配置错误、防火墙拦截、下载工具无断点续传（大文件易断连），或本地带宽或网络稳定性差。
• 第四：权限或合规限制。部分数据集或模型需授权访问，或源站设地域或IP限流，未满足则被拒绝连接。

遇到网络问题时，您可以使用可靠的下载工具或者魔法上网。

Step 7 执行训练

(1) 按论文提供的脚本执行

一旦完成了环境配置和数据准备，接下来的步骤就是开始训练。执行训练代码时，我们依据GitHub项目中给出的命令执行。

（2）个性化训练

您也可以做一些个性化训练，按data 文件夹的格式组织自己的数据集，修改脚本中的参数即可实现自定义训练。

复现高频问题及解决方案

总结一下此次复现环节踩的坑以及对应的解决方法。

小贴士：复现时一定要记笔记！把遇到的问题、解决方案、参数调整记录下来，下次复现能少走很多弯路～

案论文复现总结

论文复现的环境配置是一项系统性的工作。对新手而言，关键要抓住三个核心：

• 前期筛选：用“三查”原则，查信息完整性、查代码一致性、查资源可行性。选择合适的开源项目，避开半开源、信息缺失的项目；
• 环境配置：借助大模型实验室Lab4AI平台的预配置环境和独立虚拟环境，锁定依赖版本，按“安装 - 验证 - 调整”的步骤逐步推进，避免版本冲突；
• 问题解决：遇到网络、依赖、配置问题时，按“定位原因 - 查找适配方案 - 验证效果”的逻辑处理，善用社区 issue、官方文档、镜像源工具和AI大模型工具。

每一次成功的环境配置，都是对你工程解决问题能力的一次极好锻炼。希望这份详细指南能帮你避开弯路，顺利开启论文复现之旅。

而Lab4AI大模型实验室，能为你提供一键复现方案，有效规避论文复现中的各类坑！

平台实现算力与实践场景的无缝衔接，配备充足 H 卡算力，支持模型复现、训练、推理全流程，更具备灵活弹性、按需计费、低价高效的优势，完美解决缺高端算力、算力成本高的核心痛点。

祝你复现顺利！

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