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简介：IRDiff 完整评测文档与可运行项目代码，面向从事分子生成、扩散模型与药物设计的科研人员及研究生。资源聚焦基于蛋白质-配体相互作用的检索增强 3D 分子扩散模型，解决从零生成分子难以满足结合亲和力等生物学指标的问题，适合具备一定深度学习基础、希望复现或微调 SBDD 模型的读者。压缩包共 1 个 PDF 文件，约 12.23MB，内含训练好的模型、修正后的项目代码、报错位置与修改方法、缺失模块文件及测试案例，并附个人分析标注。读者可依据特定蛋白或口袋体系运行 IRDiff 生成分子，计算 vina_score、vina_docking_score、qvina_score、QED、SA 等指标，也可基于自定义数据集进行微调训练。文档还梳理了 PMINet 预训练、检索增强与自增强机制等关键设计，便于理解模型框架并开展二次修改。目前已有 121 人学习下载。

1. 从一份评测文档说起：IRDiff 到底在评什么

第一次看到「IRDiff 完整评测文档+可运行项目代码」这个标题，多数人的第一反应是：又一个图像复原的扩散模型？但真正让它在同类工作里值得单独拎出来讲的，是「评测文档」这四个字被放在了「可运行代码」前面。图像复原（Image Restoration）这个方向，模型结构的花样早就卷到边际收益极低，真正拉开差距的往往是评测协议：你用什么样的退化管线合成测试集、PSNR 和 LPIPS 怎么加权、参考图对齐误差容忍多少像素。IRDiff 这类基于扩散先验的复原方案，如果评测口径不统一，跑出来的数字几乎没有可比性。这份文档加代码的组合，解决的就是「我拿到一个扩散复原模型，怎么在本地把它跑通、并且用一套站得住脚的指标验证它」这件事。适合两类人：一类是要复现 baseline 做对比实验的研究生和算法工程师，另一类是需要在自有数据上评估扩散复原是否值得上线的落地团队。下面我按「先跑通、再调参、最后避坑」的顺序，把这条链路拆开讲。

2. 把 IRDiff 跑起来：环境、数据与最小推理命令

2.1 先确认你的任务属于哪一类退化

IRDiff 这类框架通常不是单一任务，而是把超分、去噪、去模糊、去雨等统一到「退化算子 + 扩散先验」的范式下。动手前必须先明确你手上的数据对应哪种退化，因为不同退化对应的采样步数、噪声调度和条件注入方式完全不同。常见做法是：超分看下采样核（bicubic 还是真实核），去噪看噪声等级 σ，去模糊看核宽和是否运动模糊。如果你把去噪的配置直接套到去模糊上，推理结果会糊成一团，这不是模型坏了，是条件对不上。

我一般会先建一个任务映射表，把数据集目录名和退化类型绑定，避免后面配置串味：

这张表不是让你照抄，而是提醒你：采样步数和退化强度是强耦合的。去模糊核越长，扩散反向过程需要的步数越多，否则高频细节根本恢复不出来。

2.2 环境依赖与最小可运行配置

扩散类项目的依赖是最容易翻车的地方，尤其是 PyTorch 版本和 CUDA 的匹配。我一般用 conda 隔离，避免污染主环境。下面是一份我常用的最小依赖清单，版本区间是经验值，具体以你本地 CUDA 为准：

# 创建隔离环境，python 版本不要追新，3.9~3.10 最稳 conda create -n irdiff python=3.10 -y conda activate irdiff # 先装 pytorch，注意 cuda 版本要和驱动匹配 # cu118 是兼容性较好的选择，别一上来就上最新 pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 扩散框架常用依赖 pip install einops omegaconf pillow scikit-image lpips pip install numpy==1.24.4 # 别用 2.x，很多老算子会报错

逻辑说明：先锁 Python 版本是因为扩散项目里大量用了torch.compile和自定义 CUDA 算子，3.11 以上偶尔会遇到编译缓存问题。numpy锁 1.24 是血泪经验，2.x 之后np.float_这类别名被移除，很多老评测脚本会直接崩。参数上，--index-url指定 PyTorch 官方源，避免装到 CPU 版本导致推理慢十倍。

2.3 最小推理命令与输出检查

环境好了之后，先别急着跑全量评测，用单张图验证链路是否通。假设项目提供了inference.py和一份配置：

# 单图推理，指定任务类型和采样步数 python inference.py \ --config configs/irdiff_sr_x4.yaml \ --input ./samples/lq_001.png \ --output ./results/ \ --steps 50 \ --seed 42 \ --device cuda:0

逻辑说明：--steps控制扩散反向采样步数，步数越高细节越好但耗时线性增长；--seed固定随机性，评测时必须固定，否则同一张图两次跑出来的 PSNR 能差 0.2dB，这种玄学波动会让你的对比实验失去意义。跑完后先看输出目录里有没有生成图，再用下面这段脚本快速核对尺寸和数值范围：

from PIL import Image import numpy as np img = Image.open("./results/lq_001.png") arr = np.array(img).astype(np.float32) / 255.0 print("尺寸:", arr.shape) # 应为 H x W x 3 print("数值范围:", arr.min(), arr.max()) # 应落在 0~1 print("均值:", arr.mean()) # 过暗或过亮说明归一化有问题

如果尺寸对但均值接近 0 或 1，多半是归一化反了，检查推理脚本里有没有做*2-1又忘了还原。这一步花两分钟，能省掉后面几小时的排查。

3. 评测文档怎么读：指标、对齐与可比性

3.1 PSNR、SSIM、LPIPS 各自在说什么

评测文档里最容易被误读的就是指标。PSNR 是像素级误差，对亮度偏移极其敏感，但对结构失真不敏感；SSIM 看结构相似度，对模糊和对比度变化更敏感；LPIPS 用深度特征衡量感知距离，和人对「看起来像不像」的判断最接近。扩散模型的特点是 PSNR 往往不占优，但 LPIPS 明显更好，因为扩散生成的是「合理细节」而非「平均像素」。

所以读评测文档时，别只盯一个数。我一般会要求三个指标同时看，并且明确报告口径：PSNR 是在 YCbCr 的 Y 通道算还是 RGB 三通道平均？这两个数能差 0.5dB 以上。文档里如果没写清楚，这个结果就没法跨论文比较。

3.2 参考图对齐：一个被低估的误差源

图像复原评测里，参考图（GT）和模型输出如果存在 1~2 像素的错位，PSNR 会直接掉 1~2dB，而且这种下降是「假下降」，不是模型的问题。常见做法是：在计算指标前先做一次亚像素对齐，或者至少确认你的测试集是成对的、没有经过二次压缩。

import numpy as np from skimage.registration import phase_cross_correlation def check_shift(gt, pred): # 用相位相关估计整体位移，返回 (dy, dx) shift, error, _ = phase_cross_correlation(gt, pred, upsample_factor=10) return shift, error gt = np.array(Image.open("./gt/001.png").convert("L")).astype(np.float32) pred = np.array(Image.open("./results/lq_001.png").convert("L")).astype(np.float32) shift, err = check_shift(gt, pred) print("估计位移:", shift, "误差:", err)

逻辑说明：phase_cross_correlation用频域相位估计平移量，upsample_factor=10表示亚像素精度到 0.1 像素。如果估计出的位移超过 0.5 像素，先别怀疑模型，去查数据加载和保存环节有没有做 resize 或 padding。参数上，upsample_factor越大越准但越慢，评测阶段用 10 足够。

3.3 让评测可复现的三个固定项

评测文档要能被人复现，必须固定三样东西：随机种子、测试集划分、指标计算脚本版本。随机种子影响扩散采样；测试集划分影响你报的是哪个子集；指标脚本版本影响实现细节（比如 SSIM 的高斯核宽度）。我一般会在评测配置里显式写死：

# eval_config.yaml seed: 42 test_split: "val_100" # 明确是哪个子集，别写 all metrics: psnr: color_space: "ycbcr" # 明确通道 crop_border: 4 # 边缘裁剪，避免边界效应 ssim: gaussian_sigma: 1.5 lpips: net: "alex" # alex 还是 vgg，结果不同

这份配置的意义在于：任何人拿到你的代码和这份 yaml，跑出来的数应该和你论文里一致。如果对不上，先查这三项，而不是先怀疑模型。

4. 参数调优与常见翻车点排查

4.1 采样步数与质量的权衡曲线

扩散复原里最常调的参数就是采样步数。步数太少，细节恢复不出来；步数太多，收益递减还容易引入伪影。我一般会先跑一条曲线：固定其他参数，步数取 20、50、100、200，记录 PSNR 和 LPIPS。

从这张典型曲线能看出：50 到 100 步 PSNR 只涨 0.4dB，但耗时翻倍。落地时如果对延迟敏感，50 步是性价比拐点；如果追求极致感知质量，100 步封顶，再往上基本是浪费算力。这个拐点因任务而异，去模糊通常需要更多步，去噪可以更少。

4.2 显存不够时的三个降级手段

扩散模型推理显存占用大，尤其是高分辨率图。显存爆了别急着换卡，先试这三个手段：一是分块推理（tiling），把大图切成带重叠的小块分别处理再拼接；二是半精度推理，torch.autocast包一下；三是减少同时驻留的中间特征，用梯度检查点（虽然推理用不上梯度，但有些实现会保留中间激活）。

import torch # 半精度推理，显存约降 40%，质量损失通常可忽略 with torch.autocast(device_type="cuda", dtype=torch.float16): output = model(lq, steps=50) # 分块推理，overlap 建议为块大小的 1/8，避免拼接缝 def tiled_inference(model, img, tile=512, overlap=64): # 按 tile 切分，重叠区域做加权融合 ...

逻辑说明：autocast让矩阵运算走 fp16，但要注意有些归一化层对精度敏感，如果输出出现色偏就关掉。分块推理的overlap是关键参数，太小会有拼接缝，太大显存又上去了，1/8 是经验值。

4.3 避坑清单：五个真实踩过的坑

现象一：推理结果整体偏灰，对比度低。原因：扩散采样最后一步没有做 clamp 或归一化还原，输出落在 [-1,1] 被直接当 [0,1] 保存。解决：在保存前显式做(x+1)/2并 clamp 到 [0,1]。

现象二：同一张图两次跑结果差异明显。原因：没固定随机种子，或者用了非确定性算子（如某些 CUDA 原子操作）。解决：设置torch.manual_seed和torch.backends.cudnn.deterministic=True，接受一点速度损失。

现象三：PSNR 高但肉眼看着糊。原因：模型在优化像素平均，过度平滑。解决：别只看 PSNR，把 LPIPS 拉进来一起看，必要时调低采样步数让生成更锐利。

现象四：评测脚本报维度不匹配。原因：GT 是灰度图而输出是 RGB，或者通道顺序 BGR/RGB 搞反。解决：统一在加载时convert("RGB")，并在配置里写死通道顺序。

现象五：换数据集后指标断崖下跌。原因：新数据集的退化分布和训练时不一致，属于域偏移。解决：先在小样本上做退化估计，确认退化类型匹配，再决定是否微调。

5. 把评测做成可复用的验证流水线

5.1 从单次评测到批量回归

单张图跑通只是开始，真正有价值的是把评测做成一条可重复执行的流水线：给定一个模型权重和一份测试集，自动输出指标报告和可视化对比图。我一般会写一个evaluate.py，把加载、推理、对齐、算指标、存报告串起来，用配置文件驱动。

import yaml, json from pathlib import Path def run_eval(cfg_path): cfg = yaml.safe_load(open(cfg_path)) results = [] for name in Path(cfg["test_dir"]).glob("*.png"): pred = infer(name, cfg) # 推理 gt = load_gt(name, cfg) # 加载参考图 pred, gt = align(pred, gt) # 对齐 metrics = compute_metrics(pred, gt, cfg["metrics"]) results.append({"name": name.name, **metrics}) # 汇总均值并落盘 summary = {k: sum(r[k] for r in results)/len(results) for k in results[0] if k != "name"} json.dump({"per_image": results, "mean": summary}, open("report.json", "w"), indent=2) return summary

逻辑说明：这个脚本的关键在于把「对齐」放在「算指标」之前，顺序错了指标就白算。report.json同时保留单图和均值，方便你定位是整体差还是个别图拖后腿。参数上，test_dir建议固定成一个不参与任何训练的 held-out 子集，否则指标虚高。

5.2 用可视化对比图做最终判断

指标是给审稿人和 leader 看的，可视化是给自己看的。我习惯把 LQ、输出、GT 三张图横向拼在一起，再叠一个误差热力图。很多时候指标涨了但热力图显示误差集中在某个区域，那说明模型只是学会了局部修补，泛化性存疑。

import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 4)) for ax, img, title in zip(axes, [lq, pred, gt, err_map], ["LQ", "Pred", "GT", "Error"]): ax.imshow(img, cmap="gray" if img.ndim == 2 else None) ax.set_title(title); ax.axis("off") plt.tight_layout(); plt.savefig("compare.png", dpi=150)

误差热力图用abs(pred-gt)归一化后画，颜色越亮误差越大。这一步不产生任何指标，但能帮你发现指标掩盖的问题，比如边缘伪影、色偏、局部过平滑。

5.3 一个我坚持了很久的习惯

做扩散复原评测这几年，我最大的教训是：永远不要相信第一次跑出来的数。第一次跑通往往伴随着配置串味、对齐没做、种子没固定，数字好看或难看都不作数。我的习惯是，任何一组指标在写进报告前，至少用两个不同的种子跑两遍，确认波动在 0.1dB 以内，再去看可视化确认没有明显伪影。这个习惯听起来笨，但它帮我挡掉过好几次「指标漂亮但图是糊的」的尴尬。IRDiff 这类方案值不值得投入，最终不取决于它论文里的数字，而取决于你在自己数据上能不能稳定复现出那个数字。希望帮到你。

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