5bei.cn大模型教程网AI图像生成开发教程
教程简介
经过几个月的实践与酝酿，AI图像生成开发系列教程，它来了。【AI图像生成开发教程】致力于用最通俗易懂的语言，为大家带来最好的教程，介绍AI图像的前世今生，结合图像生成模型、多模态模型、大语言模型以及各类便捷的语音合成等API，完成AI图像生成，并通过设计游戏类、应用类、AI艺术类实际案例，起到抛砖引玉的作用。打通AI生成模型与大语言模型共同创作的障碍，助力大家实现不同AI场景、AI应用的实现。
After several months of practice and preparation, a series of tutorials on AI image generation development have arrived. AI Image Generation Development Tutorial is committed to providing the best tutorials in the most user-friendly language, introducing the past and present of AI images. By combining image generation models, multimodal models, large language models, and various convenient speech synthesis APIs, we aim to complete AI image generation and design practical cases for gaming, application, and AI art, playing a role in attracting valuable insights. To overcome the obstacles of co creation between AI generation models and big language models, and help everyone achieve different AI scenarios and applications.
教程目录
第3课 AI图像生成开发教程之文心一言遇见Stable Diffusion
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第3课 AI图像生成开发教程之文心一言遇见Stable Diffusion
🎉🎉🎉 重磅来袭！当文心一言遇见Stable Diffusion：创意与技术的完美结合
在这个全新的AI图像生成开发教程中，我们将见证一场前所未有的技术盛宴——文心一言与Stable Diffusion的惊艳相遇。这是一场融合了创意与技术的奇妙旅程，将带领你领略AI图像生成的无限魅力。
教程以Ernie Bot SDk中的文心一言能力为核心，这是一款功能强大的自然语言处理工具，能够理解并解析人类的语言指令，为AI图像生成提供源源不断的创意灵感。通过Ernie Bot SDK中的文心一言能力，你将学习到如何利用自然语言处理技术，将文字描述转化为富有创意的图像设计。
而Stable Diffusion则是一种以扩散模型为基础的先进图像生成技术，能够以无与伦比的精细度和逼真度，将任何想象中的场景或物体转化为栩栩如生的图像。在教程中，我们将深入剖析Stable Diffusion的工作原理，并展示如何将其与Ernie Bot SDK中的文心一言能力相结合，打造出独具一格的AI图像生成解决方案。
整个教程以实战为主线，通过丰富的案例分析和实践项目，让你亲手体验从创意构思到图像生成的完整流程。你将学习到如何运用Ernie Bot SDK中的文心一言能力捕捉创意灵感，如何运用Stable Diffusion将这些灵感转化为惊艳的图像作品，以及如何将这些技术应用于实际项目中，为生活和工作增添更多的趣味和价值。
无论你是AI技术爱好者、图像设计师还是创意工作者，这个教程都将为你打开一扇全新的技术之门。让我们一同踏上这场创意与技术的奇妙旅程，探索AI图像生成的无限可能！
下面主要从Stable Diffusion和Ernie Bot SDK中文心一言能力的调用为实例，以及二者的相结合进行介绍和部分操作。
1 Stable Diffusion
1.1 模型简介
Stable Diffusion 是一个基于 Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。具体来说，得益于 Stability AI 的计算资源支持和 LAION 的数据资源支持，Stable Diffusion 在 LAION-5B 的一个子集上训练了一个 Latent Diffusion Models，该模型专门用于文图生成。Latent Diffusion Models 通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级 GPU 上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地门槛，也带来了文图生成领域的大火。所以，如果你想了解 Stable Diffusion 的背后原理，可以先深入解读一下其背后的论文 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models。如果你想了解更多关于 Stable Diffusion 模型的信息，你可以查看由 🤗Huggingface 团队撰写的相关博客。
注：生成图片引用自CompVis/stable-diffusion仓库。
1.2 环境准备
通过 git clone 命令拉取 PaddleMIX 源码，并安装必要的依赖库。请确保你的 PaddlePaddle 框架版本在 2.5.2 之后，PaddlePaddle 框架安装可参考 飞桨官网-安装。
注：本模型训练与推理需要依赖 CUDA 11.2 及以上版本，如果本地机器不符合要求，建议前往 AI Studio 进行模型训练、推理任务。
# 克隆 PaddleMIX 仓库
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX
# 安装paddlemix
%cd ~/PaddleMIX/
!pip install -e .
# 进入stable diffusion目录
%cd ~/PaddleMIX/ppdiffusers/examples/stable_diffusion
# 安装所需的依赖, 如果提示权限不够，请在最后增加 --user 选项
!pip install -r requirements.txt --user
1.3 快速开始
1.3.1 Stable Diffusion重点模型权重
from ppdiffusers import *
pipe_text2img = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("xxxx")
pipe_img2img = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("xxxx")
pipe_inpaint_legacy = StableDiffusionInpaintPipelineLegacy.from_pretrained("xxxx")
pipe_mega = StableDiffusionMegaPipeline.from_pretrained("xxxx")
# pipe_mega.text2img() 等于 pipe_text2img()
# pipe_mega.img2img() 等于 pipe_img2img()
# pipe_mega.inpaint_legacy() 等于 pipe_inpaint_legacy()
Stable Diffusion 模型支持的权重（英文）
我们只需要将下面的”xxxx”，替换成所需的权重名，即可快速使用！
| PPDiffusers支持的模型名称 | 支持加载的Pipeline | 备注 | huggingface.co地址 |
|---|---|---|---|
| CompVis/stable-diffusion-v1-4 | StableDiffusionPipeline、StableDiffusionImg2ImgPipeline、StableDiffusionInpaintPipelineLegacy、StableDiffusionMegaPipeline、StableDiffusionPipelineAllinOne | Stable-Diffusion-v1-4 使用 Stable-Diffusion-v1-2 的权重进行初始化。随后在”laion-aesthetics v2 5+”数据集上以 512×512 分辨率微调了 225k 步数，对文本使用了 10% 的dropout（即：训练过程中文图对中的文本有 10% 的概率会变成空文本）。模型使用了CLIP ViT-L/14作为文本编码器。 | 地址 |
| CompVis/ldm-text2im-larg |
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