大家都在用的AI作畫Python幾行代碼就可實(shí)現(xiàn)
一、通過openai實(shí)現(xiàn)的作品：
要想快速實(shí)現(xiàn)功能，咱們先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，專注于開發(fā)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)。OpenAI的主要目標(biāo)是創(chuàng)造一套安全的人工智能系統(tǒng)，以幫助人們在各行各業(yè)中利用這項(xiàng)技術(shù).接下來咱們來實(shí)現(xiàn)一下。
安裝openai庫：
pip install openai
調(diào)用openai生成圖片以下是示例代碼：
import openai
openai.api_key = '#####'
response = openai.Image.create(
? ?prompt='主題: 森林風(fēng)格的兩只老虎',
? ?n=1,
? ?size="512x512"
)
print(response['data'][0]['url'])
運(yùn)行結(jié)果：
二、通過PaddleHub三行實(shí)現(xiàn)的作品：
要想快速實(shí)現(xiàn)功能，咱們先了解一下PaddleHub,PaddleHub是飛槳預(yù)訓(xùn)練模型管理和遷移學(xué)習(xí)工具，通過PaddleHub開發(fā)者可以使用高質(zhì)量的預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)合Fine-tune API快速完成遷移學(xué)習(xí)到應(yīng)用部署的全流程工作。其提供了飛槳生態(tài)下的高質(zhì)量預(yù)訓(xùn)練模型，涵蓋了圖像分類、目標(biāo)檢測、詞法分析、語義模型、情感分析、視頻分類、圖像生成、圖像分割、文本審核、關(guān)鍵點(diǎn)檢測等主流模型,接下來咱們來實(shí)現(xiàn)一下。
安裝paddlehub庫：
pip install paddlehub
調(diào)用paddlehub生成圖片以下是示例代碼：
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie_vilg")
results = module.generate_image(text_prompts=["在寧靜的風(fēng)景中畫一幅美麗的建筑畫"])
運(yùn)行結(jié)果：
三、通過Stable Diffusion實(shí)現(xiàn)的作品：
Stable Diffusion 是一個用于生成高質(zhì)量 AI 繪畫的 Python 庫
安裝Stable Diffusion庫：
pip install stable-baselines3[extra]
調(diào)用Stable Diffusion生成圖片以下是示例代碼：
# 加載預(yù)訓(xùn)練模型
from guided_diffusion import dist_util, logger
from guided_diffusion.script_util import model_and_diffusion_args, create_model
from guided_diffusion.train import add_dict_to_argparser
logger.set_logger_dir(None)
model, diffusion, _, _, _ = create_model(
? ?**model_and_diffusion_args(prompt_size=512, image_size=512)
)
model_path = 'path/to/pretrained/model.pt'
model.load_state_dict(torch.load(model_path)['model'], strict=False)
model.eval().cuda()
# 加載輸入圖像
image_path = 'path/to/input/image.jpg'
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img = T.ToTensor()(img).unsqueeze(0).mul_(2).sub_(1)
# 生成 AI 繪畫
images = diffusion.p_sample_loop(model,(1,),clip=clip,device='cuda',
? ? ? ?init_image=img,
? ? ? ?skip_timesteps=0,
? ?)
