AIGC示例代码

我们将构建一个端到端的文本到图像的生成系统。这个系统将包括文本编码器、条件GAN的生成器和判别器，以及一个训练循环来优化这些组件。

请注意，以下代码仅作为示例，并不保证能够直接运行，因为它依赖于多个库和未提供的模型实现。此外，为了简化，我们省略了数据预处理、模型保存和加载等部分。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision.utils import save_image
from torch.utils.data import DataLoader
from text_encoder import TextEncoder
from conditional_gan import ConditionalGAN
from datasets import TextImageDataset

# 超参数设置
batch_size = 64
learning_rate = 0.0002
num_epochs = 100
image_size = 128
text_embedding_size = 256

# 设备设置
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载数据集
dataset = TextImageDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 初始化文本编码器和条件GAN
text_encoder = TextEncoder(embedding_size=text_embedding_size).to(device)
conditional_gan = ConditionalGAN(image_size=image_size, embedding_size=text_embedding_size).to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_text_encoder = optim.Adam(text_encoder.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer_gan = optim.Adam(conditional_gan.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for texts, images in dataloader:
        # 将数据移动到设备
        texts = texts.to(device)
        images = images.to(device)
        
        # 文本编码
        text_embeddings = text_encoder(texts)
        
        # 条件GAN生成图像
        fake_images = conditional_gan(text_embeddings)
        
        # 计算GAN损失
        valid = torch.ones(batch_size, 1).to(device)
        fake = torch.zeros(batch_size, 1).to(device)
        real_loss = criterion(conditional_gan.discriminator(images), valid)
        fake_loss = criterion(conditional_gan.discriminator(fake_images.detach()), fake)
        d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
        
        # 反向传播和优化判别器
        conditional_gan.discriminator.zero_grad()
        d_loss.backward()
        optimizer_gan.step()
        
        # 计算生成器损失
        gen_loss = criterion(conditional_gan.discriminator(fake_images), valid)
        
        # 反向传播和优化生成器
        conditional_gan.generator.zero_grad()
        gen_loss.backward()
        optimizer_gan.step()
        
        # （可选）更新文本编码器（这里简化，通常与GAN训练分开）
        # ...
        
    # 打印损失和其他指标
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], d_loss: {d_loss.item():.4f}, gen_loss: {gen_loss.item():.4f}')
    
    # 保存模型（可选）
    # ...
    
    # 验证和生成图像（可选）
    # ...

# 生成图像示例
with torch.no_grad():
    example_text = torch.tensor(["一个美丽的花园，有鲜花和蝴蝶"], dtype=torch.long).to(device)
    example_embedding = text_encoder(example_text)
    example_image = conditional_gan.generator(example_embedding)
    save_image(example_image, "generated_image.png", nrow=1)

print("训练完成，生成的图像已保存为 generated_image.png")