【PyTorch实战·1】多模态图片生成（文心一言大模型）

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🔥 系列专栏：PyTorch实战_十二月的猫的博客-CSDN博客

💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光

🏀 专栏持续更新中~~~✨

[1. 前言](#1. 前言)

[2. 文心大模型（ERNIE-ViLG）](#2. 文心大模型（ERNIE-ViLG）)

[2.1 ERNIE-ViLG模型代码](#2.1 ERNIE-ViLG模型代码)

[2.2 ERNIE-ViLG模型代码讲解](#2.2 ERNIE-ViLG模型代码讲解)

[2.2.1 模型加载](#2.2.1 模型加载)

[2.2.2 模型输入输出](#2.2.2 模型输入输出)

[2.2.3 Prompt 设计原则](#2.2.3 Prompt 设计原则)

[3. 基于文心大模型的AI作画](#3. 基于文心大模型的AI作画)

[3.1 进入百度开发者社区](#3.1 进入百度开发者社区)

[3.2 开通AI作画应用](#3.2 开通AI作画应用)

[3.3 选择相应API开通](#3.3 选择相应API开通)

[3.4 Api调用方法](#3.4 Api调用方法)

[4. data（payload）写法](#4. data（payload）写法)

4.1具体要求

[4.2 举例子](#4.2 举例子)

1. 前言

大家好，我是十二月的猫。

【PyTorch实战】系列包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

同时猫猫也将在讲解过程中，连同环境配置一起讲解，真正做到无门槛、无基础也能独立完成项目

项目环境：

平台：Windows11
语言环境：python3.8
编译器：PyCharm
PyTorch版本：2.4.1（CUDA版本）

复制代码

pip安装方法如下：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

这里大家一定要对应上自己的CUDA版本、GPU版本等（具体问题具体分析）

2. 文心大模型（ERNIE-ViLG）

2.1 ERNIE-ViLG模型代码

ERNIE-ViLG模型本质上是一种AIGC模型

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）登上舞台，以高效、精准、定制化等能力特征，重新定义了内容生产方式。

想要更详细了解AIGC模型，可以看我的另一篇文章【人工智能绪论】一次性搞懂什么是AIGC！_aigc的技术-CSDN博客

可惜：文心一言的ERNIE-ViLG 模型已经不开放API计量使用
因此在CSDN上看到的大部分利用ERNIE-ViLG 模型来进行文生图的方法已经不再适用

但是这里我仍然提供一下核心代码，如果有友友之前购买过ERNIE-ViLG 模型的API仍然可以使用

因为ERNIE-ViLG模型 本身已经不对外开放，所以这里我不提供完整可以运行的代码

后面的**AI作画-基础版（基于文心大模型）**我会提供完整代码

python 复制代码

"""
 * Created with PyCharm
 * 作者: 十二月的猫
 * 日期: 2024/9/23
 * 时间: 10:09
 * 描述:
"""

import paddlehub as hub

# from docarray import DocumentArray, Document

def run(text_prompts='汽车', style="油画"):
    erniv_vilg_module = hub.Module(name='ernie_vilg')

    # 古风|油画|水彩画|卡通画|二次元|浮世绘|蒸汽波艺术|low poly|像素风格|概念艺术|未来主义|赛博朋克|写实风格|洛丽塔风格|巴洛克风格|超现实主义

    result = erniv_vilg_module.generate_image(text_prompts=text_prompts, style=style, topk=6, output_dir='./output')

    # DocumentArray([Document().load_pil_image_to_datauri(image) for image in result[:6]]).plot_image_sprites()

2.2 ERNIE-ViLG模型代码讲解

代码核心包括两个部分：

模型加载
模型输入输出

2.2.1 模型加载

文心ERNIE-ViLG参数规模达到100亿，是目前为止全球最大规模中文跨模态生成模型，在文本生成图像、图像描述等跨模态生成任务上效果全球领先，在图文生成领域MS-COCO、COCO-CN、AIC-ICC等数据集上取得最好效果。你可以输入一段文本描述以及生成风格，模型就会根据输入的内容自动创作出符合要求的图像。

python 复制代码

import paddlehub as hub
from docarray import DocumentArray, Document

ernie_vilg_module = hub.Module(name='ernie_vilg')

2.2.2 模型输入输出

模型输入就是给模型提供的提示词（Prompt）

这个提示词需要有固定的格式以及固定的写法

模型输出就是模型输出图片的数量、图片的保存路径、图片的分辨率等

代码如下：

python 复制代码

result = erniv_vilg_module.generate_image(text_prompts=text_prompts, style=style, topk=6, output_dir='./output')

参数

text_prompts(str): 输入的语句，描述想要生成的图像的内容。
style(Optional[str]): 生成图像的风格，当前支持'油画','水彩','粉笔画','卡通','儿童画','蜡笔画'。
topk(Optional[int]): 保存前多少张图，最多保存10张。
output_dir(Optional[str]): 保存输出图像的目录，默认为"ernievilg_output"。

images(List(PIL.Image)): 返回生成的所有图像列表，PIL的Image格式。

2.2.3 Prompt 设计原则

text_prompts：图像生成内容
style：图像风格

例如text_prompts："山水，亭子，动物"

style："油画"

例如text_prompts："戴着眼镜的猫"

style：" 迷幻艺术"

3. 基于文心大模型的AI作画

3.1 进入百度开发者社区

3.2 开通AI作画应用

3.3 选择相应API开通

至此，我们就获得了有作图权限的两个Key：

Secret Key

Api Key

后面通过这两个Key，我们要获取access_token用来访问模型所在页面（登录Token应用）

3.4 Api调用方法

使用Ai作画包括两个步骤：

请求发送

结果查询

请求发送后，获得task_id，利用task_id在结果查询中获得结果

请求发送：

python 复制代码

import requests
import json

API_KEY = "Your_key" # 要改的
SECRET_KEY = "Your_key" # 要改的

def main():

    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/wenxin/v1/basic/textToImage?access_token=" + get_access_token()

    # 请求内容(作画的描述)
    # json.dumps():将字典结构转为json类型
    # json.loads():将json类型转为字典结构
    # 字典结构可以认为是python中的json结构,json结构是用于网络传输的结构
    payload = json.dumps(
        {
            "text": "汽车",
            "style": "油画",
            "resolution": "512*512",
            "num": 1
        }
    )

    # 确定：请求格式是json，接受格式是json
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'application/json'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
    print(response.text)

    # 解析 response 并保存 taskId
    # json结构需要利用json.loads来读取
    # .text:获得服务器返回内容的内容体
    response_data = json.loads(response.text)
    # 字典结构可以通过[]输入关键字来获取
    task_id = response_data['data']['taskId']

    # 保存 taskId 到 JSON 文件
    with open('task_id.json', 'w') as f:
        json.dump({"taskId": task_id}, f)


def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

if __name__ == '__main__':
    main()

复制代码

查询结果：

python 复制代码

import requests
import json

API_KEY = "Your_key" #要改的
SECRET_KEY = "Your_key" #要改的


def main():
    # 从 JSON 文件读取 taskId
    with open('task_id.json', 'r') as f:
        data = json.load(f)
        task_id = data['taskId']
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/wenxin/v1/basic/getImg?access_token=" + get_access_token()

    payload = json.dumps(
        {
            "taskId":task_id
        }
    )
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'application/json'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

    print(response.text)


def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))


if __name__ == '__main__':
    main()

4. data（payload）写法

4.1具体要求

参数	是否必选	类型	描述
text	是	string	输入内容，长度不超过190个字（操作指南详见文档）
resolution	是	string	图片分辨率，可支持512512、640360、360640、10241024、7201280、1280720
style	否	string	目前支持风格有：二次元、写实风格、古风、赛博朋克、水彩画、油画、卡通画，更多风格可自行探索
num	否	int	图片生成数量，支持1-6张
text_content	否	string	1~50个字符，支持英文、数字及常用特殊字符。若不传该参数则默认为Text-to-Image-内容ID-AI，示例：Text-to-Image-131870381_0_finaI.png-Al；若传该参数，则相应水印内容自动添加至Text-to-Image后方，示例：Text-to-Image-ABCD-131870381_0_finaI.png-Al
text_check	否	integer	模型侧的提示词检测开关，仅支持输入0和1。0：关闭，1：开启（默认值）。开启时，如果提示词未通过模型侧提示词检测则子任务的sub_task_error_code会返回501，无法生成图片。

4.2 举例子

写实风格，女生，半身照，都市背景，真实拍摄，8k：

写实风格，一只小老虎，细节精致，实景拍摄，色彩明亮：

摄影风格，阳光灿烂的春天，一只草编篮子放置在白色毯子上，里面装着水果和花。整个场景简洁，野餐氛围，公园绿色草坪，温暖阳光，自然光线，近景，整体温暖色调，逼真，专业拍摄，清晰细节：

卡通插画，可爱小熊，蘑菇，萤火虫，童话森林，精美细节，8K，CG，梦幻：

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