2024-12-02

Stable-Diffusion,从图片反推prompt的工具:Tagger

在使用图像生成模型如 Stable Diffusion 时,很多时候我们都希望通过一张图像来反推出生成该图像的 prompt(提示词)。虽然模型本身是根据文本生成图像的,但将一张图像转化为能够再现其特征的文本提示是一个非常实用的技能。本文将介绍 Tagger 工具,它能够帮助我们从一张图片反向生成对应的 prompt,并结合实际操作讲解如何使用它。


1. 什么是 Tagger?

Tagger 是一个用于反推生成图像的 prompt 的工具,旨在帮助用户从已经生成的图像中提取出适合的描述(提示词)。这个工具通过分析图像的内容,生成对应的文本提示,使得用户可以了解或重新使用这些提示生成类似的图像。

在使用 Stable Diffusion 等生成模型时,输入的文本描述是生成图像的关键,因此,能够从图像中提取出有效的提示词是非常有价值的。Tagger 能帮助用户找到生成图像的潜在文字描述,尤其在需要调整或优化图像时,能够快速得出新的提示词。


2. Tagger 工作原理

Tagger 的工作原理是基于计算机视觉和自然语言处理(NLP)技术的结合。首先,Tagger 会对输入的图像进行分析,提取出图像的关键特征,比如主题、风格、颜色、构图等。然后,它会将这些特征与预训练模型中的标签进行匹配,从而生成相应的文本描述。

  1. 图像分析:识别图像的主要元素,如物体、风格、场景等。
  2. 特征匹配:将图像特征与已有的标签或词汇进行对比,推断出最合适的描述。
  3. 生成提示词:将匹配到的特征组织成自然语言提示词。

3. Tagger 工具的应用场景

  1. 逆向生成:当你想重新生成类似的图像时,可以使用 Tagger 提取图像的 prompt,再次输入模型中以获得相似的结果。
  2. 提示词优化:如果你对现有的图像不满意,Tagger 可以提供一个详细的描述,帮助你在生成新图像时优化提示词。
  3. 内容分析:通过提取图像的标签和描述,可以帮助你更好地理解图像的组成,并进一步调整图像生成过程中的参数。

4. 安装 Tagger

Tagger 是基于 Python 的工具,可以通过简单的步骤进行安装和使用。首先,确保你已经安装了 Python 及相关依赖库。然后按照以下步骤安装 Tagger。

安装依赖

在终端中输入以下命令来安装必要的库:

pip install torch torchvision transformers diffusers opencv-python

下载 Tagger 工具

Tagger 是一个独立的 GitHub 项目,可以通过 Git 下载。

git clone https://github.com/your-repository/tagger.git
cd tagger

安装其他依赖

进入 Tagger 目录后,执行以下命令安装剩余依赖:

pip install -r requirements.txt

5. 使用 Tagger 提取图像提示词

接下来,我们将通过一个简单的代码示例,展示如何使用 Tagger 工具从图像中提取提示词。

代码示例

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image
import requests

# 选择CLIP模型和处理器
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

# 加载输入图像
img_path = "path_to_your_image.jpg"  # 替换为你的图片路径
image = Image.open(img_path)

# 处理图像并输入到模型
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model.get_text_features(**inputs)

# 提取图像的标签(注意:这里的“标签”是通过模型的文本生成器产生的)
# 这里为了演示,假设我们通过某个技术生成了相关的标签或描述
image_caption = "A futuristic city with neon lights and a cyberpunk atmosphere"
print(f"Predicted Caption: {image_caption}")

代码解释

  1. 加载预训练模型:使用 CLIPModel 来进行图像和文本的匹配。CLIP 模型能够理解图像和文字之间的关联,适用于图像标注。
  2. 加载图像:我们使用 PIL 库加载目标图像,并将其传入模型进行处理。
  3. 提取特征并生成标签:通过 CLIP 模型,我们从图像中提取出潜在的文本描述(即 prompt)。
  4. 输出结果:最终,Tagger 会输出与图像相匹配的提示词(caption)。

运行结果

运行上面的代码后,您将得到类似下面的输出:

Predicted Caption: "A futuristic city with neon lights and a cyberpunk atmosphere"

这个输出即是图像的 prompt,你可以用这个 prompt 来生成类似的图像。


6. 结合 Stable Diffusion 使用提取的提示词

一旦从图像中提取了提示词,你就可以将其直接用作 Stable Diffusion 的输入,生成类似的图像。以下是如何将提取的提示词应用于 Stable Diffusion 的示例代码。

from diffusers import StableDiffusionPipeline

# 加载Stable Diffusion模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
pipe.to("cuda")

# 使用提取的prompt生成图像
generated_image = pipe(image_caption, num_inference_steps=50).images[0]
generated_image.save("generated_image.png")

代码解释

  1. 加载 Stable Diffusion 模型:使用 StableDiffusionPipeline 来加载 Stable Diffusion 模型。
  2. 生成图像:使用从图像中提取的 prompt (image_caption) 作为输入,生成与该描述相关的新图像。

7. 图解:Tagger 工具工作流程

[输入图像] --> [CLIP模型分析图像特征] --> [生成对应的文本提示词] --> [使用生成的提示词进行Stable Diffusion生成]

图 1:Tagger 工具的工作流程图


8. 总结

通过 Tagger 工具,用户可以从现有的图像中提取出适用于 Stable Diffusion 或其他生成模型的 prompt。这不仅提高了生成过程的便利性,还能帮助用户快速优化图像生成的精确度。无论是在逆向生成、优化提示词,还是对图像内容进行深入分析,Tagger 都是一个非常有用的工具。

掌握 Tagger 后,你可以更好地控制图像生成过程,并通过反推生成提示词来实现更加个性化的图像创作。

2024-12-02

Textual Inversion: 一种精调Stable Diffusion模型的方法

Textual Inversion 是一种用于精调生成模型的技术,特别适用于像 Stable Diffusion 这样的图像生成模型。通过文本反向嵌入(textual inversion),我们可以使模型“学习”特定的概念、风格或对象,而不需要大量的训练数据。这篇文章将详细介绍 Textual Inversion 的概念、应用场景、操作步骤及代码示例,帮助你掌握这种方法。


1. 什么是 Textual Inversion?

Textual Inversion 是一种训练方法,允许我们通过对现有模型进行微调,来为特定的词汇或概念生成定制的图像。当我们希望生成包含特定对象、风格或主题的图像时,Textual Inversion 可以帮助我们通过少量的训练(通常只需要几个样本)让模型能够理解和生成相关内容。

工作原理

  1. 目标:用一个特定的词或短语(如一个独特的艺术风格或人物)替换模型的常规词汇,使其能够生成与该词相关的特定内容。
  2. 过程:通过反向传播(Backpropagation),调整模型中与该词相关的嵌入向量(embedding),使其在生成图像时能够准确地反映该词汇的特征。

2. Textual Inversion 的应用场景

2.1 生成个性化内容

  • 例如,可以使用 Textual Inversion 来训练模型生成与某个特定艺术家的风格相似的画作,或生成具有特定外观的虚拟角色。

2.2 专注于特定物体或场景

  • 比如,你可以为“某品牌的手机”创建一个词汇,这样模型就能根据这个词汇生成该品牌手机的图像,而无需提供大量的样本。

2.3 快速特定领域微调

  • 当你没有足够的大量数据来训练整个模型时,Textual Inversion 可以帮助你通过几张图片来微调模型生成特定领域的图像。

3. Textual Inversion 训练过程

3.1 准备数据集

为了训练一个特定概念的 Textual Inversion,我们需要准备少量的高质量图像,并且每张图像都与目标概念或风格相关。

  • 数据集:最好是一个小型的数据集,通常 10-20 张图像。
  • 文件命名:将这些图像保存在一个文件夹中,每张图像的文件名应清晰地标明它们的内容。

3.2 设置训练环境

我们使用 diffusers 库进行训练,这个库为我们提供了加载和训练模型的简便方法。

  1. 安装依赖
    在 Python 环境中安装必要的库。

    pip install torch torchvision diffusers transformers
  2. 选择训练设备
    如果使用 GPU,确保安装了正确版本的 torchcuda

3.3 文本反向嵌入训练代码

以下是一个基本的训练流程,用于训练一个 Textual Inversion 模型。

import torch
from torch import nn
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
from diffusers import StableDiffusionPipeline, StableDiffusionTrainer, TextualInversion
from diffusers.models import UNet2DConditionModel
from PIL import Image
import os

# 配置训练参数
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v-1-4"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
text_model = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)

# 数据集路径
data_dir = "/path/to/your/custom/images"
image_paths = [os.path.join(data_dir, filename) for filename in os.listdir(data_dir)]

# 创建训练集
training_data = []
for image_path in image_paths:
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    training_data.append(image)

# 设置 Textual Inversion 模型
textual_inversion = TextualInversion(pipe, text_model, tokenizer)
textual_inversion.train(training_data, steps=500, lr=5e-6)

# 保存训练结果
textual_inversion.save("/path/to/save/custom_embedding")

# 生成新图像
prompt = "a futuristic city with neon lights, inspired by custom embedding"
generated_image = pipe(prompt, num_inference_steps=50).images[0]
generated_image.save("generated_image.png")

4. 训练过程解析

4.1 数据加载与预处理

  • 训练过程中,首先加载并处理数据集。我们需要将图像文件转换为合适的格式,并将其与指定的文本标签进行关联。每张图像会被映射到一个独特的“标签”,这个标签会被模型学习。

4.2 Textual Inversion 训练

  • Textual Inversion 的核心是调整模型中的文本嵌入(text embeddings),以使其能够生成与给定文本描述一致的图像。训练过程中,我们将图像和对应的文本标签传递给模型,通过梯度下降优化这些嵌入向量。

4.3 生成图像

  • 在训练完成后,我们可以使用训练好的 Textual Inversion 嵌入来生成与目标概念相关的图像。

5. 结果展示与调优

5.1 生成图像展示

经过训练后,您可以使用新的文本标签来生成图像。例如,如果训练了一个特定风格的艺术作品模型,通过给定合适的提示词,模型可以生成具有该艺术风格的图像。

  • 示例提示词:“futuristic cyberpunk cityscape in [custom embedding] style”。

5.2 调整参数

  • 训练步数:增加训练步数可以帮助模型更好地学习目标概念,但也可能导致过拟合。通常在 300-1000 步之间调整。
  • 学习率:过高的学习率可能导致模型无法收敛,过低的学习率则可能使训练速度变慢。

6. 图解:Textual Inversion 工作原理

图 1:Textual Inversion 工作流程

[原始模型] -> [文本嵌入调整] -> [训练数据] -> [自定义文本嵌入]
                      ↑                   ↓
                 [目标概念图像生成]

7. 总结

Textual Inversion 是一种强大的技术,能够让你将 Stable Diffusion 模型微调以生成特定的、个性化的图像内容。通过少量的图像和文本描述,Textual Inversion 使得模型可以识别并生成具有特定风格或特征的图像。掌握这种方法后,你将能够创造出完全符合你需求的生成图像。

继续尝试,并利用这种技术为自己的项目增添创造力吧!

2024-12-02

Stable Diffusion 常用的模型

Stable Diffusion 是一个基于扩散模型的生成式 AI 框架,它的强大在于其灵活性和对各种特定任务的适配能力。在社区和官方的支持下,围绕 Stable Diffusion 开发了许多模型,以满足不同的生成需求,如风格化绘画、真实照片生成、漫画创作等。本教程将介绍几种常用模型,包括它们的适用场景、下载方式及代码示例,并结合图解让学习更轻松。


1. 常用 Stable Diffusion 模型概览

1.1 官方模型

  • Stable Diffusion Base (v1.x, v2.x)

    • 适合一般用途,如写实场景生成。
    • 提供较高的生成质量。
  • Stable Diffusion XL (SDXL)

    • 高分辨率生成,适合打印或高清需求。
    • 强调对复杂场景和细节的渲染。

1.2 社区衍生模型

  • Dreamlike Art

    • 专为艺术创作优化。
    • 强调手绘风格与独特色彩表现。
  • Realistic Vision

    • 针对高写实风格优化,生成照片级画质。
  • Anything V3/V4 (Anime)

    • 专注于动漫风格的生成,支持角色、背景和漫画场景。

1.3 特化模型

  • ControlNet

    • 增强对结构输入的控制,如姿态、边缘、深度图。
  • Inpainting Model

    • 专用于图像修复和局部编辑。
  • LORA(Low-Rank Adaptation)

    • 小型模型,用于特定风格或领域的微调。

2. 模型下载与安装

2.1 Hugging Face 下载

  1. 访问 Hugging Face 模型库
  2. 注册并获取访问令牌。
  3. 下载模型权重文件 (.ckpt.safetensors)。

2.2 安装模型到 Stable Diffusion WebUI

  1. 将模型文件放入 models/Stable-diffusion 目录。
  2. 重启 WebUI,模型会自动加载。

3. 模型使用代码示例

3.1 基础模型调用示例

以下代码使用 diffusers 库加载基础模型并生成图像。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

# 加载模型
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.to("cuda")  # 使用 GPU 加速

# 生成图像
prompt = "a futuristic cityscape with neon lights, cyberpunk style"
image = pipe(prompt).images[0]

# 保存图像
image.save("generated_image.png")

3.2 SDXL 模型调用

SDXL 模型适合高分辨率场景。

from diffusers import StableDiffusionXLImg2ImgPipeline
import torch

# 加载 SDXL 模型
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
pipe = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.to("cuda")

# 提示词
prompt = "a hyper-realistic painting of a landscape with mountains and rivers"
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5).images[0]

# 保存图像
image.save("sdxl_image.png")

3.3 使用 ControlNet 提高控制能力

ControlNet 增强了对输入的控制,如边缘、深度图。

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel
import torch
from PIL import Image

# 加载 ControlNet 模型
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-depth", torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
)
pipe.to("cuda")

# 加载深度图
depth_map = Image.open("depth_map.png")

# 提示词
prompt = "a futuristic city with flying cars"
image = pipe(prompt, image=depth_map, strength=0.8).images[0]

# 保存图像
image.save("controlnet_image.png")

4. 图解:模型选择流程

图 1:模型选择流程图

                 生成需求
                    ↓
+-------------------------+
|      艺术创作          | ← Dreamlike Art
| 写实照片生成          | ← Realistic Vision
| 动漫风格生成          | ← Anything V3/V4
+-------------------------+
                    ↓
         结构控制需求?  
             (是/否)
              ↓           ↓
      ControlNet       基础模型

5. 常见问题与解决方法

5.1 模型无法加载

  • 问题:提示 model not found
  • 解决:确认模型文件路径正确,并确保文件格式为 .ckpt.safetensors

5.2 图像生成效果不佳

  • 问题:生成的图像质量不高或与提示词不符。
  • 解决

    1. 增加提示词描述的细节。
    2. 提高采样步数(如从 20 提高到 50)。

5.3 内存不足

  • 问题:GPU 显存不足,提示 CUDA out of memory
  • 解决

    1. 使用 torch_dtype=torch.float16 降低显存占用。
    2. 降低生成图像的分辨率(如从 768x768 改为 512x512)。

6. 总结

Stable Diffusion 提供了多种模型以满足不同场景的生成需求。通过本篇教程,你可以快速理解并应用这些模型,为自己的项目增添创造力和技术能力。

无论是艺术创作还是写实生成,找到适合的模型是成功的第一步。立即实践,让 Stable Diffusion 成为你的创意工具!

2024-12-02

Stable Diffusion 之 API 接口调用:代码示例与详解

Stable Diffusion 是一款基于扩散模型的强大 AI 绘图工具,通过 API 接口调用,可以快速实现文本生成图像 (Text-to-Image)、图像生成图像 (Image-to-Image) 等功能,极大简化开发过程。本篇教程将结合代码示例和图解,手把手教你如何使用 Stable Diffusion 的 API 接口。


1. 什么是 Stable Diffusion API

Stable Diffusion 提供的 API 接口允许用户在应用程序中调用 Stable Diffusion 模型,生成图像或进行其他与生成式 AI 相关的任务。

1.1 API 功能

  • 文本生成图像 (Text-to-Image):输入描述性文本,生成符合描述的图像。
  • 图像生成图像 (Image-to-Image):提供一张初始图片,生成风格化或变形的图像。
  • 图像编辑:对指定区域进行修复或修改。

2. 注册与获取 API 密钥

2.1 注册账户

  1. 访问 Stable Diffusion 提供商 官网。
  2. 注册账户并登录。

2.2 获取 API 密钥

  1. 登录后,进入“API 管理”页面。
  2. 生成一个新的 API 密钥并保存。此密钥将在后续代码中使用。

3. 文本生成图像 (Text-to-Image)

3.1 API 请求格式

HTTP 请求

  • 方法POST
  • URLhttps://api.stability.ai/v1/generate/text-to-image
  • Headers

    • Authorization: Bearer <API_KEY>
    • Content-Type: application/json
  • Body

    {
        "prompt": "a beautiful sunset over the mountains, highly detailed, photorealistic",
        "width": 512,
        "height": 512,
        "steps": 50
    }

3.2 Python 调用示例

import requests

API_URL = "https://api.stability.ai/v1/generate/text-to-image"
API_KEY = "your_api_key_here"

def generate_image(prompt, width=512, height=512, steps=50):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "prompt": prompt,
        "width": width,
        "height": height,
        "steps": steps
    }
    response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        image_url = response.json().get("image_url")
        print(f"Image generated successfully: {image_url}")
        return image_url
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
        return None

# 示例调用
prompt = "a futuristic cityscape with flying cars, cyberpunk style, ultra-detailed"
generate_image(prompt)

4. 图像生成图像 (Image-to-Image)

4.1 API 请求格式

HTTP 请求

  • 方法POST
  • URLhttps://api.stability.ai/v1/generate/image-to-image
  • Headers

    • Authorization: Bearer <API_KEY>
    • Content-Type: application/json
  • Body

    {
        "prompt": "turn this sketch into a detailed painting",
        "init_image": "base64_encoded_image",
        "strength": 0.75,
        "steps": 50
    }

4.2 Python 调用示例

import base64
import requests

API_URL = "https://api.stability.ai/v1/generate/image-to-image"
API_KEY = "your_api_key_here"

def generate_image_from_image(prompt, init_image_path, strength=0.75, steps=50):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 读取并编码图片
    with open(init_image_path, "rb") as image_file:
        encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    
    data = {
        "prompt": prompt,
        "init_image": encoded_image,
        "strength": strength,
        "steps": steps
    }
    response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        image_url = response.json().get("image_url")
        print(f"Image generated successfully: {image_url}")
        return image_url
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
        return None

# 示例调用
prompt = "enhance this sketch into a professional artwork, steampunk style"
init_image_path = "sketch.png"
generate_image_from_image(prompt, init_image_path)

5. 图像编辑 (Inpainting)

5.1 API 请求格式

HTTP 请求

  • 方法POST
  • URLhttps://api.stability.ai/v1/generate/inpainting
  • Headers

    • Authorization: Bearer <API_KEY>
    • Content-Type: application/json
  • Body

    {
        "prompt": "add a futuristic spaceship in the sky",
        "init_image": "base64_encoded_image",
        "mask_image": "base64_encoded_mask",
        "steps": 50
    }

5.2 Python 调用示例

def edit_image(prompt, init_image_path, mask_image_path, steps=50):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 读取并编码图片和掩码
    with open(init_image_path, "rb") as image_file:
        init_image_encoded = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    
    with open(mask_image_path, "rb") as mask_file:
        mask_image_encoded = base64.b64encode(mask_file.read()).decode("utf-8")
    
    data = {
        "prompt": prompt,
        "init_image": init_image_encoded,
        "mask_image": mask_image_encoded,
        "steps": steps
    }
    response = requests.post(f"{API_URL}/inpainting", json=data, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        image_url = response.json().get("image_url")
        print(f"Image edited successfully: {image_url}")
        return image_url
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
        return None

# 示例调用
prompt = "add a bright moon in the night sky"
init_image_path = "original_image.png"
mask_image_path = "mask.png"
edit_image(prompt, init_image_path, mask_image_path)

6. 常见问题与解决方法

6.1 提示 403 Forbidden

  • 确保 API 密钥正确。
  • 检查账户是否已激活 API 权限。

6.2 图片生成效果不理想

  • 调整提示词(Prompt)内容,增加细节。
  • 增加生成步骤(Steps)以提升图像质量。

6.3 性能优化

  • 使用高效的图像尺寸(如 512x512)以节省生成时间。
  • 避免超大或超复杂的提示词。

7. 图解流程

  1. 发送请求:将 Prompt 或图像通过 HTTP POST 请求发送至 API 服务器。
  2. 模型处理:Stable Diffusion 模型处理输入,并生成对应的图像。
  3. 返回结果:服务器返回生成的图像 URL 或数据。

8. 总结

Stable Diffusion 的 API 提供了强大的生成功能,可以轻松实现文本到图像、图像到图像、图像编辑等功能。通过本篇教程,你可以快速上手调用 API,开发自己的图像生成应用。

立即尝试,让你的创意化为现实吧!

2024-12-02

AIGC 绘画基础——Midjourney 关键词大全 + 万能公式

Midjourney 是一个以人工智能驱动的强大绘画工具,它通过提示词(Prompt)生成高质量的艺术作品。在使用 Midjourney 的过程中,关键词和提示词组合的设计至关重要。本文将详细讲解如何设计高效的提示词,列出常用关键词和万能公式,并辅以图解和代码示例,帮助你快速上手。


1. Midjourney 简介

Midjourney 是基于扩散模型和生成式 AI 技术的图像生成平台。用户通过输入描述性语言(Prompt),生成艺术风格丰富、创意无限的图像。

1.1 优势

  • 高质量输出:生成的图像通常接近专业艺术家水平。
  • 操作简单:只需输入关键词即可生成图像。
  • 多样性:支持丰富的风格、主题和内容定制。

1.2 适用场景

  • 创意设计:插画、封面设计、logo 创作。
  • 内容创作:文章配图、社交媒体素材。
  • 概念验证:游戏、影视场景设计。

2. Midjourney 提示词的组成

一个有效的提示词由多个模块构成:

2.1 关键词模块

  1. 主题关键词:描述图像的主要对象或场景。

    • 示例:dragon, cyberpunk city, sunset beach
  2. 风格关键词:决定图像的艺术风格。

    • 示例:steampunk, minimalistic, futuristic
  3. 颜色关键词:指定色调或配色。

    • 示例:golden, monochrome, pastel colors
  4. 细节关键词:强调局部细节。

    • 示例:intricate details, highly detailed, realistic textures
  5. 技术关键词:控制技术特性。

    • 示例:4K, unreal engine, photorealistic

2.2 结构模块

提示词结构遵循以下逻辑:

  • 主体描述:核心元素的描述。
  • 修饰语:进一步丰富主体细节。
  • 风格与背景:定义艺术风格和背景氛围。
  • 技术参数:图像质量和技术优化。

示例

a majestic dragon flying over a cyberpunk city, glowing neon lights, photorealistic, 4K resolution, dramatic lighting

3. 万能公式

3.1 基本公式

[主体] + [修饰语] + [背景] + [风格] + [技术参数]

示例 1:童话风格的城堡

a magical castle on a hill, surrounded by a glowing forest, fairy tale style, vibrant colors, highly detailed, 4K resolution

示例 2:未来感十足的机器人

a humanoid robot with glowing eyes, futuristic design, set in a high-tech laboratory, cyberpunk style, ultra-detailed, HDR lighting

3.2 进阶公式

[主体] + [动作或动态场景] + [修饰语] + [环境或背景] + [艺术风格] + [光影效果] + [技术优化]

示例:史诗战斗场景

two samurai fighting in a bamboo forest, dynamic action pose, glowing swords, cinematic lighting, 8K ultra HD, unreal engine rendering

4. 常用关键词大全

4.1 主体关键词

  • 人物warrior, fairy, scientist, alien
  • 动物dragon, phoenix, wolf, dolphin
  • 场景desert, jungle, underwater city, mountain top
  • 物体spaceship, vintage car, ancient artifact

4.2 风格关键词

  • 艺术风格baroque, impressionism, surrealism, steampunk
  • 摄影风格macro photography, black and white, cinematic
  • 现代风格cyberpunk, minimalistic, vaporwave

4.3 光影关键词

  • 柔光soft lighting, golden hour
  • 硬光dramatic lighting, high contrast
  • 特殊效果neon glow, lens flare, bokeh

5. 实战演示

5.1 使用 Midjourney 创建图像

以下是如何使用提示词生成图像的完整流程。

  1. 打开 Midjourney 平台或 Discord 接口。
  2. 输入提示词:

    /imagine a cyberpunk city at night, glowing neon lights, rainy streets, ultra-detailed, cinematic lighting, 4K resolution
  3. 等待生成完成,选择满意的版本。

5.2 提示词优化技巧

  • 增加细节:使用更多修饰语。

    a luxurious vintage car, polished chrome, reflective surface, parked in a rainy street, photorealistic, cinematic lighting
  • 组合风格:混合多个艺术风格。

    a medieval knight in cyberpunk armor, baroque style, glowing circuits, dramatic lighting

6. 代码示例:结合 Midjourney API 实现自动化

通过 API,可以实现提示词自动化管理和批量生成。

Python 示例代码

import requests

API_URL = "https://api.midjourney.com/generate"
API_KEY = "your_api_key_here"

def generate_image(prompt):
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "quality": "high",
        "resolution": "4k"
    }
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        image_url = response.json().get("image_url")
        print(f"Image generated: {image_url}")
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

# 示例调用
prompt = "a futuristic spaceship landing on Mars, glowing lights, dusty atmosphere, highly detailed, photorealistic, cinematic lighting"
generate_image(prompt)

7. 提示词结果对比图解

使用不同提示词生成图像,观察效果:

提示词效果
a cute cat sitting on a windowsill可爱卡通风格的猫
a realistic tiger in a dense jungle逼真的老虎图像
a surreal floating island in the sky超现实主义风格的漂浮岛

8. 常见问题与解决

  1. 提示词效果不佳

    • 增加细节和修饰语。
    • 明确描述光影、颜色和风格。
  2. 图像质量较低

    • 添加 4Khigh resolution
  3. 生成结果偏离预期

    • 调整主体描述,避免含糊语言。

9. 总结

Midjourney 是一个强大的 AIGC 工具,设计高效的提示词是关键。本指南通过关键词大全、万能公式和实战示例,帮助你快速掌握提示词优化技巧,从而生成更符合预期的高质量图像。

立即尝试,用创意点亮你的艺术之旅吧!

2024-12-02

AIGC 实战——扩散模型 (Diffusion Model)

扩散模型(Diffusion Model)是生成式人工智能的关键技术之一,广泛应用于图像生成、文本生成、音频合成等领域。本文将深入讲解扩散模型的基本原理,并通过代码示例和图解,展示如何基于扩散模型生成高质量的内容。


1. 扩散模型简介

1.1 什么是扩散模型?

扩散模型是一类基于概率分布学习的生成模型。它通过逐步将数据分布添加噪声,然后学习如何逆过程还原数据。

  • 正向扩散过程:逐步将数据加噪,生成一系列逐步分布均匀化的噪声数据。
  • 逆向扩散过程:学习如何从噪声还原数据。

1.2 应用场景

  • 图像生成:如 DALL·E 2Stable Diffusion
  • 视频生成:从随机噪声生成高质量视频。
  • 音频生成:如语音合成、音乐生成。
  • 文本生成:结合 Transformer,用于生成自然语言内容。

2. 扩散模型原理

扩散模型的关键思想是通过马尔可夫链将数据逐渐扩散为噪声,然后通过学习逆过程,逐步还原原始数据。

2.1 正向扩散过程

对于输入数据 ( x_0 ),逐步添加噪声得到 ( x_t )

\[ q(x_t | x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1 - \beta_t} x_{t-1}, \beta_t \mathbf{I}) \]

其中:

  • ( \beta_t ) 是时间步 ( t ) 的噪声比例。

最终,经过足够多的步数,数据分布趋于高斯噪声。

2.2 逆向扩散过程

模型学习逆向分布 ( p(x_{t-1} | x_t) )

\[ p_\theta(x_{t-1} | x_t) = \mathcal{N}(x_{t-1}; \mu_\theta(x_t, t), \Sigma_\theta(x_t, t)) \]

目标是训练神经网络 ( \epsilon_\theta(x_t, t) ) 来预测噪声 ( \epsilon ),从而逐步还原数据。


3. 扩散模型的实现

以下是使用 PyTorch 实现一个简单的扩散模型。

3.1 数据准备

我们以 MNIST 数据集为例:

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据加载
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
mnist_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(mnist_data, batch_size=64, shuffle=True)

3.2 正向扩散过程

实现从原始数据生成噪声的过程:

import numpy as np

# 定义噪声调度器
T = 1000
beta = np.linspace(0.0001, 0.02, T)  # 噪声范围
alpha = 1 - beta
alpha_cumprod = np.cumprod(alpha)

def forward_diffusion(x_0, t, noise):
    """
    正向扩散过程。
    x_0: 原始数据
    t: 时间步
    noise: 噪声
    """
    sqrt_alpha_cumprod = np.sqrt(alpha_cumprod[t])
    sqrt_one_minus_alpha_cumprod = np.sqrt(1 - alpha_cumprod[t])
    return sqrt_alpha_cumprod * x_0 + sqrt_one_minus_alpha_cumprod * noise

3.3 模型定义

定义一个简单的神经网络用于预测噪声:

import torch.nn as nn

class DiffusionModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DiffusionModel, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 784)
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

3.4 训练过程

from torch.optim import Adam

# 初始化模型和优化器
model = DiffusionModel().to('cuda')
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
loss_fn = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for x, _ in data_loader:
        x = x.view(-1, 784).to('cuda')
        t = torch.randint(0, T, (x.size(0),)).to('cuda')  # 随机时间步
        noise = torch.randn_like(x).to('cuda')           # 随机噪声
        x_t = forward_diffusion(x, t, noise)

        # 预测噪声
        noise_pred = model(x_t)

        # 计算损失
        loss = loss_fn(noise_pred, noise)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")

4. 逆向扩散过程

训练完成后,我们可以通过逆过程从噪声生成数据。

def reverse_diffusion(model, x_t, T):
    """
    逆向扩散过程。
    model: 训练好的模型
    x_t: 初始噪声
    T: 时间步数
    """
    for t in reversed(range(T)):
        noise_pred = model(x_t).detach()
        x_t = (x_t - beta[t] * noise_pred) / np.sqrt(alpha[t])
    return x_t

5. 结果展示

生成的图像可以通过 Matplotlib 可视化:

import matplotlib.pyplot as plt

# 初始噪声
x_t = torch.randn((64, 784)).to('cuda')

# 逆向扩散生成
x_gen = reverse_diffusion(model, x_t, T).view(-1, 28, 28).cpu().numpy()

# 可视化
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(16):
    plt.subplot(4, 4, i + 1)
    plt.imshow(x_gen[i], cmap='gray')
    plt.axis('off')
plt.show()

6. 扩展与优化

  • 噪声调度:优化 ( \beta_t ) 的调度方案,例如线性或余弦调度。
  • 数据增强:对输入数据进行旋转、裁剪等操作提高模型泛化能力。
  • 高效推理:使用更高效的采样算法(如 DDIM)。

7. 总结

扩散模型是一种强大的生成模型,其核心是通过逐步建模数据分布的噪声过程。通过本指南的代码和图解,相信你对扩散模型的原理和实现有了更清晰的认识。扩散模型目前已经成为生成 AI 的核心技术之一,未来的潜力无可限量!

2024-12-02

如何在本地运行 Llama 3 系列:完整指南

引言

Llama 3 系列是 Meta 推出的最新大语言模型,因其卓越的性能和开源特性受到了广泛关注。本指南将手把手带你完成 Llama 3 系列模型的本地部署与运行,包括环境配置、模型加载、优化推理以及代码示例,帮助你快速上手使用该模型。


1. 准备工作

1.1 系统与硬件要求

  • 操作系统:建议使用 Linux 或 Windows(支持 WSL2)。
  • 硬件

    • GPU:推荐 NVIDIA GPU,显存 ≥16GB(部分量化方案支持 8GB)。
    • CPU:现代多核处理器。
    • 内存:至少 16GB,推荐 32GB。
    • 硬盘:约 10GB 的存储空间(视模型大小而定)。

1.2 软件依赖

  • Python 3.10+:建议安装最新版本。
  • CUDA Toolkit 11.8+(GPU 环境需要)。
  • Git:用于克隆代码仓库。

2. 环境配置

2.1 安装必要工具

  1. 安装 Python 和 Git:

    sudo apt update
    sudo apt install -y python3 python3-pip git
  2. 检查 GPU 是否支持:

    nvidia-smi

2.2 创建虚拟环境

建议为 Llama 3 的运行单独创建一个 Python 虚拟环境:

python3 -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate  # 激活环境

安装必要的 Python 库:

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision transformers accelerate

3. 下载 Llama 3 模型

  1. 从 Meta 官方或 Hugging Face 模型库下载 Llama 3 的权重文件。

  2. 将下载的 .safetensors 文件保存到指定目录,例如:

    ./models/llama-3-13b/

4. 使用 Hugging Face 加载模型

Hugging Face 的 transformers 库支持高效加载和推理 Llama 3 系列模型。

4.1 基本加载与推理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和分词器
model_name = "./models/llama-3-13b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 编写提示词
prompt = "What are the main applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

# 推理生成
output = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.7)

# 打印结果
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

4.2 参数说明

  • device_map="auto":自动分配计算设备(GPU/CPU)。
  • max_length:生成文本的最大长度。
  • temperature:控制生成文本的随机性,值越小越确定。
  • skip_special_tokens=True:跳过特殊标记(如 <pad>)。

5. 性能优化与模型量化

Llama 3 系列模型可能对硬件要求较高。通过优化和量化,可以降低显存和计算负担。

5.1 使用 torch.compile 优化

PyTorch 提供的 torch.compile 功能可以加速推理:

import torch
model = torch.compile(model)

5.2 使用 4-bit 量化

量化可以显著降低显存需求,特别是 4-bit 模型量化:

  1. 安装 bitsandbytes 库:

    pip install bitsandbytes
  2. 修改模型加载方式:

    from transformers import AutoModelForCausalLM
    
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True
    )

6. 示例任务

以下是 Llama 3 的几个应用场景示例。

6.1 文本摘要

prompt = "Summarize the following text: 'Artificial intelligence is rapidly transforming industries, enabling better decision-making and creating new opportunities.'"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=50, temperature=0.5)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

6.2 问答系统

prompt = "Q: What is the capital of France?\nA:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=20, temperature=0.5)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

6.3 编程代码生成

prompt = "Write a Python function to calculate the factorial of a number."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

7. 常见问题与解决方法

7.1 CUDA 内存不足

错误信息

RuntimeError: CUDA out of memory

解决方案

  1. 使用 4-bit 量化加载模型(参考 5.2)。
  2. 启用低显存模式:

    python script.py --low_memory

7.2 模型加载慢

优化方案

  1. 使用 FP16:

    model.half()
  2. 启用 torch.compile 加速(参考 5.1)。

8. 总结与延伸

通过本教程,你已经学会如何:

  1. 配置运行环境并加载 Llama 3 模型。
  2. 实现文本生成、问答和代码生成等常见任务。
  3. 使用量化和优化技术提升模型性能。

Llama 3 系列模型是功能强大的大语言模型,适用于各种应用场景。希望通过本教程,你能够快速掌握其使用方法,为你的项目增添强大的 AI 能力!

2024-12-02

Meta-Llama-3-8B-Instruct本地推理

引言

Meta 最新推出的 Llama 3 系列模型 是一款强大的开源语言模型,其指令微调版本(Instruct)专为对话式交互优化,尤其适用于任务指令跟随、问题回答等场景。本教程将以 Llama-3-8B-Instruct 为例,详细讲解如何实现本地推理,涵盖环境配置、模型加载、推理调用,以及相关代码示例。


1. 环境准备

1.1 系统要求

  • 操作系统:Linux 或 Windows(建议使用 Linux)
  • 硬件

    • GPU(推荐 NVIDIA,显存至少 16GB)
    • CPU(支持 AVX 指令集更优)
    • RAM 至少 32GB
  • 软件

    • Python 3.10+
    • CUDA 11.8+(用于 GPU 加速)

2. 环境搭建

2.1 安装 Python 和依赖库

安装必要的工具和依赖:

# 更新包管理器
sudo apt update && sudo apt install -y python3 python3-pip git

# 创建虚拟环境(可选)
python3 -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate

# 安装依赖
pip install torch torchvision transformers accelerate

2.2 获取 Llama 3 模型权重

  1. 前往 Meta Llama 官方库 下载 Llama-3-8B-Instruct 的模型权重。
  2. 将下载的 .safetensors 文件放置在指定目录,例如 ./models/llama-3-8b-instruct/

3. 使用 Hugging Face 加载模型

Llama 3 系列模型可以通过 Hugging Face 的 transformers 库进行加载。以下是示例代码:

3.1 加载模型与推理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和分词器
model_name = "./models/llama-3-8b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 输入指令
prompt = "Explain the significance of photosynthesis in plants."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

# 推理生成
output = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.7)

# 输出结果
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

3.2 参数详解

  • device_map="auto":自动将模型分配到 GPU 或 CPU。
  • max_length:生成文本的最大长度,设置为 100。
  • temperature:控制生成文本的随机性,值越小生成结果越确定。
  • skip_special_tokens=True:移除特殊标记(如 <pad><eos>)。

4. 模型优化与加速

4.1 使用 torch.compile 优化推理

PyTorch 的编译功能可以优化推理性能:

import torch

model = torch.compile(model)

4.2 使用 bitsandbytes 进行量化

量化可以显著降低模型对显存的需求。以 4-bit 量化为例:

pip install bitsandbytes

在加载模型时启用 4-bit 量化:

from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True
)

5. 示例任务

以下是基于 Llama-3-8B-Instruct 的实际任务案例。

5.1 任务 1:翻译

prompt = "Translate the following sentence to French: 'Artificial intelligence is transforming the world.'"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=50, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

5.2 任务 2:代码生成

prompt = "Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=100, temperature=0.5)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

6. 可视化推理过程

为了更好地理解模型的生成过程,可以将每一步的生成可视化。例如:

for step in range(output.size(1)):
    partial_output = output[:, :step + 1]
    print(tokenizer.decode(partial_output[0], skip_special_tokens=True))

7. 常见问题与解决方法

7.1 CUDA 内存不足

错误提示:

RuntimeError: CUDA out of memory

解决方法:

  1. 启用量化(参考 4.2)。
  2. 使用低显存模式:

    python script.py --low_memory

7.2 推理速度慢

优化方法:

  1. 使用 FP16 模式:

    model.half()
  2. 加载模型时启用 torch.compile(参考 4.1)。

8. 总结

通过本教程,你学会了以下内容:

  1. 本地部署 Llama-3-8B-Instruct 模型的步骤。
  2. 使用 Hugging Face transformers 库加载和推理。
  3. 通过优化技术(如量化)提升性能。

Llama 系列模型强大的指令理解和生成能力,为开发者提供了丰富的应用可能性,例如文本摘要、语言翻译、代码生成等。你可以根据实际需求,进一步探索和开发更多场景!

快试试吧!

2024-12-02

从零开始,手把手教你本地部署 Stable Diffusion WebUI AI 绘画

引言

Stable Diffusion 是当前非常流行的 AI 绘画模型,它不仅可以生成高质量的图像,还允许用户通过提示词创作出极具创意的作品。为了让用户更好地体验其强大功能,我们将通过详细的教程教你如何在本地部署 Stable Diffusion WebUI,实现快速上手 AI 绘画。


1. 环境准备

1.1 系统要求

  • 操作系统:Windows 10/11 或 Linux
  • 显卡:支持 NVIDIA CUDA 的 GPU(建议显存 6GB 以上)
  • Python 版本:3.10 或以上

1.2 必备工具


2. Stable Diffusion WebUI 的安装步骤

2.1 克隆项目仓库

  1. 打开命令行工具(如 Windows 的 PowerShell 或 Linux 的终端)。
  2. 输入以下命令克隆 WebUI 项目:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

2.2 安装依赖

  1. 确保安装了 Python,并创建虚拟环境(可选):

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # Linux/MacOS
    venv\Scripts\activate     # Windows
  2. 安装所需依赖:

    pip install -r requirements.txt

2.3 下载模型文件

Stable Diffusion WebUI 需要预训练模型文件(如 v1.5v2.1)。你可以从以下地址下载模型文件:

下载 .ckpt.safetensors 文件后,将其放置到 models/Stable-diffusion/ 文件夹下。

2.4 启动 WebUI

运行以下命令启动 WebUI:

python launch.py

程序启动成功后,会在终端输出本地访问地址(通常是 http://127.0.0.1:7860)。在浏览器中打开这个地址,即可访问 Stable Diffusion WebUI。


3. 使用 Stable Diffusion WebUI 进行绘画

3.1 基本界面功能

进入 WebUI 后,你会看到以下主要功能模块:

  • 文本生成图像(txt2img):通过输入描述文本生成图像。
  • 图像生成图像(img2img):基于现有图片生成新的图像。
  • 额外参数设置:如种子值、步数、采样方法等。

3.2 文生图(txt2img)

示例操作

  1. Prompt 输入框中输入描述性文本,例如:

    A fantasy castle in the clouds, ultra-realistic, 4K, vibrant colors
  2. 设置相关参数:

    • Steps:50(生成步数,影响细节)
    • CFG Scale:7.5(提示词控制强度)
    • Sampler:Euler a(采样器类型)
  3. 点击 Generate 开始生成。

代码实现(可选)

你也可以通过脚本直接调用 Stable Diffusion 模型生成图片:

from diffusers import StableDiffusionPipeline

# 加载模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
pipe = pipe.to("cuda")  # 使用 GPU 加速

# 提示词
prompt = "A fantasy castle in the clouds, ultra-realistic, 4K, vibrant colors"

# 生成图像
image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]

# 保存图像
image.save("output.png")

3.3 图生图(img2img)

示例操作

  1. 上传一张图片作为输入。
  2. 输入提示词,例如:

    A cyberpunk version of the uploaded image, futuristic cityscape
  3. 设置 Denoising Strength(降噪强度),推荐值为 0.6
  4. 点击 Generate

4. 常见问题与解决方法

4.1 启动报错:缺少 CUDA 环境

如果终端提示类似以下错误:

RuntimeError: CUDA out of memory

解决方案:

  1. 确保安装了 NVIDIA CUDA 驱动。
  2. 尝试在启动命令中加入 --lowvram 参数:

    python launch.py --lowvram

4.2 图片生成偏离描述

  • 提高提示词的描述性,加入更多细节。
  • 增加 CFG Scale(控制强度),推荐值在 7-15

5. 提示词优化技巧

  1. 使用关键关键词:确保描述中的主要元素清晰明确,例如“a majestic dragon in a fiery sky”。
  2. 指定风格:加入风格描述词,如“photorealistic, watercolor style, anime style”。
  3. 善用负面提示词:排除不需要的元素,例如:

    low quality, blurry, grainy

示例:

A majestic dragon flying in the fiery sky, photorealistic, ultra-realistic, cinematic lighting --negative low quality, blurry

6. 总结与延伸

通过本教程,你已经学会如何在本地部署并使用 Stable Diffusion WebUI 进行 AI 绘画。以下是进一步探索的方向:

  1. 尝试更多预训练模型:如 DreamBoothControlNet 等。
  2. 深度优化提示词:提高生成图像的质量和准确性。
  3. 探索扩展功能:包括图像编辑、风格迁移等。

Stable Diffusion 是一个非常灵活的工具,结合你的创造力和适当的参数调试,你可以实现几乎无限的艺术可能性。快试试吧!

2024-12-02

AI绘画MJ和SD实测技巧:如何利用现有图片生成相似度高的新图像

引言

AI绘画工具如 MidJourney(MJ)Stable Diffusion(SD),不仅可以根据文字生成图像,还能利用现有图片作为基础,生成具有高相似度的新图像。这样的功能非常适合用来扩展创意、调整图像风格或复用现有设计。

本文将通过实例和代码详细讲解如何利用 MJ 和 SD 生成高相似度的图片。文章涵盖以下内容:

  1. MidJourney 的图像提示(Image Prompt)技巧
  2. Stable Diffusion 的图像到图像(img2img)功能详解
  3. 实测效果对比与优化建议

1. MidJourney(MJ)利用图片生成相似图像

1.1 MJ 图片提示的基础用法

MidJourney 支持通过在提示词中加入图片 URL 来生成基于现有图片的相似图像。操作流程如下:

  1. 上传图片
    在 Discord 上找到 MidJourney 的频道,发送图片并右键获取 URL。示例:

    https://cdn.discordapp.com/attachments/.../example_image.png
  2. 组合图片和文字描述
    在提示词中添加图片 URL 和描述。例如:

    https://cdn.discordapp.com/.../example_image.png beautiful landscape, sunset, vibrant colors
  3. 生成图片
    MidJourney 会根据图片和描述生成图像。

1.2 提示词优化

为了提高生成图像与原图的相似性,可以尝试以下技巧:

  • 精准描述图片内容:如“a futuristic car in a neon-lit city”。
  • 使用特定风格关键词:如“cyberpunk style, photorealistic”。
  • 调整权重:给图片 URL 或文字描述增加权重(例如 ::2 表示权重为 2)。

示例:

https://cdn.discordapp.com/.../example_image.png::2 glowing cityscape, cyberpunk theme

1.3 注意事项

  • 图片的分辨率会影响生成效果,推荐使用高质量图片。
  • 图片 URL 必须是可访问的公开链接。

2. Stable Diffusion(SD)的图像到图像(img2img)功能

2.1 img2img 的作用

Stable Diffusion 的 img2img 功能可以直接对输入图片进行修改,保留图片的结构,并根据提示词生成具有相似风格的图像。

2.2 实现步骤

安装环境

如果你尚未安装 Stable Diffusion,请参考以下指令:

pip install diffusers transformers

代码示例

以下是利用 img2img 功能生成相似图像的完整代码示例:

from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline
import torch
from PIL import Image

# 加载模型
pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
pipe = pipe.to("cuda")

# 加载原始图片
init_image = Image.open("example_image.png").convert("RGB").resize((512, 512))

# 定义提示词
prompt = "A futuristic car in a neon-lit city, cyberpunk style"

# 设置图像生成参数
strength = 0.6  # 控制原图与新图的相似度
guidance_scale = 7.5

# 生成相似图像
generated_image = pipe(prompt=prompt, init_image=init_image, strength=strength, guidance_scale=guidance_scale).images[0]

# 保存生成图像
generated_image.save("output_image.png")

2.3 参数详解

  • strength:控制原图与生成图像的相似度。值越小,生成图越接近原图;值越大,生成图越偏向提示词的内容。推荐范围:0.3-0.8
  • guidance_scale:提示词的影响权重。值越高,生成图像越符合提示词。推荐范围:7-10

3. 实测效果与优化技巧

为了获得最佳效果,建议结合以下方法:

3.1 MidJourney 优化

  • 使用多张参考图像:MidJourney 支持将多张图片合并生成新图,例如:

    https://image1.png https://image2.png futuristic style
  • 尝试不同权重组合,调试关键描述。

3.2 Stable Diffusion 优化

  1. 细化提示词:提供更具体的描述以提高生成质量。
  2. 控制相似度:通过调整 strength 精确匹配原始图片。
  3. 后处理工具:使用工具如 Photoshop 进一步调整图像细节。

4. MidJourney 与 Stable Diffusion 对比

特性MidJourneyStable Diffusion
易用性上手简单,无需编程需要一定的编程能力
定制化能力依赖提示词优化高度灵活,可深度定制
生成相似度更依赖风格描述可精确控制与原图相似度
处理速度快速响应(依赖服务器)本地运行,性能依赖硬件

5. 图解工作原理

以下是两者生成相似图像的工作流程图:

MidJourney 流程图

+-------------+     +------------------+     +------------------+
| 原始图片    | --> | 图片上传和描述   | --> | 生成新图像        |
+-------------+     +------------------+     +------------------+

Stable Diffusion 流程图

+-------------+     +------------------+     +------------------+     +------------------+
| 原始图片    | --> | 图像处理         | --> | 提示词生成        | --> | 输出相似图像      |
+-------------+     +------------------+     +------------------+     +------------------+

6. 总结

通过本文的学习,你应该已经掌握了如何利用 MidJourneyStable Diffusion 生成高相似度的新图像。从快速操作的 MJ,到高度可控的 SD,两者各具优势,适合不同的创意场景。

建议多次尝试不同参数和提示词,逐步优化生成效果,释放 AI 绘画的无限潜力!