Datawhale X 魔搭AI夏令营 第四期 AIGC文生图方向 Task2笔记

这次的笔记主要是结合了AI来辅助学习和生成提示词，和上次Task1的笔记一样，笔者会先过一遍流程，在文末再补充相应的理论知识。

通义千问（如果已经有习惯的大语言模型可以跳过这一段）

通义千问是由阿里云开发的人工智能助手，这里给出链接，大家可以自行体验一下，这里我们主要用到对话模块：

利用AI理解baseline的代码

我们可以用AI对话来理解代码，这里不对代码进行具体说明，只记录如何用AI提问和使用AI来生成提示词的一些技巧。
首先我们把baseline中的所有代码整理出来，代码结构如下：

!pip install simple-aesthetics-predictor
!pip install -v -e data-juicer
!pip uninstall pytorch-lightning -y
!pip install peft lightning pandas torchvision
!pip install -e DiffSynth-Studio

from modelscope.msdatasets import MsDataset

ds = MsDataset.load(
    'AI-ModelScope/lowres_anime',
    subset_name='default',
    split='train',
    cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data"
)

import json, os
from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens
from tqdm import tqdm


os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True)
os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True)
with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f:
    for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)):
        image = data["image"].convert("RGB")
        image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg")
        metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]}
        f.write(json.dumps(metadata))
        f.write("\n")

data_juicer_config = """
# global parameters
project_name: 'data-process'
dataset_path: './data/data-juicer/input/metadata.jsonl'  # path to your dataset directory or file
np: 4  # number of subprocess to process your dataset

text_keys: 'text'
image_key: 'image'
image_special_token: '<__dj__image>'

export_path: './data/data-juicer/output/result.jsonl'

# process schedule
# a list of several process operators with their arguments
process:
    - image_shape_filter:
        min_width: 1024
        min_height: 1024
        any_or_all: any
    - image_aspect_ratio_filter:
        min_ratio: 0.5
        max_ratio: 2.0
        any_or_all: any
"""
with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file:
    file.write(data_juicer_config.strip())

!dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml

import pandas as pd
import os, json
from PIL import Image
from tqdm import tqdm


texts, file_names = [], []
os.makedirs("./data/data-juicer/output/images", exist_ok=True)
with open("./data/data-juicer/output/result.jsonl", "r") as f:
    for line in tqdm(f):
        metadata = json.loads(line)
        texts.append(metadata["text"])
        file_names.append(metadata["image"][0])

df = pd.DataFrame({"text": texts, "file_name": file_names})
df.to_csv("./data/data-juicer/output/result.csv", index=False)

df

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
import torch

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

images = [Image.open(img_path) for img_path in df["file_name"]]
inputs = processor(text=df["text"].tolist(), images=images, return_tensors="pt", padding=True)

outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the probabilities

probs

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, df, processor):
        self.texts = df["text"].tolist()
        self.images = [Image.open(img_path) for img_path in df["file_name"]]
        self.processor = processor

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        inputs = self.processor(text=self.texts[idx], images=self.images[idx], return_tensors="pt", padding=True)
        return inputs

dataset = CustomDataset(df, processor)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8)

for batch in dataloader:
    outputs = model(**batch)
    logits_per_image = outputs.logits_per_image
    probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
    print(probs)

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

torch.manual_seed(1)
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v-1-4", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "二次元，一个紫色长发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙，在练习室练习唱歌，手持话筒"
negative_prompt = "丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度"
guidance_scale = 4
num_inference_steps = 50

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    guidance_scale=guidance_scale,
    num_inference_steps=num_inference_steps,
    height=1024,
    width=1024,
).images[0]

image.save("example_image.png")
image

from PIL import Image

torch.manual_seed(1)
image = pipe(
    prompt="二次元，日系动漫，演唱会的观众席，人山人海，一个紫色短发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙坐在演唱会的观众席，舞台上衣着华丽的歌星们在唱歌",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("1.jpg")

torch.manual_seed(1)
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色短发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙坐在演唱会的观众席，露出憧憬的神情",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度，色情擦边",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("2.jpg")

torch.manual_seed(2)
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色短发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙坐在演唱会的观众席，露出憧憬的神情",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度，色情擦边",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("3.jpg")

torch.manual_seed(5)
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色短发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙，对着流星许愿，闭着眼睛，十指交叉，侧面",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度，扭曲的手指，多余的手指",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("4.jpg")

torch.manual_seed(0)
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色中等长度头发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙，在练习室练习唱歌",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("5.jpg")

torch.manual_seed(1)
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色长发小女孩穿着粉色吊带漏肩连衣裙，在练习室练习唱歌，手持话筒",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("6.jpg")

torch.manual_seed(7)
image = pipe(
    prompt="二次元，紫色长发少女，穿着黑色连衣裙，试衣间，心情忐忑",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("7.jpg")

torch.manual_seed(0)
image = pipe(
    prompt="二次元，紫色长发少女，穿着黑色礼服，连衣裙，在台上唱歌",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",
    cfg_scale=4,
    num_inference_steps=50, height=1024, width=1024,
)
image.save("8.jpg")

import numpy as np
from PIL import Image


images = [np.array(Image.open(f"{i}.jpg")) for i in range(1, 9)]
image = np.concatenate([
    np.concatenate(images[0:2], axis=1),
    np.concatenate(images[2:4], axis=1),
    np.concatenate(images[4:6], axis=1),
    np.concatenate(images[6:8], axis=1),
], axis=0)
image = Image.fromarray(image).resize((1024, 2048))
image

-如果你想理解代码的主体架构，可以这么问

“你是一个优秀的python开发工程师，现在我们需要你帮我们分析这个代码的主体框架，你需要把代码按照工作流分成几部分，用中文回答我的问题。{此处替换前面的代码}”

-如果你想理解每一行代码的具体含义，可以这么问

“你是一个优秀的python开发工程师，现在我们需要你帮我们逐行分析这个代码，用中文回答我的问题。{此处替换前面的代码}”

接下来是我认为比较当前比较实用的——如何利用AI来生成提示词
同上，我们可以这么问AI：

你是一个文生图专家，我们现在要做一个实战项目，就是要编排一个文生图话剧
话剧由8张场景图片生成，你需要输出每张图片的生图提示词

具体的场景图片（自行替换）
1、女主正在上课
2、开始睡着了
3、进入梦乡，梦到自己站在路旁
4、王子骑马而来
5、两人相谈甚欢
6、一起坐在马背上
7、下课了，梦醒了
8、又回到了学习生活中

生图提示词要求（自行替换）
1、风格为古风
2、根据场景确定是使用全身还是上半身
3、人物描述
4、场景描述
5、做啥事情

例子：（自行替换）
古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，盯着黑板，深思，上半身，红色长裙

（这里也给出笔者用AI生成的提示词跑出来的图 basementpeople/huangliangyimeng-LoRA，我认为比Task1里我自己跑出来的图更好很多）

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总结