基于Huggingface完成text-to-image的文本生成图像实例(AIGC)--零基础

AIGC指人工智能生成创造力（Artificial Intelligence Generated Creativity，AIGC），是一个涵盖多个领域的跨学科领域，它将人工智能和计算机科学与创造力和艺术结合起来，旨在通过算法生成具有创造力和艺术性的作品，例如图像、音乐、文本等。文本到图像转换就是其中一个重要的方向。文本到图像（text-to-image）是指将自然语言文本描述转换为图像的过程。这是一个跨领域的研究领域，涉及自然语言处理、计算机视觉和生成模型等多个领域。
文本到图像技术在实际应用中具有广泛的应用，如电影场景生成、游戏场景生成、商品设计等等。而huggingface是NLP领域中非常受欢迎的开源社区之一。Hugging Face社区致力于推动NLP技术的发展，为NLP研究人员、开发者和爱好者提供高质量的NLP工具和模型。在这里我们就以huggingface的开源模型为例完成text-to-image的实例操作。
首先使用diffusers来完成模型的导入，具体代码如下所示

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

接下来需要在huggingface社区选择合适的模型导入本地

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" #模型的id
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32) #导入模型
pipe = pipe.to("cuda")

导入模型后，建立想要生成图片的文本信息，将文本信息输入模型即可完成文本图像的生成

prompt = "Anime: A couple is walking hand in hand along the beach." #输入想要生成图像的文本信息
image_2 = pipe(prompt).images[0]

image_2 .save("couple_paly.png")

文本生成图片结果如下：

从结果看，该模型还是能够抓住关键的信息完成图像的生成，但是细节上不是完全拿捏，比如女生的脸、胳膊以及男孩子的腿等等，还需要提高。当然了，这只是基于别人的模型简单的完成text-to-image任务，想要更好的，更加完美的完成任务，还需要进一步的训练，修正等等工作。