Hugging Face发布diffuser模型AI绘画库初尝鲜！

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作者：韩信子@ShowMeAI

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工具库 transformers 的开源方 Hugging Face 刚刚发布了一个用于构建 diffuser 模型的全新库。如果您不知道diffuser模型是什么，你可以查看 ShowMeAI 的另外一篇文章介绍 你给文字描述， AI 艺术作画，精美无比！附源码，快来试试！ 。

随着 AI 技术的发展，我们现在在互联网上看到的那些美丽、富有创意、极具艺术美感的绘画与视频，很多是来自 AI 之手！典型的AI艺术创作例如 OpenAI 的 DALL-E2、谷歌的 Imagen 和 Midjourney 的产品，所有这些产品服务都使用 diffuser 模型，下图为一些创作结果。

Hugging Face 发布了一个专注于 diffuser 模型的开源库，我们可以基于它，仅仅通过几行代码就开始生成自己的艺术作画。不过这个 diffuser 库是一个基础实现版本，训练和学习的数据也没有上面提到的几个大厂商业产品多，在本篇文章中，ShowMeAI 就带大家来探索新库，并生成一些我们自己的艺术画作，也对比一下相同文本提示下的大厂商业产品生成的结果。

快速尝鲜

我们先在命令行通过 pip install diffusers 安装本次使用到的工具库，然后导入我们需要用到的模块和功能（在这里我们调用整个扩散模型流水线 DiffusionPipeline），并且我们导入一个小型预训练模型 ldm-text2im-large-256 ：

from diffusers import DiffusionPipeline

model_id = "CompVis/ldm-text2im-large-256"

# 预训练模型

ldm = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)

接着我们就可以基于这个预训练模型作画啦，我们唯一需要做的事情就是给模型一句文本提示（在 diffuser 模型里叫 prompt 提示）。下面我们尝试生成一幅『 松鼠吃香蕉 』的画作。

# 给定文本提示和作画

prompt = "A painting of a squirrel eating a banana"

images = ldm([prompt], num_inference_steps=50, eta=.3, guidance_scale=6)

images[0]

上面就是模型最终生成的图像，当然受限于我们的计算资源和预训练模型大小，我们生成的图像不像 DALL-E 2 那样令人惊艳，但是我们仅仅用 5 行代码也生成了一副和提示文本匹配的图像，还是很让人感觉神奇。

下面是『 松鼠吃香蕉 』的另一幅画：

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=100,

    eta=.3,

    guidance_scale=6

)

images['sample'][0]

文本提示

高分辨率

自三大扩散模型（DALL-E 2、Imagen 和 Midjourney）发布以来，大家都开始发挥想象力，尝试各种各样的文本提示，让模型生成艺术图。例如，许多人发现添加『4K画质』或『在Unity中渲染』可以增强三巨头生成的图像的真实感（尽管它们都没有以 4K 分辨率生成）。

如果我们对 Hugging Face 的 diffuser 模型进行同样的尝试，会发生什么？

prompt = "a photorealistic image of a squirrel eating a banana"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=100,

    eta=.3,

    guidance_scale=6

)

images['sample'][0]

很显然它还不能生成高清的 4K 图，但是图像中的一些细节有丰富一些。

场景与逻辑

我们把场景做得复杂一点点，比如给到的文本提示中，有不同的物体和位置关系，我们看看会生成什么样的结果，提示文字为 an italian person eating pizza on top of the colosseum in rome 。

prompt = "an italian person eating pizza on top of the colosseum in rome"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=100,

    eta=.3,

    guidance_scale=6

)

images['sample'][0]

看得出来，这个简单的 diffuser 模型在很努力地复现我们文本中提到的人、斗兽场、披萨，但是对于更细节的位置关系，似乎它还没有做得非常好，这里的人并没有坐在罗马斗兽场顶部，而且斗兽场的拱门颜色和天空颜色也不完全匹配。

更抽象的情况

回到松鼠，尝试生成更抽象的图像，例如 a giant squirrel destroying a city 『一只巨大的松鼠摧毁一座城市』，我们随机采样了一些结果如下，好坏参半：

prompt = "a giant squirrel destroying a city"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=100,

    eta=.3,

    guidance_scale=6

)

images['sample'][0]

prompt = "a giant squirrel destroying a city"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=50,

    eta=.3,

    guidance_scale=6

)

images['sample'][0]

prompt = "a giant squirrel destroying a city"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=100,

    eta=.3,

    guidance_scale=2

)

images['sample'][0]

我们似乎观察到，目前这个小模型似乎很难融合两个通常相关度没那么高的概念，即『（巨型）松鼠』和『城市』。我们从一些生成的效果不是特别好的图片可以观察出这一点，下面的结果中，要么对城市与天际线做了很好的描述却忽略了松鼠，要么对松鼠和自然环境做了很好的描述，却没有特别强的城市背景：

prompt = "a landscape image showing a giant squirrel destroying a city"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=50,

    eta=.8,

    guidance_scale=2

)

images['sample'][0]

prompt = "a landscape image showing a giant squirrel destroying a city"

images = ldm(

    [prompt],

    num_inference_steps=50,

    eta=.8,

    guidance_scale=2

)

images['sample'][0]