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BigDL 教程:使用 Stable Diffusion 從文本生成你自己的圖像

發(fā)布時間：2024-04-03 17:33:08 瀏覽量：241次

作者 | Ezequiel Lanza、Ruonan Wang

譯者 | 劉志勇

策劃 | Tina

本文最初發(fā)表于 Medium 博客，經(jīng)原作者授權(quán)，InfoQ 翻譯并分享。


導(dǎo)讀：本文介紹了如何使用 Stable Diffusion 模型從文本生成圖像。作者詳細(xì)介紹了該模型的架構(gòu)概述以及學(xué)習(xí)過程，并指出該模型需要大量計算，但可以使用英特爾提供的優(yōu)化技術(shù)縮短運行時間。同時，文章還提供了文本到圖像的實現(xiàn)步驟，并鼓勵讀者在 GitHub 上跟隨實現(xiàn)。


如果說每種技術(shù)都有其季節(jié)，那么人工智能已經(jīng)迎來了“夏天”。人工智能的一系列進(jìn)步引領(lǐng)了該學(xué)科目前的繁榮，并帶來了對未來的巨大期望。


計算機(jī)視覺就是一個典型例子。盡管對計算資源的需求很高，但在圖像生成（Huang 等，2018）領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)展。圖像生成始于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）范式，然后逐步發(fā)展到如今的擴(kuò)散模型。這種進(jìn)化為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了易于訓(xùn)練、快速收斂并能可靠生成高質(zhì)量圖像的模型。


這種技術(shù)在人工智能內(nèi)容生成（generative AI，AIGC）中發(fā)揮著重要作用，它能夠生成各種數(shù)據(jù)，包括音頻、代碼、圖像、文本、模擬、3D 對象、視頻等等。它通過訓(xùn)練算法來基于以前的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成新的信息。AIGC 有許多用途包括文本生成（如 GPT，Bidirectional Encoder Representations from Transformer（BERT）或最近的 ChatGPT）、音頻生成、文本到圖像的創(chuàng)建（DALL-E 或 Stable Diffusion）等。


在本文中，我們將展示如何借助 BigDL（ BigDL Nano 中的優(yōu)化）在 Intel 筆記本電腦上運行優(yōu)化后的 Stable Diffusion 模型，從而實現(xiàn)文本到圖像的生成。


使用 Stable Diffusion 的兩種方法


使用 Stable Diffusion 生成圖像有兩種方式：無條件和有條件。


無條件圖像生成：可以從噪聲種生成新的圖像而不需要任何條件（例如提示文本或其他圖像）。模型在訓(xùn)練之后可以生成新的隨機(jī)圖片。相關(guān)詳細(xì)信息，請查看此使用蝴蝶圖像訓(xùn)練模型的示例。


訓(xùn)練集




生成的圖像


有條件圖像生成：該模型可以根據(jù)輸入條件生成新的圖像，而有條件圖像生成的具體應(yīng)用包括文本到圖像、圖像到圖像、語義、修補(bǔ)和補(bǔ)全等。讓我們來詳細(xì)看一下：


  • 文本到圖像（txt2img）：基于輸入文本生成圖像。輸入：文本-> 輸出：圖像


以下是一個輸入文本的示例：一只戴眼鏡的狗。



  • 圖像到圖像：該模型基于低分辨率圖像生成高分辨率圖像。下面展示了一種上采樣擴(kuò)散模型的實現(xiàn)。輸入：圖像->輸出：圖像。


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