本次笔记主要分三个部分：
①认识通义千问大语言模型
②解析AI生图代码
③实战——连环画制作
Part1：认识通义千问大语言模型
链接：通义千问
https://tongyi.aliyun.com/qianwen/
通义千问是具有信息查询、语言理解、文本创作等多能力的AI助手。我们可以通过向其提问得知如何提高编程能力。
Part2：解析AI生图代码
AI生图全代码：
!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
这段代码主要分为以下几个部分：
1.安装和卸载依赖包
主要是使用pip命令来安装如data-juicer/peft等依赖包，并卸载pytorch-lighting。
2.加载数据集
使用 ModelScope 的 MsDataset 类加载名为 AI-ModelScope/lowres_anime 的数据集，并指定子集名称为 default 和分割为 train，缓存目录设置为 /mnt/workspace/kolors/data。
3.数据预处理
将数据集中的图像转换为RGB模式，并保存到指定目录。
创建包含图像路径和文本描述的元数据文件 metadata.jsonl。
编写并保存 data_juicer_config.yaml 配置文件，用于后续的数据过滤和处理。
4.使用Data-Juicer进行数据处理
使用 dj-process 命令根据配置文件对数据进行过滤和处理，生成 result.jsonl 文件。
5.数据整理与训练
读取 result.jsonl 文件中的数据，并将其转换为 Pandas DataFrame，然后保存为 CSV 文件，并且将图片保存到./data/lora_dataset_processed/train文件夹下。
下载模型download_models(["Kolors", "SDXL-vae-fp16-fix"])。
在前面模型的基础上，执行Lora微调训练。
加载微调后的模型。
6.图像生成
设置正向提示词，反向提示词，执行次数，图片尺寸
设置随机种子，控制图片是否可以重复生成，并将图像保存为 .jpg 文件。
7.合并图像
最后，将生成的多个图像合并成一个大图像，并调整大小。
Part3：实战——连环画制作
步骤一：根据提示词询问通义千问：
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
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
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：
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
步骤二：根据大模型的回答以及自己的调整，整理出场景表格
| 图片编号 | 场景描述 | 正向提示词 | 反向提示词 |
| 图片1 | 女主正在上课 | 古风，水墨画，一个黑色长发少女，穿着淡绿色汉服，教室里，专注地看着书本，上半身 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片2 | 开始睡着了 | 古风，水墨画，一个黑色长发少女，穿着淡绿色汉服，桌子上，趴在桌子上睡着了，书本散落在桌上，上半身 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片3 | 进入梦乡，梦到自己站在路旁 | 古风，水墨画，一个黑色长发少女，穿着淡绿色汉服，古道边，四周是朦胧的山水，站立，全身 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片4 | 王子骑马而来 | 古风，水墨画，一个英俊少年，骑着白马，上半身，白色衬衫，长发 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片5 | 两人相谈甚欢 | 古风，水墨画，一个英俊少年，白色衬衫，一个黑色长发少女，绿色汉服，两个人一起聊天，开心，上半身，气氛和洽 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片6 | 一起坐在马背上 | 古风，水墨画，一个英俊少年，白色衬衫，一个黑色长发少女，绿色汉服，两个人一起骑着马，全身 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片7 | 下课了，梦醒了 | 古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，下课铃声响了，同学们开始走动，从睡梦中醒来，深思，上半身，绿色汉服 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
| 图片8 | 又回到了学习生活中 | 古风，水墨画，一个黑色长发少女，坐在教室里，盯着黑板，认真上课，上半身，绿色汉服 | 丑陋，变形，嘈杂，模糊，低对比度 |
步骤三：替换Baseline中的正向提示词和反向提示词
最后运行即可，大功告成
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