【AIGC】AI生图技术（Datawhale X 魔搭 AI夏令营）

AI生图技术，即利用人工智能（AI）技术生成图像的方法，近年来在图像处理、计算机视觉、图像识别等领域取得了显著进展。

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前言

AI生图技术在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用前景和强大的能力，但同时也存在生成图像质量、技术局限性、缺乏创造力和原创性等方面的局限。

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一、AI生图技术的能力&局限

AI生图技术的能力

1. 高效生成高质量图像：
   • AI生图技术通过训练神经网络，能够自动生成具有高分辨率、高保真度和高度逼真的图像。这种能力使得AI在图像处理、图像识别等领域具有广泛应用前景。
   • 相较于传统的手工绘画或摄影，AI生图技术能够大大缩短图像制作的时间周期，同时降低人力成本。
2. 多样化的应用场景：
   • AI生图技术可以应用于游戏开发，生成游戏角色和场景，提高游戏画面的质量和逼真度。
   • 在电影特效和修复方面，AI可以生成逼真的特效效果，并修复老电影和老照片中的缺陷和损伤。
   • 在艺术创作领域，AI生图技术可以为艺术家提供更多的创作灵感和素材，甚至自动生成具有艺术价值的图像。
   • AI生图还可用于医学图像处理、卫星图像处理、广告素材生成、产品展示、社交媒体创作和营销等多个领域。
3. 数据增强和模型测试：
   • AI生成图像可以用于数据增强，通过生成多样性的图像来扩充训练数据集，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
   • AI生成的图像也可以用于模型测试，评估模型的鲁棒性和泛化能力。
4. 模型迁移和知识迁移：
   • AI生图技术还可以实现模型迁移，将一个模型的知识迁移到另一个模型中，从而加速模型训练过程，提高模型的精度和效果。

AI生图技术的局限

1. 生成图像的质量问题：
   • 尽管AI生图技术已经取得了显著进展，但生成的图像质量仍然无法完全超越人类画师。AI生成的图像可能存在构图单一、缺乏焦点、人物表情单一呆板、画面质感模糊、内容同质化等问题。
   • 这些问题部分源于AI自身难以用少量样本学习特定风格，以及难以产出合适的设计方案并直接生成可利用的图片。
2. 技术局限性：
   • 当前的生成式技术在生成高品质的长文本、图像和视频方面仍存在一定难度。这主要是由于算法局限或数据不足导致的。
   • AI生图技术依赖于大量的训练数据和优秀的神经网络结构，才能生成高质量的图像。数据不足或质量不高可能导致生成效果不佳。
3. 缺乏创造力和原创性：
   • AI生成的图像主要基于预训练模型进行模仿和生成，缺乏真正的创造力和原创性。这使得生成的图像在创意和个性化方面存在不足。
   • 艺术家和设计师在创作过程中通常会进行复杂的思考、设计和编排，而AI目前还难以完全模拟这一过程。
4. 版权和知识产权问题：
   • AI生成的图像是否具有版权和知识产权是一个复杂的问题。如果生成的图像与已有的版权作品相似度较高，可能会涉及版权侵权问题。
   • 在使用AI生成的图像时，需要注意保护他人的知识产权，并遵守相关的法律法规和版权协议。

二、精读baseline——从零入门AI生图

1.逐行代码及注释

# 安装 Data-Juicer 和 DiffSynth-Studio
!pip install simple-aesthetics-predictor # 安装simple-aesthetics-predictor
!pip install -v -e data-juicer # 安装data-juicer
!pip uninstall pytorch-lightning -y # 卸载pytorch-lightning
!pip install peft lightning pandas torchvision # 安装 peft lightning pandas torchvision
!pip install -e DiffSynth-Studio # 安装DiffSynth-Studio

# 从魔搭数据集中下载数据集AI-ModelScope/lowres_anime
from modelscope.msdatasets import MsDataset  #引入数据集模块msdatasets
ds = MsDataset.load(
    'AI-ModelScope/lowres_anime',
    subset_name='default',
    split='train',
    cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data" # 指定缓存目录
) # 从魔搭数据集中下载数据集AI-ModelScope/lowres_anime，赋值给参数ds

# 生成数据集
import json, os # 导入json和os模块
from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens # 导入SpecialTokens
from tqdm import tqdm # 导入tqdm进度条管理
os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/lora_dataset/train
os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/data-juicer/input
with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f:
    for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)): # 遍历数据集ds
        image = data["image"].convert("RGB") # 将数据集的图片转换为RGB
        image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg") # 保存数据集的图片
        metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]} # 生成当前图片的索引数据
        f.write(json.dumps(metadata)) # 将索引数据写入文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl
        f.write("\n")

# 配置data-juicer，并进行数据筛选过滤
# 配置过滤的规则
data_juicer_config = """
# global parameters
project_name: 'data-process' # 名称
dataset_path: './data/data-juicer/input/metadata.jsonl'  # 你前面生成的数据的索引文件
np: 4  # 线程数

text_keys: 'text' # 文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl的描述的字段名
image_key: 'image' # 文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl的图片字段名
image_special_token: '<__dj__image>'

export_path: './data/data-juicer/output/result.jsonl' # 筛选通过的图片结果保存的的索引文件

# process schedule
# a list of several process operators with their arguments
# 过滤的规则
process:
    - image_shape_filter: # 图片尺寸过滤
        min_width: 1024 # 最小宽度1024
        min_height: 1024 # 最小高度1024
        any_or_all: any # 符合前面条件的图片才会被保留
    - image_aspect_ratio_filter: # 图片长宽比过滤
        min_ratio: 0.5 # 最小长宽比0.5
        max_ratio: 2.0 # 最大长宽比2.0
        any_or_all: any # 符合前面条件的图片才会被保留
"""

# 保存data-juicer配置到data/data-juicer/data_juicer_config.yaml
with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file:
    file.write(data_juicer_config.strip())
# data-juicer开始执行数据筛选
!dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml


# 通过前面通过data-juicer筛选的图片索引信息./data/data-juicer/output/result.jsonl，生成数据集
import pandas as pd # 导入pandas
import os, json # 导入os和json
from PIL import Image # 导入Image
from tqdm import tqdm # 导入tqdm进度条管理
texts, file_names = [], [] # 定义两个空列表，分别存储图片描述和图片名称
os.makedirs("./data/lora_dataset_processed/train", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/lora_dataset_processed/train
with open("./data/data-juicer/output/result.jsonl", "r") as file: # 打开前面data-juicer筛选的图片索引文件./data/data-juicer/output/result.jsonl
    for data_id, data in enumerate(tqdm(file.readlines())): # 遍历文件./data/data-juicer/output/result.jsonl
        data = json.loads(data) # 将json字符串转换为对象
        text = data["text"] # 获取对象中的text属性，也就是图片的描述信息
        texts.append(text) # 将图片的描述信息添加到texts列表中
        image = Image.open(data["image"][0]) # 获取对象中的image属性，也就是图片的路径,然后用这个路径打开图片
        image_path = f"./data/lora_dataset_processed/train/{data_id}.jpg" # 生成保存图片的路径
        image.save(image_path) # 将图片保存到./data/lora_dataset_processed/train文件夹中
        file_names.append(f"{data_id}.jpg") # 将图片名称添加到file_names列表中
data_frame = pd.DataFrame() # 创建空的DataFrame
data_frame["file_name"] = file_names # 将图片名称添加到data_frame中
data_frame["text"] = texts # 将图片描述添加到data_frame中
data_frame.to_csv("./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") # 将data_frame保存到./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv
data_frame # 查看data_frame


# 下载可图模型
from diffsynth import download_models # 导入download_models
download_models(["Kolors", "SDXL-vae-fp16-fix"]) # 下载可图模型
# DiffSynth-Studio提供了可图的Lora训练脚本，查看脚本信息
!python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py -h


# 执行可图Lora训练
import os
cmd = """
python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py \ # 选择使用可图的Lora训练脚本DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py
  --pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择unet模型
  --pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \ # 选择text_encoder
  --pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择vae模型
  --lora_rank 16 \ # lora_rank 16 表示在权衡模型表达能力和训练效率时，选择了使用 16 作为秩，适合在不显著降低模型性能的前提下，通过 LoRA 减少计算和内存的需求
  --lora_alpha 4.0 \ # 设置 LoRA 的 alpha 值，影响调整的强度
  --dataset_path data/lora_dataset_processed \ # 指定数据集路径，用于训练模型
  --output_path ./models \ # 指定输出路径，用于保存模型
  --max_epochs 1 \ # 设置最大训练轮数为 1
  --center_crop \ # 启用中心裁剪，这通常用于图像预处理
  --use_gradient_checkpointing \ # 启用梯度检查点技术，以节省内存
  --precision "16-mixed" # 指定训练时的精度为混合 16 位精度（half precision），这可以加速训练并减少显存使用
""".strip()
os.system(cmd) # 执行可图Lora训练


# 加载lora微调后的模型
from diffsynth import ModelManager, SDXLImagePipeline # 导入ModelManager和SDXLImagePipeline
from peft import LoraConfig, inject_adapter_in_model # 导入LoraConfig和inject_adapter_in_model
import torch # 导入torch
# 加载LoRA配置并注入模型
def load_lora(model, lora_rank, lora_alpha, lora_path):
    lora_config = LoraConfig(
        r=lora_rank, # 设置LoRA的秩(rank)
        lora_alpha=lora_alpha, # 设置LoRA的alpha值，控制LoRA的影响权重
        init_lora_weights="gaussian", # 初始化LoRA权重为高斯分布
        target_modules=["to_q", "to_k", "to_v", "to_out"], # 指定要应用LoRA的模块
    )
    model = inject_adapter_in_model(lora_config, model) # 将LoRA配置注入到模型中
    state_dict = torch.load(lora_path, map_location="cpu") # 加载LoRA微调后的权重
    model.load_state_dict(state_dict, strict=False) # 将权重加载到模型中，允许部分权重不匹配
    return model # 返回注入LoRA后的模型
# 加载预训练模型
model_manager = ModelManager(
    torch_dtype=torch.float16, # 设置模型的数据类型为float16，减少显存占用
    device="cuda", # 指定使用GPU进行计算
    file_path_list=[
        "models/kolors/Kolors/text_encoder", # 文本编码器的路径
        "models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors", # UNet模型的路径
        "models/kolors/Kolors/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors" # VAE模型的路径
    ]
)
# 初始化图像生成管道
pipe = SDXLImagePipeline.from_model_manager(model_manager) # 从模型管理器中加载模型并初始化管道
# 加载并应用LoRA权重到UNet模型
pipe.unet = load_lora(
    pipe.unet, 
    lora_rank=16, # 设置LoRA的秩(rank)，与训练脚本中的参数保持一致
    lora_alpha=2.0, # 设置LoRA的alpha值，控制LoRA对模型的影响权重
    lora_path="models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=500.ckpt" # 指定LoRA权重的文件路径
)


# 生成图像
torch.manual_seed(0) # 设置随机种子，确保生成的图像具有可重复性。如果想要每次生成不同的图像，可以将种子值改为随机值。
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色短发小女孩，在家中沙发上坐着，双手托着腮，很无聊，全身，粉色连衣裙", # 设置正向提示词，用于指导模型生成图像的内容
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度", # 设置负向提示词，模型会避免生成包含这些特征的图像
    cfg_scale=4, # 设置分类自由度 (Classifier-Free Guidance) 的比例，数值越高，模型越严格地遵循提示词
    num_inference_steps=50, # 设置推理步数，步数越多，生成的图像细节越丰富，但生成时间也更长
    height=1024, width=1024, # 设置生成图像的高度和宽度，这里生成 1024x1024 像素的图像
)
image.save("1.jpg") # 将生成的图像保存为 "1.jpg" 文件


# 图像拼接，展示总体拼接大图
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
from PIL import Image  # 导入PIL库中的Image模块，用于图像处理
images = [np.array(Image.open(f"{i}.jpg")) for i in range(1, 9)]  # 读取1.jpg到8.jpg的图像，转换为numpy数组，并存储在列表images中
image = np.concatenate([  # 将四组图像在垂直方向上拼接
    np.concatenate(images[0:2], axis=1),  # 将第1组（images[0:2]）的两张图像在水平方向上拼接
    np.concatenate(images[2:4], axis=1),  # 将第2组（images[2:4]）的两张图像在水平方向上拼接
    np.concatenate(images[4:6], axis=1),  # 将第3组（images[4:6]）的两张图像在水平方向上拼接
    np.concatenate(images[6:8], axis=1),  # 将第4组（images[6:8]）的两张图像在水平方向上拼接
], axis=0)  # 将四组拼接后的图像在垂直方向上拼接
image = Image.fromarray(image).resize((1024, 2048))  # 将拼接后的numpy数组转换为图像对象，并调整大小为1024x2048像素
image  # 输出最终生成的图像对象，用于显示图像

2.分析代码的主体架构

1. 输入的Prompt

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}

2. 返回的结果

这段代码主要分为以下几个部分：

1. 安装和卸载依赖包

• 使用 !pip 命令来安装或卸载 Python 包。包括：

  • simple-aesthetics-predictor, data-juicer, peft, lightning, pandas, torchvision, 和 DiffSynth-Studio 的安装。

  • 卸载 pytorch-lightning（使用 -y 自动确认卸载）。

1. 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。

1. 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。

1. 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。

1. 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

1. 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。

1. 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。

整个流程涵盖了从数据加载、预处理、特征提取、模型预测到图像生成等多个方面。每一部分都有其特定的功能，共同构成了一个完整的二次元图像处理和生成的工作流。

三、实战演练一一基于话剧的连环画制作

1.数据准备

2.提示词修改

3.跑通baseline

详情见：AIGC——从零入门AI生图原理&实践（Datawhale X 魔搭 AI夏令营）-优快云博客

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总结

以上只是一个演示，具体生成内容可以根据自己的想法和创意，让AI生图创作出自己想要的效果。