30行代码玩转AI绘画：CodeGeeX2生成式艺术创作指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeGeeX2 你还在为AI绘画脚本调试烦恼？本文将展示如何用CodeGeeX2快速生成专业级绘画代码，无需复杂算法基础，30行代码即可实现从文本描述到图像生成的全流程。读完你将掌握：
- 文本转绘画代码的Prompt工程技巧
- 6种编程语言的艺术创作模板调用
- 本地轻量化部署AI绘画生成器
- 量化加速与多GPU推理优化方案
为什么选择CodeGeeX2做艺术创作？
CodeGeeX2作为多语言代码生成模型，在HumanEval-X评测中实现了28.1%的综合通过率，尤其在Python（35.9%）、C++（29.3%）等艺术创作常用语言上表现突出。相比传统AI绘画工具，其优势在于：
| 特性 | CodeGeeX2 | 传统绘画工具 |
|---|---|---|
| 创作自由度 | 代码级可控，支持自定义算法 | 图形界面参数调节，灵活性有限 |
| 部署成本 | 量化后仅需5.5GB显存(INT4量化) | 通常需10GB以上显存 |
| 扩展能力 | 支持与OpenCV、PIL等库无缝集成 | 插件生态封闭 |
| 语言支持 | 100+编程语言(插件特性) | 仅限工具内置功能 |
快速上手：文本生成绘画代码
环境准备
首先克隆仓库并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeGeeX2
cd CodeGeeX2
pip install -r requirements.txt
启动Gradio交互式界面(完整启动参数)：
python ./demo/run_demo.py --quantize 4 --chatglm-cpp
核心Prompt模板
在输入框中使用以下模板生成绘画代码：
# language: Python
# 导入PIL和numpy库
# 创建一个512x512像素的图像
# 实现分形噪声算法生成星空背景
# 在中心绘制一个红色圆形
# 保存图像为"starry_night.png"
CodeGeeX2将自动生成完整可执行代码，包含图像创建、算法实现和文件保存全流程。关键在于：
- 明确指定编程语言标签(
# language: Python) - 按步骤描述功能需求
- 包含必要的库导入说明
多语言艺术创作示例
Python分形艺术
利用CodeGeeX2生成的Julia集分形代码：
import numpy as np
from PIL import Image
def julia_set(width=800, height=800, c=-0.8+0.156j, max_iter=256):
x = np.linspace(-1.5, 1.5, width)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, height)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X + 1j * Y
img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
for i in range(max_iter):
mask = np.abs(Z) < 2
Z[mask] = Z[mask]**2 + c
img[mask] = i
return Image.fromarray(img, 'L')
if __name__ == "__main__":
julia_set().save("julia_fractal.png")
JavaScript Canvas动画
通过FastAPI接口生成的交互式动画代码：
// language: JavaScript
const canvas = document.getElementById('artCanvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
let time = 0;
function drawFrame() {
time += 0.05;
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
// 生成动态波形
for(let x = 0; x < canvas.width; x++) {
const y = canvas.height/2 + Math.sin(x*0.01 + time) * 100;
ctx.fillRect(x, y, 2, 2);
}
requestAnimationFrame(drawFrame);
}
drawFrame();
本地部署优化方案
显存优化配置
| 量化模式 | 显存占用 | 推理速度(字符/秒) |
|---|---|---|
| FP16 | 13.1GB | 94 |
| INT8 | 8.2GB | 86 |
| INT4 | 5.5GB | 78 |
启用4bit量化加速(量化推理文档)：
python ./demo/run_demo.py --quantize 4 --chatglm-cpp
多GPU负载均衡
当显存不足时，可使用多GPU分布式加载(多卡部署代码)：
from gpus import load_model_on_gpus
model = load_model_on_gpus("THUDM/codegeex2-6b", num_gpus=2)
高级应用：AI协作创作工作流
- 创意输入：使用自然语言描述艺术构思
- 代码生成：通过CodeGeeX2转换为可执行代码
- 参数调优：修改颜色、尺寸、算法参数
- 批量渲染：利用FastAPI接口批量生成变体
- 作品导出：保存为PNG/SVG格式或生成动画GIF
常见问题解决
代码运行报错
检查是否安装所有依赖：
pip install pillow numpy opencv-python
生成速度慢
启用CPU推理模式(适合低配置设备)：
python ./demo/run_demo.py --cpu
总结与进阶
本文介绍的CodeGeeX2艺术创作流程已覆盖从构思到实现的全链路。进阶学习可参考：
- 官方文档：docs/zh/inference_zh.md
- 代码示例库：demo/example_inputs.jsonl
- 性能评测：HumanEval-X基准
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
