HunyuanDiT场景生成案例集：从古代宫殿到未来都市的时空穿越

HunyuanDiT场景生成案例集：从古代宫殿到未来都市的时空穿越

【免费下载链接】HunyuanDiT 项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanDiT

项目概述

HunyuanDiT是腾讯推出的一款多分辨率扩散Transformer（Diffusion Transformer）模型，具备中英文双语理解能力和多轮文本到图像生成功能。该模型在潜在空间中运行，结合预训练的变分自编码器（VAE）和Transformer架构，能够将文本描述转换为高质量图像。

HunyuanDiT的核心优势在于其对中文元素的精细理解和多轮交互生成能力。通过结合预训练的双语CLIP和多语言T5编码器，模型能够准确捕捉中英文文本中的视觉描述，并通过多轮对话不断优化生成结果。

系统架构

整体框架

HunyuanDiT的系统架构基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），主要包含以下组件：

• 文本编码器：结合双语CLIP和多语言T5编码器，处理中英文文本输入
• 扩散模型：基于Transformer的扩散模型，在潜在空间中学习图像分布
• VAE：预训练的变分自编码器，用于图像的压缩和解压缩

多轮文本到图像生成

HunyuanDiT引入了多模态大型语言模型（MLLM）来实现多轮文本到图像生成，允许用户通过对话方式逐步优化生成结果。

多轮生成流程如下：

1. 用户提供初始文本提示
2. MLLM理解对话历史并生成优化后的文本提示
3. 文本到图像模型根据优化后的提示生成图像
4. 用户可以提供反馈，系统进行多轮迭代优化

模型组件详解

DialogGen提示增强模型

DialogGen是HunyuanDiT的提示增强模型，基于特定架构，负责理解用户意图并优化生成提示。其配置文件位于dialoggen/config.json，主要参数包括：

• 隐藏层大小：4096
• 注意力头数：32
• 隐藏层数：32
• 视觉塔：特定模型
• 词汇表大小：32000

mT5文本编码器

mT5（多语言T5）模型用于文本编码，配置文件位于t2i/mt5/config.json，关键参数：

• d_model：2048
• d_ff：5120
• 注意力头数：32
• 编码器/解码器层数：24
• 词汇表大小：250112

CLIP文本编码器

CLIP（对比语言-图像预训练）模型用于跨模态特征对齐，模型文件位于t2i/clip_text_encoder/。

VAE模型

变分自编码器（VAE）用于图像的潜在空间转换，模型文件位于t2i/sdxl-vae-fp16-fix/。

扩散Transformer模型

核心的扩散Transformer模型参数位于t2i/model/，包括pytorch_model_ema.pt和pytorch_model_module.pt两个主要文件。

环境准备与安装

硬件要求

HunyuanDiT对硬件有一定要求，具体如下：

模型组合	TensorRT支持	批大小	GPU内存	推荐GPU
DialogGen + Hunyuan-DiT	否	1	32G	V100/A100
Hunyuan-DiT	否	1	11G	V100/A100

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanDiT
cd HunyuanDiT

2. 创建并激活conda环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate HunyuanDiT

3. 安装pip依赖：

python -m pip install -r requirements.txt

4. （可选）安装flash attention v2加速：

python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.1.2.post3

模型下载

安装huggingface-cli：

python -m pip install "huggingface_hub[cli]"

下载模型：

mkdir ckpts
huggingface-cli download Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT --local-dir ./ckpts

场景生成案例

案例一：古代宫殿

基础生成

使用以下命令生成基础古代宫殿场景：

python sample_t2i.py --prompt "一座宏伟的古代宫殿，金黄色的琉璃瓦，红色的宫墙，飞檐翘角，蓝天白云背景" --image-size 1024 768

多轮优化

通过多轮对话优化场景细节：

第一轮：

用户：生成一座古代宫殿
系统：[生成基础宫殿图像]

第二轮：

用户：让宫殿更大气，增加护城河和石桥
系统：[生成带护城河和石桥的宫殿图像]

第三轮：

用户：在宫殿前添加一些人物和装饰
系统：[生成带人物和装饰的完整宫殿场景]

案例二：未来都市

基础生成

python sample_t2i.py --prompt "未来科幻都市，高楼林立，飞行车辆在空中穿梭，全息广告牌，雨夜场景，霓虹灯效果" --image-size 1280 768

风格调整

调整参数生成不同风格的未来都市：

1. 赛博朋克风格：

python sample_t2i.py --prompt "赛博朋克风格未来都市，巨型广告屏幕，雨水反射，现代风格建筑" --image-size 1280 768 --seed 12345

2. 乌托邦风格：

python sample_t2i.py --prompt "乌托邦风格未来都市，绿色建筑，空中花园，清洁能源，蓝天白云" --image-size 1280 768 --seed 54321

案例三：中国元素场景

HunyuanDiT特别优化了对中国元素的理解和生成能力：


生成命令示例：

python sample_t2i.py --prompt "中国传统园林，假山流水，亭台楼阁，荷花池，拱桥，古色古香的建筑风格" --image-size 1024 1024

案例四：长文本理解

HunyuanDiT能够理解较长的文本描述并生成对应的图像：


长文本生成示例：

python sample_t2i.py --prompt "在一个宁静的山谷中，有一座古老的寺庙，周围环绕着茂密的松树。寺庙前有一条小溪流过，溪边长满了野花。远处的山峰被云雾环绕，山顶上有一座小亭子。天空中有几只飞鸟，阳光透过树叶洒在地面上，形成斑驳的光影。一位僧人正在寺庙门前打坐，神情安详。整个场景宁静祥和，充满了禅意。" --image-size 1024 1024

高级配置与参数调整

主要配置参数

HunyuanDiT提供了多种配置参数用于调整生成效果：

参数	默认值	描述
--prompt	None	图像生成的文本提示
--image-size	1024 1024	生成图像的尺寸
--seed	42	随机种子
--infer-steps	100	采样步数
--negative	-	负面提示
--infer-mode	torch	推理模式（torch或fa）
--sampler	ddpm	扩散采样器（ddpm, ddim, dpmms）
--no-enhance	False	禁用提示增强模型
--model-root	ckpts	模型检查点根目录
--load-key	ema	加载学生模型或EMA模型（ema或module）

采样器比较

不同的采样器会产生不同的生成效果：

1. DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）：

   • 优点：生成质量高
   • 缺点：采样步数多，速度慢

2. DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）：

   • 优点：采样速度快，可减少步数
   • 缺点：某些情况下质量略低

3. DPMMS（DPM Solver Multistep）：

   • 优点：速度快，质量好
   • 缺点：对某些复杂场景可能不稳定

应用场景与创意拓展

游戏场景设计

HunyuanDiT可用于快速生成游戏场景概念图，从古代城堡到未来空间站，帮助游戏开发者快速可视化创意。

影视特效预览

电影和电视剧制作中，可利用HunyuanDiT生成场景预览，辅助导演和美术指导决策。

建筑设计可视化

建筑师可以通过文本描述快速生成建筑设计效果图，探索不同风格和布局。

虚拟现实内容创建

为VR应用快速生成沉浸式环境，降低内容创建门槛。

教育场景生成

生成历史场景、科学概念可视化等教育内容，提升学习体验。

性能比较

HunyuanDiT与其他主流文本到图像模型的比较：

模型	开源	文本-图像一致性(%)	无AI伪影(%)	主体清晰度(%)	美学性(%)	总体评分(%)
SDXL	✔	64.3	60.6	91.1	76.3	42.7
PixArt-α	✔	68.3	60.9	93.2	77.5	45.5
Playground 2.5	✔	71.9	70.8	94.9	83.3	54.3
SD 3	✘	77.1	69.3	94.6	82.5	56.7
MidJourney v6	✘	73.5	80.2	93.5	87.2	63.3
DALL-E 3	✘	83.9	80.3	96.5	89.4	71.0
Hunyuan-DiT	✔	74.2	74.3	95.4	86.6	59.0

从比较结果可以看出，Hunyuan-DiT在开源模型中表现优异，特别是在中文场景生成方面具有明显优势。

总结与展望

HunyuanDiT作为一款强大的开源文本到图像生成模型，凭借其对中文元素的精细理解和多轮交互能力，为创意内容生成提供了新的可能性。从古代宫殿到未来都市，从简单场景到复杂构图，HunyuanDiT都能通过文本描述精准生成对应的视觉图像。

未来，随着模型的不断优化和功能扩展，我们可以期待：

• 蒸馏版本的发布，降低硬件门槛
• TensorRT支持，提升推理速度
• 训练代码的开放，允许用户根据自身需求微调模型
• 更多风格和场景的优化，进一步提升生成质量和多样性

无论是专业创作者还是普通用户，都可以通过HunyuanDiT将文字创意转化为视觉艺术，开启创意表达的新篇章。

使用许可

HunyuanDiT使用腾讯混元社区许可，详细信息请参见LICENSE.txt。

【免费下载链接】HunyuanDiT 项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanDiT