工具库 transformers 的开源方 Hugging Face 发布了一个专注于 diffuser 模型的开源库，我们可以基于它，仅仅通过几行代码就开始生成自己的艺术作画。不过这个 diffuser 库是一个基础实现版本，训练和学习的数据也没有 OpenAI 的 DALL-E2、谷歌的 Imagen 和 Midjourney 的产品多。本次实验就是windows环境下的文本生成图像的尝鲜体验版。

        文本生成图像大致情况概览：

 本地环境：

快速体验：

安装本次使用到的工具库diffusers

pip install diffusers

        然后导入我们需要用到的模块和功能（在这里我们调用整个扩散模型流水线 DiffusionPipeline），并且我们导入一个小型预训练模型ldm-text2im-large-256：

from diffusers import DiffusionPipelinemodel_id = "CompVis/ldm-text2im-large-256"# 预训练模型
ldm = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)

        接着我们就可以基于这个预训练模型作画啦，我们唯一需要做的事情就是给模型一句文本提示（在 diffuser 模型里叫 prompt 提示）。下面我们尝试生成一幅『老虎和她的孩子在玩篮球』的画作：

# 给定文本提示和作画
# prompt = "A painting of a squirrel eating a banana"
# prompt = "A robot couple was sitting on the beach drinking"
prompt = "The tiger and her children are playing basketball"
images = ldm([prompt], num_inference_steps=50, eta=.3, guidance_scale=6)
print(images[0])
# 显示图像
images[0][0].show()
# 保存图像到本地
images[0][0].save("demo2.png")

完整代码如下：

from diffusers import DiffusionPipelinemodel_id = "CompVis/ldm-text2im-large-256"# 预训练模型
ldm = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)# 给定文本提示和作画
# prompt = "A painting of a squirrel eating a banana"
# prompt = "A robot couple was sitting on the beach drinking"
prompt = "The tiger and her children are playing basketball"
images = ldm([prompt], num_inference_steps=50, eta=.3, guidance_scale=6)
print(images[0])
images[0][0].show()
images[0][0].save("demo2.png")

注意：首次运行需要下载模型文件，大约5G左右，预计个把小时，下载的时候确保网络不能断，否则下载中断失败。如遇加载模型失败，多尝试几次。

        下载完成后，程序运行需要约10分钟左右生成一张图片，慢的离谱qaq……配置太差，配置好可能稍微快一点。

生成图像结果：

        上面就是模型最终生成的图像，当然受限于我们的计算资源和预训练模型大小，我们生成的图像不像 DALL-E 2 那样令人惊艳，但是我们仅仅用几行代码也生成了一副和提示文本匹配的图像，还是很让人感觉神奇。

        国内大厂都有相应的文本生成图像体验平台，大家可以去感受一下，整体还可以。但国内的一般大厂还有小程序基本都未开源或者需要收费，使用人多还需要排队。

达摩院在线体验平台：

        达摩院通义文生图大模型：达摩院通义文生图大模型

        生成完成大概需要30s左右。

 百度文生图体验平台

百度的文心一格：文心一格 - AI艺术和创意辅助平台

参考链接：

Hugging Face发布diffuser模型AI绘画库初尝鲜！ - 掘金

国内外Ai绘画软件汇总