大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现
一、通过openai实现的作品：
要想快速实现功能，咱们先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，专注于开发强化学习、机器学习、自然语言处理等技术。OpenAI的主要目标是创造一套安全的人工智能系统，以帮助人们在各行各业中利用这项技术.接下来咱们来实现一下。
安装openai库：
pip install openai
调用openai生成图片以下是示例代码：
import openai
openai.api_key = '#####'
response = openai.Image.create(
prompt='主题: 森林风格的两只老虎',
n=1,
size="512x512"
)
print(response['data'][0]['url'])
运行结果：
二、通过PaddleHub三行实现的作品：
要想快速实现功能，咱们先了解一下PaddleHub,PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型,接下来咱们来实现一下。
安装paddlehub库：
pip install paddlehub
调用paddlehub生成图片以下是示例代码：
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie_vilg")
results = module.generate_image(text_prompts=["在宁静的风景中画一幅美丽的建筑画"])
运行结果：
三、通过Stable Diffusion实现的作品：
Stable Diffusion 是一个用于生成高质量 AI 绘画的 Python 库
安装Stable Diffusion库：
pip install stable-baselines3[extra]
调用Stable Diffusion生成图片以下是示例代码：
# 加载预训练模型
from guided_diffusion import dist_util, logger
from guided_diffusion.script_util import model_and_diffusion_args, create_model
from guided_diffusion.train import add_dict_to_argparser
logger.set_logger_dir(None)
model, diffusion, _, _, _ = create_model(
**model_and_diffusion_args(prompt_size=512, image_size=512)
)
model_path = 'path/to/pretrained/model.pt'
model.load_state_dict(torch.load(model_path)['model'], strict=False)
model.eval().cuda()
# 加载输入图像
image_path = 'path/to/input/image.jpg'
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img = T.ToTensor()(img).unsqueeze(0).mul_(2).sub_(1)
# 生成 AI 绘画
images = diffusion.p_sample_loop(model,(1,),clip=clip,device='cuda',
init_image=img,
skip_timesteps=0,
)
