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BigDL 教程:使用 Stable Diffusion 从文本生成你自己的图像
发布时间：2024-04-03 17:33:08 浏览量：237次
作者 | Ezequiel Lanza、Ruonan Wang
译者 | 刘志勇
策划 | Tina
本文最初发表于 Medium 博客，经原作者授权，InfoQ 翻译并分享。
导读：本文介绍了如何使用 Stable Diffusion 模型从文本生成图像。作者详细介绍了该模型的架构概述以及学习过程，并指出该模型需要大量计算，但可以使用英特尔提供的优化技术缩短运行时间。同时，文章还提供了文本到图像的实现步骤，并鼓励读者在 GitHub 上跟随实现。
如果说每种技术都有其季节，那么人工智能已经迎来了“夏天”。人工智能的一系列进步引领了该学科目前的繁荣，并带来了对未来的巨大期望。
计算机视觉就是一个典型例子。尽管对计算资源的需求很高，但在图像生成（Huang 等，2018）领域已经取得了巨大的进展。图像生成始于生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）范式，然后逐步发展到如今的扩散模型。这种进化为数据科学家提供了易于训练、快速收敛并能可靠生成高质量图像的模型。
这种技术在人工智能内容生成（generative AI，AIGC）中发挥着重要作用，它能够生成各种数据，包括音频、代码、图像、文本、模拟、3D 对象、视频等等。它通过训练算法来基于以前的训练数据生成新的信息。AIGC 有许多用途包括文本生成（如 GPT，Bidirectional Encoder Representations from Transformer（BERT）或最近的 ChatGPT）、音频生成、文本到图像的创建（DALL-E 或 Stable Diffusion）等。
在本文中，我们将展示如何借助 BigDL（ BigDL Nano 中的优化）在 Intel 笔记本电脑上运行优化后的 Stable Diffusion 模型，从而实现文本到图像的生成。
使用 Stable Diffusion 的两种方法
使用 Stable Diffusion 生成图像有两种方式：无条件和有条件。
无条件图像生成：可以从噪声种生成新的图像而不需要任何条件（例如提示文本或其他图像）。模型在训练之后可以生成新的随机图片。相关详细信息，请查看此使用蝴蝶图像训练模型的示例。
训练集
生成的图像
有条件图像生成：该模型可以根据输入条件生成新的图像，而有条件图像生成的具体应用包括文本到图像、图像到图像、语义、修补和补全等。让我们来详细看一下：
- 文本到图像（txt2img）：基于输入文本生成图像。输入：文本-> 输出：图像
以下是一个输入文本的示例：一只戴眼镜的狗。
- 图像到图像：该模型基于低分辨率图像生成高分辨率图像。下面展示了一种上采样扩散模型的实现。输入：图像->输出：图像。
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