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文生图DIY：只需50行代码打造个性化图片生成应用

人工智能

用 50 行代码打造属于你的文生图网络应用程序

踏上 AI 艺术之旅，文生图无疑掀起了轩然大波。这种非凡的技术让你的文字幻化成栩栩如生的图像，点燃你无穷无尽的创意灵感。如果你厌倦了第三方网站的限制和水印，现在是时候解锁一项新技能了。本文将手把手教你用区区 50 行代码打造一个属于自己的文生图网络应用程序。

准备工作

踏上这段旅程前，请确保你的电脑已安装 Python 3.8（或更高版本）、pip 和 Node.js。然后，创建一个新的 Python 项目文件夹并进入该文件夹：

mkdir my-text-to-image-app
cd my-text-to-image-app

安装依赖项

接着，安装项目所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 文件包含以下内容：

flask
flask-restful
Pillow
transformers
torch

创建 Flask 应用程序

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，非常适合构建简单的 Web 应用程序。让我们创建一个 Flask 应用程序：

from flask import Flask, request, jsonify
from PIL import Image
import io
import torch
import transformers

app = Flask(__name__)

# 加载预训练的文生图模型
model = torch.hub.load('huggingface/pytorch-image-models', 'google/vit-base-patch16-224-in21k')

# 定义生成图像的路由
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
  # 解析请求数据
  data = request.get_json()
  text = data['text']

  # 将文本转换为图像张量
  inputs = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k').encode(text, return_tensors="pt")
  with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs)

  # 将图像张量转换为 PIL 图像
  image = Image.fromarray(outputs[0].permute(1, 2, 0).numpy())

  # 将 PIL 图像转换为二进制数据
  buffer = io.BytesIO()
  image.save(buffer, format='JPEG')
  binary_data = buffer.getvalue()

  # 返回二进制数据和图像尺寸
  return jsonify({
    'image': binary_data.decode('utf-8'),
    'width': image.width,
    'height': image.height
  })

if __name__ == '__main__':
  app.run()

运行应用程序

最后，让我们运行应用程序：

flask run

现在，你可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1/generate 来生成图像。只需在请求主体中发送一个包含文本的 JSON 对象，就能生成图像。

结论

恭喜你！你已成功用 50 行代码构建了自己的文生图网络应用程序。现在，你可以挥洒你的想象力，创造独一无二的艺术杰作。

常见问题解答

  1. 为什么需要安装 Python、pip 和 Node.js？

    • Python 用于运行 Flask 应用程序，pip 用于安装依赖项，Node.js 用于安装其他必要的工具。

  2. 如何使用应用程序生成图像？

  3. 应用程序返回的是什么？

    • 应用程序返回图像的二进制数据及其宽高。

  4. 应用程序使用的文生图模型是什么？

    • 应用程序使用的是 Hugging Face 提供的经过 Google 训练的 ViT 模型。

  5. 应用程序有哪些限制？

    • 应用程序仅限于生成 224x224 像素的图像。对于更大的图像，需要使用不同的模型或调整代码。