前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

平台：Windows10
语言环境：python3.7
编译器：PyCharm
PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、文心大模型ERNIE-ViLG

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）登上舞台，以高效、精准、定制化等能力特征，重新定义了内容生产方式。

面向语言理解、语言生成等NLP场景文心大模型提供的ERNIE 3.0 系列模型，可以处理几乎所有自然语言理解和生成的任务。我们提供“零样本”的直接体验功能，您可以在页面体验预置的写作文、写文案、写摘要、对对联、自由问答、写小说、补全文本等任务
面向跨模态文生图场景的文心大模型提供ERNIE-ViLG提供支持文图生成,通过文本描述来生成相应图片的能力
面向开放域对话的PLATO能力

目前ERNIE-ViLG的文心大模型API已经登入PaddleHub，只需通过4行代码就能实现强大的图文生成能力! 你可以输入一段文本描述以及生成风格，模型就会根据输入的内容自动创作出符合要求的图像。

PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型

【模型种类丰富】: 涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的 360+ 预训练模型，全部开源下载，离线可运行
【超低使用门槛】：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用AI模型
【一键模型快速预测】：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果
【一键模型转服务化】：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力
【十行代码迁移学习】：十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务
【跨平台兼容性】：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统

二、效果说明

效果一：宇航员

在这里插入图片描述

效果二：戴着眼镜的猫迷幻艺术
[站外图片上传中...(image-3a7154-1670978867667)]

效果三：云雾间有白色城堡，远处有花海，玄幻华丽油画
[站外图片上传中...(image-bb374f-1670978867667)]

三、模型介绍与加载

文心ERNIE-ViLG参数规模达到100亿，是目前为止全球最大规模中文跨模态生成模型，在文本生成图像、图像描述等跨模态生成任务上效果全球领先，在图文生成领域MS-COCO、COCO-CN、AIC-ICC等数据集上取得最好效果。你可以输入一段文本描述以及生成风格，模型就会根据输入的内容自动创作出符合要求的图像。

import paddlehub as hub
from docarray import DocumentArray, Document

ernie_vilg_module = hub.Module(name='ernie_vilg')

四、模型生成说明

result = erniv_vilg_module.generate_image(text_prompts=text_prompts, style=style, topk=6, output_dir='./output')

参数

text_prompts(str): 输入的语句，描述想要生成的图像的内容。
style(Optional[str]): 生成图像的风格，当前支持'油画','水彩','粉笔画','卡通','儿童画','蜡笔画'。
topk(Optional[int]): 保存前多少张图，最多保存10张。
output_dir(Optional[str]): 保存输出图像的目录，默认为"ernievilg_output"。

images(List(PIL.Image)): 返回生成的所有图像列表，PIL的Image格式。

五、Prompt 设计原则

text_prompts：图像生成内容
style：图像风格

例如text_prompts："山水，亭子，动物"
style："油画"

在这里插入图片描述

六、项目源码

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 使用文心大模型ERNIE-ViLG生成图片 | 第1例_咕嘟的博客-CSDN博客_ernie-vilg

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 使用文心大模型ERNIE-ViLG生成图片 | 第1例