上期图文教程，我们分享了stable-diffusion AI绘画大模型，且分享了如何使用stable-diffusion的代码实现过程，可以说stable-diffusion绘画模型开创了AI绘画的巅峰。
stable-diffusion模型，你也用AI生成获得一等奖的艺术图
stable-diffusion
stable diffusion模型是Stability AI开源的一个text-to-image的扩散模型，其模型在速度与质量上面有了质的突破，玩家们可以在自己消费级GPU上面来运行此模型，本模型基于CompVis 和 Runway 团队的Latent Diffusion Models。
虽然stable diffusion大模型可以进行文本到图片的绘画任务，但是stable diffusion毕竟是英文版本的模型，其输入的文字必须是英文的版本，这对很多英文不是很好的并不友好。本期我们就介绍一款适合中文的AI绘画大模型--ERNIE-ViLG文心跨模态AI绘画大模型。
stable diffusion
ERNIE-ViLG模型是什么
ERNIE-ViLG是一个知识增强跨模态图文生成大模型，将文生成图和图生成文任务融合到同一个模型进行端到端的学习，从而实现文本和图像的跨模态语义对齐。
文心ERNIE-ViLG 模型提出统一的跨模态双向生成模型，通过自回归生成模式对图像生成和文本生成任务进行统一建模，更好地捕捉模态间的语义对齐关系，从而同时提升图文双向生成任务的效果。文心 ERNIE-ViLG 在文本生成图像的权威公开数据集 MS-COCO 上，图片质量评估指标 FID(Fréchet Inception Distance)远超 OpenAI 的DALL-E等同类模型，并刷新了图像描述多项任务的最好效果。此外，文心ERNIE-ViLG还凭借强大的跨模态理解能力，在生成式视觉问答任务上也取得了领先成绩。
prompt：震撼的科幻插图，神秘宇宙背景，一只巨大的星球, 大场景，超高清，未来主义
ERNIE-ViLG是一个图文生产大模型，不仅可以进行文章的创作，知识问答，AI长时间对话，还有本期介绍的文本AI绘画。其他模型功能可以参考ERNIE-ViLG模型库进行使用。
https://www.paddlepaddle.org.cnERNIE-ViLG 代码实现
ERNIE-ViLG模型可以使用python代码进行实现，且无需要进行预训练模型的下载操作，本地只是提供文本信息，所有的计算有后台完成，后台计算完成后，会返回图片的地址，我们就可以通过浏览器来查看AI绘制的图片了。
在使用ERNIE-ViLG文心模型前，我们需要在ERNIE-ViLG文心官网上申请自己的app_key与app_secret，这2个参数在代码实现时需要。
prompt：二次元 少女 梦幻 长袍 冰霜 帅气 画师krenz，二次元
pip install --upgrade wenxin-api然后使用pip来安装wenxin-api python第三方库，这里建议的python版本大于3.7
可以通过&34;命令安装 from wenxin_api.tasks.text_to_image import TextToImage wenxin_api.ak = &34; 34;your_sk&官网申请的app-secret input_dict = { &34;: &34;, &34;: &34;, &34;:&34; , 34;num&34;4&可设置的范围为[1,2,3,4,5,6] } rst = TextToImage.create(**input_dict) print(rst)安装完成wenxin api后，我们就可以使用python代码来实现AI绘画了
首先我们需要从wenxin_api中导入TextToImage
然后输入自己申请的wenxin_api的app-key与app-secret
input_dict中存在四个参数
钢铁侠漂浮在科幻的外太空中
text： string 输入内容，长度不超过100个字 style：string 图片风格，目前支持风格有：古风、二次元、写实风格、浮世绘、low poly 、 未来主义、像素风格、概念艺术、赛博朋克、洛丽塔风格、巴洛克风格、超现实主义、水彩画、 蒸汽波艺术、油画、卡通画 resolution：string 图片尺寸，目前支持的有：1024*1024 方图、1024*1536 长图、1536*1024 横图 num: int 图片数量，目前支持可选1到6张text参数是我们需要输入的文本信息，AI模型会根据此文本来生成对应的图片；
style是图片的样式；
resolution是图片的尺寸信息，当然，尺寸越大，其需要的时间越长；
num是一次生成的图片数量；这里默认是一张
模型运行完成后，并不会直接返回图片的数据信息，而是返回图片的一个ip地址，我们把ip地址输入浏览器中就可以直接看到AI模型生成的绘画图片了。
{ &34;:[ &34;, &34;, &34;, &34; ] }prompt：浮世绘日本科幻幻想哑光绘画，动漫风格神道寺禅园英雄动作序列,包豪斯，概念艺术
当然若自己的电脑配置够高，完全可以使用自己的电脑进行ERNIE-ViLG模型的配置与运行。且ERNIE-ViLG模型已经加入到了paddlehub中，我们可以使用paddlehub来运行ERNIE-ViLG模型
pip install --upgrade paddlepaddle pip install --upgrade paddlehub钢铁侠漂浮在科幻的外太空中
首先我们需要安装paddlehub与paddlepaddle，然后使用paddlehub的module来加载ERNIE-ViLG模型，并使用module的generate-image函数来生成AI绘画图片。
import paddlehub as hub module = hub.Module(name=&34;) text_prompts = [&34;] images = module.generate_image(text_prompts=text_prompts, style=&39;, output_dir=&39;)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&39;,&39;,&39;,&39;,&39;,&39;,&39;。 topk(Optional[int]): 保存前多少张图，最多保存6张。 output_dir(Optional[str]): 保存输出图像的目录，默认为&34;。 返回 images(List(PIL.Image)): 返回生成的所有图像列表，PIL的Image格式。本站所发布的文字与图片素材为非商业目的改编或整理，版权归原作者所有，如侵权或涉及违法，请联系我们删除
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