VL开源模型实现文本生成图片

一、 基础知识

根据描述生成图片的视觉-语言模型（Vision-Language Models, VL 模型）是近年来多模态生成领域的热点研究方向。这些模型能够根据自然语言描述生成高质量的图像，广泛应用于艺术创作、设计辅助、虚拟场景构建等领域。

1  根据描述生成图片的 VL 模型

1.1 DALL·E 系列

模型简介

• DALL·E：由 OpenAI 提出，基于 GPT-3 架构，能够根据文本描述生成高质量的图像。

• DALL·E 2：DALL·E 的升级版，生成图像的分辨率和质量更高，支持更复杂的文本描述。

特点

• 支持零样本生成（Zero-Shot Generation）。

• 能够生成高度符合文本描述的图像。

• 支持图像编辑（如修改图像中的特定部分）。

应用场景

• 艺术创作、广告设计、虚拟场景构建等。

 1.2 Stable Diffusion

模型简介

• 由 Stability AI 提出，基于扩散模型（Diffusion Model），能够根据文本描述生成高质量的图像。

• 开源且可定制，支持用户训练自己的模型。

特点

• 生成图像的分辨率高，细节丰富。

• 支持文本到图像生成、图像修复、图像编辑等多种任务。

• 计算效率较高，适合在消费级硬件上运行。

应用场景

• 艺术创作、游戏设计、个性化内容生成等。

3. Imagen

模型简介

• 由 Google 提出，基于扩散模型和大型语言模型（如 T5），能够根据文本描述生成高质量的图像。

• 强调文本理解的准确性和图像生成的真实性。

特点

• 生成图像的质量极高，细节逼真。

• 支持复杂的文本描述。

• 在文本-图像对齐方面表现优异。

应用场景

• 广告设计、虚拟场景构建、教育辅助等。

4. CogView

模型简介

• 由清华大学提出，基于 Transformer 架构，专门用于文本到图像生成。

• 支持中文和英文文本描述。

特点

• 对中文文本的支持较好。

• 生成图像的分辨率较高。

• 支持多种风格的图像生成。

应用场景

• 中文内容创作、广告设计、教育辅助等。

5. MidJourney

模型简介

• 由 MidJourney 团队开发，专注于艺术风格的文本到图像生成。

• 通过 Discord 平台提供服务，用户可以通过文本指令生成图像。

特点

• 生成图像具有独特的艺术风格。

• 支持多种艺术风格（如油画、水彩、科幻等）。

• 用户交互友好，适合非技术用户使用。

应用场景

• 艺术创作、个性化内容生成、社交媒体等。

6. Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image)

模型简介

• 由 Google 提出，基于自回归模型（Autoregressive Model），能够根据文本描述生成高质量的图像。

• 强调生成图像的多样性和文本-图像对齐能力。

特点

• 支持长文本描述。

• 生成图像的多样性高。

• 在复杂场景生成方面表现优异。

应用场景

• 广告设计、虚拟场景构建、教育辅助等。

7. Make-A-Scene

模型简介

• 由 Meta (Facebook) 提出，结合文本描述和用户绘制的草图生成图像。

• 强调用户控制和生成图像的细节。

特点

• 支持用户通过草图控制生成图像的布局。

• 生成图像的细节丰富。

• 适合需要高精度控制的应用场景。

应用场景

• 艺术创作、设计辅助、虚拟场景构建等。

示例

• 输入：文本 "A forest with a river running through it." 和用户绘制的草图。

• 输出：一张符合描述和草图的森林河流图片。

8. VQGAN+CLIP

模型简介

• 结合 VQGAN（一种生成对抗网络）和 CLIP（一种视觉-语言模型），能够根据文本描述生成图像。

• 开源且易于定制。

特点

• 生成图像的风格多样。

• 支持用户自定义生成过程。

• 计算资源需求较低。

应用场景

• 艺术创作、个性化内容生成、社交媒体等。

2. 各模型需要的计算资源 

模型名称	计算需求	备注
DALL·E 系列	高	需要大规模 GPU 集群，适合在云端运行。
Stable Diffusion	中等	可以在消费级 GPU 上运行，但高分辨率生成仍需较强算力。
Imagen	高	基于大规模语言模型和扩散模型，计算需求较高。
CogView	中等至高	基于 Transformer，生成高分辨率图像时需要较强算力。
MidJourney	中等	通过云端服务提供，用户无需本地计算，但对服务器算力需求较高。
Parti	高	基于自回归模型，生成高质量图像需要大量计算资源。
Make-A-Scene	中等至高	结合用户输入和生成模型，计算需求较高。
VQGAN+CLIP	低	可以在消费级 GPU 甚至 CPU 上运行，计算需求最低。

二、VQGAN+CLIP 的使用示例

1. 前期准备：

1. 安装依赖
1.1 clip
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git （# pip install torch torchvision ftfy regex tqdm clip )
1.2 taming
pip install torch torchvision
pip install taming-transformers

pip install pytorch_lightning==1.9.4  （taming-transformers 依赖于 pytorch_lightning）

1.3 模型仅支持英文，若需要其他语言，需要安装多语言库（用于把其他语言转化成英文）：

pip install multilingual-clip

2. 下载模型参数和配置：

2.1 模型权重 

• vqgan_imagenet_f16_16384.ckpt
• vqgan_imagenet_f16_1024.ckpt

2.2 VQGAN 配置文件： vqgan_imagenet_f16_16384.yaml 

• vqgan_imagenet_f16_16384.yaml
• vqgan_imagenet_f16_1024.yaml

3. 代码

import torch
import clip
from omegaconf import OmegaConf
from taming.models.vqgan import VQModel
from torchvision import transforms
from torchvision.transforms.functional import to_pil_image# 加载 VQGAN 模型
def load_vqgan_model(config_path, model_path, device="cuda"):"""加载 VQGAN 模型:param config_path: VQGAN 配置文件的路径:param model_path: VQGAN 模型权重的路径:param device: 模型运行的设备（如 "cuda" 或 "cpu"）:return: 加载好的 VQGAN 模型"""# 加载配置文件config = OmegaConf.load(config_path)# 初始化 VQGAN 模型model = VQModel(**config.model.params)# 加载模型权重,资源有限可以使用参数量小的模型state_dict = torch.load(model_path, map_location="cpu")["state_dict"]model.load_state_dict(state_dict, strict=True)# 将模型移动到指定设备model = model.to(device)model.eval()  # 设置为评估模式return model# 加载 CLIP 模型
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
clip_model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)# 加载 VQGAN 模型
config_path = "path/to/vqgan_imagenet_f16_16384.yaml"  # 配置文件路径
model_path = "path/to/vqgan_imagenet_f16_16384.ckpt"  # 模型权重路径
vqgan_model = load_vqgan_model(config_path, model_path, device=device)# 定义文本描述
text_description = "A futuristic cityscape at night with neon lights"# 使用 CLIP 生成文本特征
text = clip.tokenize([text_description]).to(device)
with torch.no_grad():text_features = clip_model.encode_text(text)# 使用 VQGAN 生成图像
# 注意：VQGAN 本身不支持直接根据文本特征生成图像，需要结合其他方法（如优化过程）
# 计算资源有限的情况可以把num_steps调小一点50，image_size调小128
def generate_from_text_features(model, text_features, num_steps=50, image_size=128):"""根据文本特征生成图像（示例代码，需要结合优化过程）:param model: VQGAN 模型:param text_features: 文本特征:param num_steps: 优化步数:param image_size: 生成图像的大小:return: 生成的图像（PIL 图像）"""# 初始化随机噪声图像noise = torch.randn(1, 3, image_size, image_size).to(device)noise.requires_grad_(True)# 优化器optimizer = torch.optim.Adam([noise], lr=0.01)# 优化过程for step in range(num_steps):optimizer.zero_grad()# 使用 VQGAN 编码和解码噪声图像quantized, _, _ = model.encode(noise)reconstructed_image = model.decode(quantized)# 将张量转换为 PIL 图像reconstructed_image_pil = to_pil_image(reconstructed_image.squeeze(0).cpu())  # 移除 batch 维度并转换为 PIL 图像# 使用 CLIP 的预处理函数preprocessed_image = preprocess(reconstructed_image_pil).unsqueeze(0).to(device)  # 添加 batch 维度并移动到设备# 使用 CLIP 提取图像特征image_features = clip_model.encode_image(preprocessed_image)# 计算损失（假设使用 CLIP 的相似度作为损失）loss = -torch.cosine_similarity(text_features, image_features).mean()# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()print(f"Step {step + 1}/{num_steps}, Loss: {loss.item()}")# 将生成的图像转换为 PIL 图像generated_image = torch.clamp(reconstructed_image, -1, 1)  # 限制值范围generated_image = (generated_image + 1) / 2  # 反归一化到 [0, 1]generated_image = generated_image.squeeze(0).cpu()  # 移除 batch 维度并移动到 CPUreturn transforms.ToPILImage()(generated_image)# 生成图像
generated_image = generate_from_text_features(vqgan_model, text_features)# 保存生成的图像
generated_image.save("generated_cityscape.png")