Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向Task2

AI生图技术的历史

最早的AI生图可追溯到20世纪70年代，当时由艺术家哈罗德·科恩（Harold Cohen）发明AARON，可通过机械臂输出作画。

使用卷积神经网络（CNN）训练，证明了深度学习模型能够学习到图像的复杂特征。

现代的AI生图模型大多基于深度神经网络基础上训练，最早可追溯到2012年吴恩达训练出的能生成“猫脸”的模型。

2015年，谷歌推出了“深梦”（Deep Dream）图像生成工具

将神经网络的功能由识别存在的东西跳转为创造不存在的东西。在网络试图确认它识别出了可能的目标对象的模式的过程中间，他告诉网络直接跳过并「继续」，继而开始制作目标。

用随机噪声开始，并持续为系统添加图像，直至系统可以找出识别对象的模式。与跟随着目标隐晦的模式并使其清晰，这些神经网络则更加自由。

这样便形成了一个反馈循环：如果一片云朵像一只鸟，神经网络就会让它更像一只鸟，并且因此会让神经网络在此之后对于鸟类的识别更加敏感，直至细节更加清楚的鸟出现了，看起来鸟就凭空出现了。

Deep Dream 的意义不仅限于艺术，它在理解神经网络和深度学习方面具有重要的价值。神经网络由多个层次的人工神经元组成，通过不断输入和修正图像来训练，逐层分析并整合信息，最终在输出层做出决策。经过数十年的发展，神经网络已经成为人工智能领域的热门研究方向，能够进行图像识别和自然语言理解等任务。

尽管取得了显著进展，神经网络的内部机制仍然是一个“黑匣子”，理解其工作原理和与人脑的异同是个挑战。Deep Dream 项目旨在通过实验探索神经网络在图像处理中的活跃层次，从而揭示其潜力。这些实验表明，神经网络不仅可以识别目标，还能创造出人类无法察觉的模式。

2021 年 1 月 OpenAI 推出DALL-E模型

DALL·E 是一个由 Stability AI 开发的 AI 图像生成工具。它可以根据给定的文本描述生成相应的图像。

一般来说，AI生图模型属于多模态机器学习模型，通过海量的图库和文本描述的深度神经网络学习，最终的目标是可以根据输入的指示(不管是文本还是图片还是任何)生成符合语义的图片。

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能力&局限

通俗来说，AI生图模型获得图片生成能力主要是通过 学习 图片描述 以及 图片特征，尝试将这两者进行一一对应，存储在自己的记忆里。

由于每个模型用于训练的数据是有限的且不一定相同的，它们能匹配的描述和特征也是有限的，所以在风格、具体事物上，不同的模型会有很大的生成差异。在我们需要的时候，通过输入的文字，复现出来对应的图片特征，从而生成需要的图片。

图片存在“AI味”，这很长一段时间是科研界和相关从业人员非常头大的问题。 

AI味：AI生成的图片和实际生活场景/艺术家创作的绘画/摄影/三维作品 相比，存在强烈的违和感，或是细节处理，或是画面逻辑性存在问题，一言就能被看出是“AI出品”著名的不会画手，有一些技术可以解决，比如每个手指都标注出来

有一些分辨方法：

• 观察图片的细节。仔细检查人物的面部特征，尤其是眼睛和嘴巴

• 检查光线和阴影。分析图片中的光源是否一致，阴影的方向是否与光源相符，是否存在不自然的光线或阴影

• 分析像素。放大图片，寻找是否有模糊或像素化的部分。

• 注意背景。检查背景中是否有不协调的元素，比如物体边缘是否平滑，背景中是否有不自然的重复模式。

AI生图工具

Kolors（可图）模型(点击即可跳转魔搭模型介绍页) 是快手开源的文本到图像生成模型，该模型具有对英语和汉语的深刻理解，并能够生成高质量、逼真的图像。

代码开源链接：https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors

模型开源链接：https://modelscope.cn/models/Kwai-Kolors/Kolors

技术报告链接：https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors/blob/master/imgs/Kolors_paper.pdf

魔搭研习社最佳实践说明：https://www.modelscope.cn/learn/575?pid=543

代码解读

总体框架是这样的：

1. 环境配置和依赖安装

!pip install simple-aesthetics-predictor
!pip install -v -e data-juicer
!pip uninstall pytorch-lightning -y
!pip install peft lightning pandas torchvision
!pip install -e DiffSynth-Studio

这部分代码使用pip命令安装了所需的Python库，包括simple-aesthetics-predictor、data-juicer、peft、lightning、pandas、torchvision，卸载了pytorch-lightning，并安装了DiffSynth-Studio。-e标志表示以可编辑模式安装，-v标志表示显示详细的安装日志。

2. 数据集加载

from modelscope.msdatasets import MsDataset
 
ds = MsDataset.load(
    'AI-ModelScope/lowres_anime',
    subset_name='default',
    split='train',
    cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data"
)

这里导入了MsDataset类，并使用它从modelscope平台加载名为AI-ModelScope/lowres_anime的数据集，指定了数据集的子集名称、分割类型和缓存目录。

3. 数据预处理和元数据生成

import json, os
from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens
from tqdm import tqdm
 
os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True)
os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True)
with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f:
    for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)):
        image = data["image"].convert("RGB")
        image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg")
        metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]}
        f.write(json.dumps(metadata))
        f.write("\n")

这部分代码首先导入了必要的模块，然后创建了保存图像和元数据的目录。接着，遍历数据集中的每个项目，将图像转换为RGB格式并保存，同时创建包含文本和图像路径的元数据，并将其写入到一个JSON行格式的文件中。

4. 数据处理配置

data_juicer_config = """
# global parameters
...
"""
with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file:
    file.write(data_juicer_config.strip())

定义了一个多行字符串，包含了data-juicer的配置参数，如项目名称、数据集路径、子进程数量等，并写入到一个YAML配置文件中。

5. 执行数据处理

!dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml

使用data-juicer的命令行工具，根据上一步创建的配置文件来处理数据。 

6. 数据分析和DataFrame构建

import pandas as pd
import os, json
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
 
...
df = pd.DataFrame({"text": texts, "file_name": file_names})
df.to_csv("./data/data-juicer/output/result.csv", index=False)

这部分代码读取处理后的数据，构建了一个包含文本和文件名的Pandas DataFrame，并将DataFrame保存为CSV文件。

7. 模型加载和推理

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
import torch
 
...
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)

加载了CLIP模型和处理器，对DataFrame中的文本和图像进行处理，获取图像-文本相似度分数，并计算概率。

8. 自定义数据集和数据加载器

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
 
class CustomDataset(Dataset):
    ...
 
dataset = CustomDataset(df, processor)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8)

定义了一个自定义的PyTorch数据集类，并使用DataLoader来批量加载数据。

9. 图像生成

import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline 
image.save("example_image.png")

使用Stable Diffusion模型根据给定的提示生成图像，并保存到文件。

10. 图像拼接

import numpy as np
from PIL import Image
 
...
image.save("final_image.png")

将生成的多张图像拼接成一张长图，并保存。

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逐行解释

# 安装 Data-Juicer 和 DiffSynth-Studio
!pip install simple-aesthetics-predictor # 安装simple-aesthetics-predictor
!pip install -v -e data-juicer # 安装data-juicer
!pip uninstall pytorch-lightning -y # 卸载pytorch-lightning
!pip install peft lightning pandas torchvision # 安装 peft lightning pandas torchvision
!pip install -e DiffSynth-Studio # 安装DiffSynth-Studio
 
# 从魔搭数据集中下载数据集AI-ModelScope/lowres_anime
from modelscope.msdatasets import MsDataset  #引入数据集模块msdatasets
ds = MsDataset.load(
    'AI-ModelScope/lowres_anime',
    subset_name='default',
    split='train',
    cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data" # 指定缓存目录
) # 从魔搭数据集中下载数据集AI-ModelScope/lowres_anime，赋值给参数ds
 
# 生成数据集
import json, os # 导入json和os模块
from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens # 导入SpecialTokens
from tqdm import tqdm # 导入tqdm进度条管理
os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/lora_dataset/train
os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/data-juicer/input
with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f:
    for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)): # 遍历数据集ds
        image = data["image"].convert("RGB") # 将数据集的图片转换为RGB
        image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg") # 保存数据集的图片
        metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]} # 生成当前图片的索引数据
        f.write(json.dumps(metadata)) # 将索引数据写入文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl
        f.write("\n")
 
# 配置data-juicer，并进行数据筛选过滤
# 配置过滤的规则
data_juicer_config = """
# global parameters
project_name: 'data-process' # 名称
dataset_path: './data/data-juicer/input/metadata.jsonl'  # 你前面生成的数据的索引文件
np: 4  # 线程数
text_keys: 'text' # 文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl的描述的字段名
image_key: 'image' # 文件./data/data-juicer/input/metadata.jsonl的图片字段名
image_special_token: '<__dj__image>'
export_path: './data/data-juicer/output/result.jsonl' # 筛选通过的图片结果保存的的索引文件
# process schedule
# a list of several process operators with their arguments
# 过滤的规则
process:
    - image_shape_filter: # 图片尺寸过滤
        min_width: 1024 # 最小宽度1024
        min_height: 1024 # 最小高度1024
        any_or_all: any # 符合前面条件的图片才会被保留
    - image_aspect_ratio_filter: # 图片长宽比过滤
        min_ratio: 0.5 # 最小长宽比0.5
        max_ratio: 2.0 # 最大长宽比2.0
        any_or_all: any # 符合前面条件的图片才会被保留
"""
 
# 保存data-juicer配置到data/data-juicer/data_juicer_config.yaml
with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file:
    file.write(data_juicer_config.strip())
# data-juicer开始执行数据筛选
!dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml
 
 
# 通过前面通过data-juicer筛选的图片索引信息./data/data-juicer/output/result.jsonl，生成数据集
import pandas as pd # 导入pandas
import os, json # 导入os和json
from PIL import Image # 导入Image
from tqdm import tqdm # 导入tqdm进度条管理
texts, file_names = [], [] # 定义两个空列表，分别存储图片描述和图片名称
os.makedirs("./data/lora_dataset_processed/train", exist_ok=True) # 创建文件夹./data/lora_dataset_processed/train
with open("./data/data-juicer/output/result.jsonl", "r") as file: # 打开前面data-juicer筛选的图片索引文件./data/data-juicer/output/result.jsonl
    for data_id, data in enumerate(tqdm(file.readlines())): # 遍历文件./data/data-juicer/output/result.jsonl
        data = json.loads(data) # 将json字符串转换为对象
        text = data["text"] # 获取对象中的text属性，也就是图片的描述信息
        texts.append(text) # 将图片的描述信息添加到texts列表中
        image = Image.open(data["image"][0]) # 获取对象中的image属性，也就是图片的路径,然后用这个路径打开图片
        image_path = f"./data/lora_dataset_processed/train/{data_id}.jpg" # 生成保存图片的路径
        image.save(image_path) # 将图片保存到./data/lora_dataset_processed/train文件夹中
        file_names.append(f"{data_id}.jpg") # 将图片名称添加到file_names列表中
data_frame = pd.DataFrame() # 创建空的DataFrame
data_frame["file_name"] = file_names # 将图片名称添加到data_frame中
data_frame["text"] = texts # 将图片描述添加到data_frame中
data_frame.to_csv("./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") # 将data_frame保存到./data/lora_dataset_processed/train/metadata.csv
data_frame # 查看data_frame
 
 
# 下载可图模型
from diffsynth import download_models # 导入download_models
download_models(["Kolors", "SDXL-vae-fp16-fix"]) # 下载可图模型
# DiffSynth-Studio提供了可图的Lora训练脚本，查看脚本信息
!python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py -h
 
 
# 执行可图Lora训练
import os
cmd = """
python DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py \ # 选择使用可图的Lora训练脚本DiffSynth-Studio/examples/train/kolors/train_kolors_lora.py
  --pretrained_unet_path models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择unet模型
  --pretrained_text_encoder_path models/kolors/Kolors/text_encoder \ # 选择text_encoder
  --pretrained_fp16_vae_path models/sdxl-vae-fp16-fix/diffusion_pytorch_model.safetensors \ # 选择vae模型
  --lora_rank 16 \ # lora_rank 16 表示在权衡模型表达能力和训练效率时，选择了使用 16 作为秩，适合在不显著降低模型性能的前提下，通过 LoRA 减少计算和内存的需求
  --lora_alpha 4.0 \ # 设置 LoRA 的 alpha 值，影响调整的强度
  --dataset_path data/lora_dataset_processed \ # 指定数据集路径，用于训练模型
  --output_path ./models \ # 指定输出路径，用于保存模型
  --max_epochs 1 \ # 设置最大训练轮数为 1
  --center_crop \ # 启用中心裁剪，这通常用于图像预处理
  --use_gradient_checkpointing \ # 启用梯度检查点技术，以节省内存
  --precision "16-mixed" # 指定训练时的精度为混合 16 位精度（half precision），这可以加速训练并减少显存使用
""".strip()
os.system(cmd) # 执行可图Lora训练
 
 
# 加载lora微调后的模型
from diffsynth import ModelManager, SDXLImagePipeline # 导入ModelManager和SDXLImagePipeline
from peft import LoraConfig, inject_adapter_in_model # 导入LoraConfig和inject_adapter_in_model
import torch # 导入torch
# 加载LoRA配置并注入模型
def load_lora(model, lora_rank, lora_alpha, lora_path):
    lora_config = LoraConfig(
        r=lora_rank, # 设置LoRA的秩(rank)
        lora_alpha=lora_alpha, # 设置LoRA的alpha值，控制LoRA的影响权重
        init_lora_weights="gaussian", # 初始化LoRA权重为高斯分布
        target_modules=["to_q", "to_k", "to_v", "to_out"], # 指定要应用LoRA的模块
    )
    model = inject_adapter_in_model(lora_config, model) # 将LoRA配置注入到模型中
    state_dict = torch.load(lora_path, map_location="cpu") # 加载LoRA微调后的权重
    model.load_state_dict(state_dict, strict=False) # 将权重加载到模型中，允许部分权重不匹配
    return model # 返回注入LoRA后的模型
# 加载预训练模型
model_manager = ModelManager(
    torch_dtype=torch.float16, # 设置模型的数据类型为float16，减少显存占用
    device="cuda", # 指定使用GPU进行计算
    file_path_list=[
        "models/kolors/Kolors/text_encoder", # 文本编码器的路径
        "models/kolors/Kolors/unet/diffusion_pytorch_model.safetensors", # UNet模型的路径
        "models/kolors/Kolors/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors" # VAE模型的路径
    ]
)
# 初始化图像生成管道
pipe = SDXLImagePipeline.from_model_manager(model_manager) # 从模型管理器中加载模型并初始化管道
# 加载并应用LoRA权重到UNet模型
pipe.unet = load_lora(
    pipe.unet, 
    lora_rank=16, # 设置LoRA的秩(rank)，与训练脚本中的参数保持一致
    lora_alpha=2.0, # 设置LoRA的alpha值，控制LoRA对模型的影响权重
    lora_path="models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=500.ckpt" # 指定LoRA权重的文件路径
)
 
 
# 生成图像
torch.manual_seed(0) # 设置随机种子，确保生成的图像具有可重复性。如果想要每次生成不同的图像，可以将种子值改为随机值。
image = pipe(
    prompt="二次元，一个紫色短发小女孩，在家中沙发上坐着，双手托着腮，很无聊，全身，粉色连衣裙", # 设置正向提示词，用于指导模型生成图像的内容
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度", # 设置负向提示词，模型会避免生成包含这些特征的图像
    cfg_scale=4, # 设置分类自由度 (Classifier-Free Guidance) 的比例，数值越高，模型越严格地遵循提示词
    num_inference_steps=50, # 设置推理步数，步数越多，生成的图像细节越丰富，但生成时间也更长
    height=1024, width=1024, # 设置生成图像的高度和宽度，这里生成 1024x1024 像素的图像
)
image.save("1.jpg") # 将生成的图像保存为 "1.jpg" 文件
 
 
# 图像拼接，展示总体拼接大图
import numpy as np  # 导入numpy库，用于处理数组和数值计算
from PIL import Image  # 导入PIL库中的Image模块，用于图像处理
images = [np.array(Image.open(f"{i}.jpg")) for i in range(1, 9)]  # 读取1.jpg到8.jpg的图像，转换为numpy数组，并存储在列表images中
image = np.concatenate([  # 将四组图像在垂直方向上拼接
    np.concatenate(images[0:2], axis=1),  # 将第1组（images[0:2]）的两张图像在水平方向上拼接
    np.concatenate(images[2:4], axis=1),  # 将第2组（images[2:4]）的两张图像在水平方向上拼接
    np.concatenate(images[4:6], axis=1),  # 将第3组（images[4:6]）的两张图像在水平方向上拼接
    np.concatenate(images[6:8], axis=1),  # 将第4组（images[6:8]）的两张图像在水平方向上拼接
], axis=0)  # 将四组拼接后的图像在垂直方向上拼接
image = Image.fromarray(image).resize((1024, 2048))  # 将拼接后的numpy数组转换为图像对象，并调整大小为1024x2048像素
image  # 输出最终生成的图像对象，用于显示图像

复现

修改提示词，生成图片，关键词：   

    prompt="动态画风格，少女再次骑上扫帚，背后是落日余晖和星空，前方是广阔无垠的夜空，上半身展示她自信和自由的姿态，准备迎接新的挑战和冒险。",
    negative_prompt="丑陋、变形、嘈杂、模糊、低对比度",

这是使用DALL.E3框架生成的图片

两个数据库不太一样，很显然”骑着扫帚“似乎很难生成，两个调试后都没有正确理解”骑着“的概念