大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现

一、通过openai实现的作品：

要想快速实现功能，咱们先了解一下OpenAI,OpenAI是一家人工智能公司，专注于开发强化学习、机器学习、自然语言处理等技术。OpenAI的主要目标是创造一套安全的人工智能系统，以帮助人们在各行各业中利用这项技术.接下来咱们来实现一下。

安装openai库：

pip install openai 

调用openai生成图片以下是示例代码：

import openai openai.api_key = '#####' response = openai.Image.create( prompt='主题: 森林风格的两只老虎', n=1, size="512x512" ) print(response['data'][0]['url']) 

运行结果：

二、通过PaddleHub三行实现的作品：

要想快速实现功能，咱们先了解一下PaddleHub,PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型,接下来咱们来实现一下。

安装paddlehub库：

pip install paddlehub 

调用paddlehub生成图片以下是示例代码：

import paddlehub as hub module = hub.Module(name="ernie_vilg") results = module.generate_image(text_prompts=["在宁静的风景中画一幅美丽的建筑画"]) 

运行结果：

三、通过Stable Diffusion实现的作品：

Stable Diffusion 是一个用于生成高质量 AI 绘画的 Python 库

安装Stable Diffusion库：

pip install stable-baselines3[extra] 

调用Stable Diffusion生成图片以下是示例代码：

# 加载预训练模型 from guided_diffusion import dist_util, logger from guided_diffusion.script_util import model_and_diffusion_args, create_model from guided_diffusion.train import add_dict_to_argparser logger.set_logger_dir(None) model, diffusion, _, _, _ = create_model( **model_and_diffusion_args(prompt_size=512, image_size=512) ) model_path = 'path/to/pretrained/model.pt' model.load_state_dict(torch.load(model_path)['model'], strict=False) model.eval().cuda() # 加载输入图像 image_path = 'path/to/input/image.jpg' img = Image.open(image_path).convert('RGB') img = T.ToTensor()(img).unsqueeze(0).mul_(2).sub_(1) # 生成 AI 绘画 images = diffusion.p_sample_loop(model,(1,),clip=clip,device='cuda', init_image=img, skip_timesteps=0, ) 

codediffusionopenaipaddle预训练预训练模型stable diffusion高质量createguiideprompturlapi人工智能ai 绘画cliclip情感分析ai生成图片script人工智能系统parse机器学习自然语言智能系统自然语言处理prompts目标检测开发者图像生成图像分类模型管理图像分割ai生成强化学习python学习工具语言处理生成 ai