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? 引言

人工智能图像生成器现在风靡一时。虽然 ?Dall-E2、 ?MidJourney和 ?Stable Diffusion目前处于中心舞台，但是百度开发的开源 AI 图像生成器 ?ERNIE-ViLG 也在互联网上流传。

? ERNIE-ViLG 是什么

ERNIE 代表通过知识整合增强表示——视觉语言生成。它是一个统一的生成预训练框架，用于使用 Transformer 模型进行双向图像文本生成。

需要明确的是，ERNIE 并不是 Stable Duffusion 的一个变体版本，尽管这两种模型都是开源的。根据 ?ERNIE论文，ERNIE-ViLG 2.0 是一种改进的文本到图像扩散模型，具有知识增强的去噪专家组合，以结合有关视觉场景的额外知识，并在不同步骤中解耦去噪能力。

? ERNIE-ViLG 使用方法

现在可以通过 huggingface 免费访问该模型。我们可以在 ?ERNIE-ViLG Demo 查看工具实例。

界面非常简单:可以看到经典的提示框，各种艺术风格的选择，以及图像分辨率。在艺术风格方面，ERNIE 提供了一些有趣的选择。这让我想起了 ?Dream by WOMBO 中的一个类似功能。

让我们用提示“An astronaut riding a horse in space”来生成样本。

该应用程序生成六张分辨率为 1024x1024 的图像。

ERNIE 的研究人员声称，他们的方法比 Dall-E2 和 Stable Diffusion 产生更清晰、更自然的细节。

真的吗？现在让我们尝试将艺术风格更改为“油画”。

这些结果本身都非常惊艳。

质量上，ERNIE 可以与 Dall-E2 和 Stable Diffusion 相媲美。但是，它在一致性方面表现不佳，就像在上面提到的，其中两个结果中的马无处可寻。这可能是训练ERNIE的数据集较小所致。

不过，如果仔细考虑数据集的大小，训练了 14.5 亿张图像的 ERNIE 与 MidJourney、Google Parti 等大型竞争对手的差距并不大。

也许开发人员找到了一种优化算法的方法，使其能够在较小的数据集上运行良好。我假设如果模型是在更大的数据集上训练的，现有的限制就会消失。

需要特别注意的是，ERNIE 是用中文开发的。这意味着，在开始图像生成过程之前，必须将英文提示翻译成中文。当然，使用中文的宝宝可以尽情玩耍~

这里有更多示例结果。

上图提示文字：“戴眼镜的猫”风格“油画”

上图提示文字：“五官端正的绘画女生”

? API 访问 ERNIE-ViLG

您可以通过 API 访问 ERNIE。如果您想尝试使用 API，请按照这个 ?GitHub 上的指南进行操作。

示例 API 调用如下所示。

def generate_image(
          text_prompts:str,
          style: Optional[str] = "探索无限",
          topk: Optional[int] = 6,
          output_dir: Optional[str] = 'ernievilg_output')

• text_prompts：输入提示
• style ：生成图像的风格
• topk：生成图像的数量（最多 6 个）
• output_dir：保存输出图像的目录

ERNIE 的使用指南还有一个建议列表，可帮助您找到结合使用样式和修饰符的最佳方式。

• 【作图规则】Prompt构建是文本符合逻辑的组合，有序且丰富的描述可以不断提升画面效果
• 【新手入门】不知如何输入Prompt？点击示例，体验文生图的魅力，参考教程，逐步进阶~
• 【风格生成】试试添加 “国潮”、“国风”等，感受中国风的魅力
• 【风格生成】试试混合两种代表性的风格，例如“赛博朋克，扁平化设计”、”皮克斯动画，赛博朋克”
• 【人像生成】添加“仙鹤、月亮、楼阁、小屋、街道、玫瑰、机械”，画面会更饱满
• 【人像生成】添加“精致面容、唯美、cg感、细节清晰“等，人物刻画会更细致
• 【风格生成】添加“扁平化风格，logo”等，可以设计出各类图标等，例如 “猫猫头像，扁平化风格”
• 【风格生成】指定颜色，或添加“烟雾缭绕”、“火焰”、“烟尘”、“花瓣”，生成画面的氛围感更饱满
• 【创意生成】发挥想象力，例如：“中西混搭”、“泰迪熊唱京剧”、“米老鼠吃火锅”
• 【风格生成】“水彩”，“水墨”与古诗组合，画面意境会有提升~
• 【风格生成】想要日系头像和拟人化动物？试试关键词“日系手绘”、“治愈风”
• 【风格生成】添加“pixiv”，生成二次元或者动漫的画质更惊艳

参考资料

• ? Dall-E2
• ? MidJourney
• ? Stable Diffusion
• ? ERNIE-ViLG
• ? ERNIE论文
• ? ERNIE-ViLG Demo
• ? Dream by WOMBO
• ? PaddleHub ERNIE-ViLG GitHub

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