用多了其他网站的文生图，有的还需求冲金币，是不是很想自己也建立个？那么办法来了。

1.环境设置

requirements.txt 如下所示：

paddlenlp>=2.4.1
ftfy
regex
Pillow

再来一下 pip install --upgrade ppdiffusers即可，环境简单吧。

注意：需求GPU环境，需求提早装置好PaddlePaddle-gpu包

2.代码

# 引进 StableDiffusion包
from ppdiffusers import StableDiffusionPipeline
# 引进gradio包，怎样用能够看我的介绍
import gradio as gr
# 加载模型，其实就是下载，需求特别注意的是包3、4个gb，很大，手机的话注意流量
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
pipe.enable_attention_slicing()
# 设置块
block = gr.Blocks(css=".container { max-width: 800px; margin: auto; }")
# 设置生成图片熟练
num_samples = 8
# 开端推理
def infer(prompt):
    images = pipe([prompt] * num_samples).images
    return images
# 设置款式
with block as demo:
    gr.Markdown(
        "<h1><center>PaddleNLP version of Stable Diffusion</center></h1>")
    with gr.Group():
        with gr.Box():
            with gr.Row().style(mobile_collapse=False, equal_height=True):
                text = gr.Textbox(label="Enter your prompt",
                                  show_label=False,
                                  max_lines=1).style(
                                      border=(True, False, True, True),
                                      rounded=(True, False, False, True),
                                      container=False,
                                  )
                btn = gr.Button("Run").style(
                    margin=False,
                    rounded=(False, True, True, False),
                )
        gallery = gr.Gallery(label="Generated images",
                             show_label=False).style(grid=[2], height="auto")
        text.submit(infer, inputs=[text], outputs=gallery)
        btn.click(infer, inputs=[text], outputs=gallery)
    gr.Markdown("""___
        <p>
        Created by https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4
        <br/>
        </p>""")
# 启动
demo.launch(debug=True, server_port=8235, server_name="0.0.0.0", share=True)

2.1 gradio运用

gradio是机器学习推理共享的最佳东西，quickstart可参考我的： Gradio机器学习模型快速布置东西【quickstart】翻译1 –

Gradio机器学习模型快速布置东西【quickstart】翻译1 –

2.1 ppdifusion 运用

这里运用PaddleNLP完成，直接装置下载即可。 需求设置的有模型地址、生成图片数量，能够根据源码改，或许换成你想要的进行加载（比如换成你自己的模型）。

3.运行

运行过程中会主动下载模型，此处糟蹋我流量很多很多。

运行脚本后，输出如下：

Running on local URL:  http://0.0.0.0:8235
Running on public URL: https://e633ad4625553a6c67.gradio.live
This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades (NEW!), check out Spaces: https://huggingface.co/spaces

给出了2个url，能够经过互联网、以及本地局域网运用

  • 其中http://0.0.0.0:8235 应该换成本地ip即可，或许localhost。
  • 后面的能够全球拜访，特别便于拜访，提示3天有用时间。

需求注意的是要力所能及，一次2张照片，我显卡扛得住，多的话显存不够会崩。

50行代码搭建【自己的】文生图Web应用

3.1 效果

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3.1来一张：

- many cats run on grass
- 许多小猫在草地上奔跑，赛博朋克风格

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3.2再来一张

  • jean grey, young female, x-men, (((full body visible))), looking at viewer, portrait, photography, detailed skin, realistic, photo-realistic, 8k, highly detailed, full length frame, High detail RAW color art, piercing, diffused soft lighting, shallow depth of field, sharp focus, hyperrealism, cinematic lighting

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3.3 注意

  • 别生成坏模型啊，有检测模型检测。
  • 当然，你能够跳过。

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