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e5e279f9
编写于
8月 19, 2022
作者:
C
chenjian
提交者:
GitHub
8月 19, 2022
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add ernie_vilg module
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ffcde213
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3
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3 changed file
with
336 addition
and
0 deletion
+336
-0
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/README.md
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/README.md
+104
-0
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/module.py
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/module.py
+230
-0
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/requirements.txt
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/requirements.txt
+2
-0
未找到文件。
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/README.md
0 → 100644
浏览文件 @
e5e279f9
# ernie_vilg
|模型名称|ernie_vilg|
| :--- | :---: |
|类别|图像-文图生成|
|网络|ERNIE-ViLG|
|数据集|-|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|-|
|最新更新日期|2022-08-02|
|数据指标|-|
## 一、模型基本信息
### 应用效果展示
-
输入文本 "宁静的小镇" 风格 "油画"
-
输出图像
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://user-images.githubusercontent.com/22424850/183041589-57debf50-80ec-496f-8bb5-42d9d38646dd.png"
width =
"80%"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
### 模型介绍
文心ERNIE-ViLG参数规模达到100亿,是目前为止全球最大规模中文跨模态生成模型,在文本生成图像、图像描述等跨模态生成任务上效果全球领先,在图文生成领域MS-COCO、COCO-CN、AIC-ICC等数据集上取得最好效果。你可以输入一段文本描述以及生成风格,模型就会根据输入的内容自动创作出符合要求的图像。
## 二、安装
-
### 1、环境依赖
-
paddlepaddle >= 2.0.0
-
paddlehub >= 2.2.0 |
[
如何安装PaddleHub
](
../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst
)
-
### 2、安装
-
```shell
$ hub install ernie_vilg
```
-
如您安装时遇到问题,可参考:
[
零基础windows安装
](
../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md
)
|
[
零基础Linux安装
](
../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md
)
|
[
零基础MacOS安装
](
../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md
)
## 三、模型API预测
-
### 1、命令行预测
-
```shell
$ hub run ernie_vilg --text_prompts "宁静的小镇" --output_dir ernie_vilg_out
```
-
### 2、预测代码示例
-
```python
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie_vilg")
text_prompts = ["宁静的小镇"]
images = module.generate_image(text_prompts=text_prompts, output_dir='./ernie_vilg_out/')
```
-
### 3、API
-
```python
def __init__(ak: Optional[str]=None, sk: Optional[str]=None)
```
-
初始化模块,可自定义用于申请访问文心API的ak和sk。
- **参数**
- ak:(Optional[str]): 用于申请文心api使用token的ak,可不填。
- sk:(Optional[str]): 用于申请文心api使用token的sk,可不填。
-
```python
def generate_image(
text_prompts:str,
style: Optional[str] = "油画",
topk: Optional[int] = 10,
output_dir: Optional[str] = 'ernievilg_output')
```
- 文图生成API,生成文本描述内容的图像。
- **参数**
- text_prompts(str): 输入的语句,描述想要生成的图像的内容。
- style(Optional[str]): 生成图像的风格,当前支持'油画','水彩','粉笔画','卡通','儿童画','蜡笔画'。
- topk(Optional[int]): 保存前多少张图,最多保存10张。
- output_dir(Optional[str]): 保存输出图像的目录,默认为"ernievilg_output"。
- **返回**
- images(List(PIL.Image)): 返回生成的所有图像列表,PIL的Image格式。
## 四、更新历史
*
1.0.0
初始发布
```
shell
$
hub
install
ernie_vilg
==
1.0.0
```
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/module.py
0 → 100644
浏览文件 @
e5e279f9
import
argparse
import
ast
import
os
import
re
import
sys
import
time
from
functools
import
partial
from
io
import
BytesIO
from
typing
import
List
from
typing
import
Optional
import
requests
from
PIL
import
Image
from
tqdm.auto
import
tqdm
import
paddlehub
as
hub
from
paddlehub.module.module
import
moduleinfo
from
paddlehub.module.module
import
runnable
from
paddlehub.module.module
import
serving
@
moduleinfo
(
name
=
"ernie_vilg"
,
version
=
"1.0.0"
,
type
=
"image/text_to_image"
,
summary
=
""
,
author
=
"baidu-nlp"
,
author_email
=
"paddle-dev@baidu.com"
)
class
ErnieVilG
:
def
__init__
(
self
,
ak
=
None
,
sk
=
None
):
"""
:param ak: ak for applying token to request wenxin api.
:param sk: sk for applying token to request wenxin api.
"""
if
ak
is
None
or
sk
is
None
:
self
.
ak
=
'G26BfAOLpGIRBN5XrOV2eyPA25CE01lE'
self
.
sk
=
'txLZOWIjEqXYMU3lSm05ViW4p9DWGOWs'
else
:
self
.
ak
=
ak
self
.
sk
=
sk
self
.
token_host
=
'https://wenxin.baidu.com/younger/portal/api/oauth/token'
self
.
token
=
self
.
_apply_token
(
self
.
ak
,
self
.
sk
)
def
_apply_token
(
self
,
ak
,
sk
):
if
ak
is
None
or
sk
is
None
:
ak
=
self
.
ak
sk
=
self
.
sk
response
=
requests
.
get
(
self
.
token_host
,
params
=
{
'grant_type'
:
'client_credentials'
,
'client_id'
:
ak
,
'client_secret'
:
sk
})
if
response
:
res
=
response
.
json
()
if
res
[
'code'
]
!=
0
:
print
(
'Request access token error.'
)
raise
RuntimeError
(
"Request access token error."
)
else
:
print
(
'Request access token error.'
)
raise
RuntimeError
(
"Request access token error."
)
return
res
[
'data'
]
def
generate_image
(
self
,
text_prompts
,
style
:
Optional
[
str
]
=
"油画"
,
topk
:
Optional
[
int
]
=
10
,
output_dir
:
Optional
[
str
]
=
'ernievilg_output'
):
"""
Create image by text prompts using ErnieVilG model.
:param text_prompts: Phrase, sentence, or string of words and phrases describing what the image should look like.
:param style: Image stype, currently supported 油画、水彩、粉笔画、卡通、儿童画、蜡笔画
:param topk: Top k images to save.
:output_dir: Output directory
"""
if
not
os
.
path
.
exists
(
output_dir
):
os
.
makedirs
(
output_dir
,
exist_ok
=
True
)
token
=
self
.
token
create_url
=
'https://wenxin.baidu.com/younger/portal/api/rest/1.0/ernievilg/v1/txt2img?from=paddlehub'
get_url
=
'https://wenxin.baidu.com/younger/portal/api/rest/1.0/ernievilg/v1/getImg?from=paddlehub'
if
isinstance
(
text_prompts
,
str
):
text_prompts
=
[
text_prompts
]
taskids
=
[]
for
text_prompt
in
text_prompts
:
res
=
requests
.
post
(
create_url
,
headers
=
{
'Content-Type'
:
'application/x-www-form-urlencoded'
},
data
=
{
'access_token'
:
token
,
"text"
:
text_prompt
,
"style"
:
style
})
res
=
res
.
json
()
if
res
[
'code'
]
==
4001
:
print
(
'请求参数错误'
)
raise
RuntimeError
(
"请求参数错误"
)
elif
res
[
'code'
]
==
4002
:
print
(
'请求参数格式错误,请检查必传参数是否齐全,参数类型等'
)
raise
RuntimeError
(
"请求参数格式错误,请检查必传参数是否齐全,参数类型等"
)
elif
res
[
'code'
]
==
4003
:
print
(
'请求参数中,图片风格不在可选范围内'
)
raise
RuntimeError
(
"请求参数中,图片风格不在可选范围内"
)
elif
res
[
'code'
]
==
4004
:
print
(
'API服务内部错误,可能引起原因有请求超时、模型推理错误等'
)
raise
RuntimeError
(
"API服务内部错误,可能引起原因有请求超时、模型推理错误等"
)
elif
res
[
'code'
]
==
100
or
res
[
'code'
]
==
110
or
res
[
'code'
]
==
111
:
token
=
self
.
_apply_token
(
self
.
ak
,
self
.
sk
)
res
=
requests
.
post
(
create_url
,
headers
=
{
'Content-Type'
:
'application/x-www-form-urlencoded'
},
data
=
{
'access_token'
:
token
,
"text"
:
text_prompt
,
"style"
:
style
})
res
=
res
.
json
()
if
res
[
'code'
]
!=
0
:
print
(
"Token失效重新请求后依然发生错误,请检查输入的参数"
)
raise
RuntimeError
(
"Token失效重新请求后依然发生错误,请检查输入的参数"
)
taskids
.
append
(
res
[
'data'
][
"taskId"
])
start_time
=
time
.
time
()
process_bar
=
tqdm
(
total
=
100
,
unit
=
'%'
)
results
=
{}
first_iter
=
True
while
True
:
if
not
taskids
:
break
total_time
=
0
has_done
=
[]
for
taskid
in
taskids
:
res
=
requests
.
post
(
get_url
,
headers
=
{
'Content-Type'
:
'application/x-www-form-urlencoded'
},
data
=
{
'access_token'
:
token
,
'taskId'
:
{
taskid
}
})
res
=
res
.
json
()
if
res
[
'code'
]
==
4001
:
print
(
'请求参数错误'
)
raise
RuntimeError
(
"请求参数错误"
)
elif
res
[
'code'
]
==
4002
:
print
(
'请求参数格式错误,请检查必传参数是否齐全,参数类型等'
)
raise
RuntimeError
(
"请求参数格式错误,请检查必传参数是否齐全,参数类型等"
)
elif
res
[
'code'
]
==
4003
:
print
(
'请求参数中,图片风格不在可选范围内'
)
raise
RuntimeError
(
"请求参数中,图片风格不在可选范围内"
)
elif
res
[
'code'
]
==
4004
:
print
(
'API服务内部错误,可能引起原因有请求超时、模型推理错误等'
)
raise
RuntimeError
(
"API服务内部错误,可能引起原因有请求超时、模型推理错误等"
)
elif
res
[
'code'
]
==
100
or
res
[
'code'
]
==
110
or
res
[
'code'
]
==
111
:
token
=
self
.
_apply_token
(
self
.
ak
,
self
.
sk
)
res
=
requests
.
post
(
get_url
,
headers
=
{
'Content-Type'
:
'application/x-www-form-urlencoded'
},
data
=
{
'access_token'
:
token
,
'taskId'
:
{
taskid
}
})
res
=
res
.
json
()
if
res
[
'code'
]
!=
0
:
print
(
"Token失效重新请求后依然发生错误,请检查输入的参数"
)
raise
RuntimeError
(
"Token失效重新请求后依然发生错误,请检查输入的参数"
)
if
res
[
'data'
][
'status'
]
==
1
:
has_done
.
append
(
res
[
'data'
][
'taskId'
])
results
[
res
[
'data'
][
'text'
]]
=
{
'imgUrls'
:
res
[
'data'
][
'imgUrls'
],
'waiting'
:
res
[
'data'
][
'waiting'
],
'taskId'
:
res
[
'data'
][
'taskId'
]
}
total_time
=
int
(
re
.
match
(
'[0-9]+'
,
str
(
res
[
'data'
][
'waiting'
])).
group
(
0
))
*
60
end_time
=
time
.
time
()
progress_rate
=
int
(((
end_time
-
start_time
)
/
total_time
*
100
))
if
total_time
!=
0
else
100
if
progress_rate
>
process_bar
.
n
:
increase_rate
=
progress_rate
-
process_bar
.
n
if
progress_rate
>=
100
:
increase_rate
=
100
-
process_bar
.
n
else
:
increase_rate
=
0
process_bar
.
update
(
increase_rate
)
time
.
sleep
(
5
)
for
taskid
in
has_done
:
taskids
.
remove
(
taskid
)
print
(
'Saving Images...'
)
result_images
=
[]
for
text
,
data
in
results
.
items
():
for
idx
,
imgdata
in
enumerate
(
data
[
'imgUrls'
]):
image
=
Image
.
open
(
BytesIO
(
requests
.
get
(
imgdata
[
'image'
]).
content
))
image
.
save
(
os
.
path
.
join
(
output_dir
,
'{}_{}.png'
.
format
(
text
,
idx
)))
result_images
.
append
(
image
)
if
idx
+
1
>=
topk
:
break
print
(
'Done'
)
return
result_images
@
runnable
def
run_cmd
(
self
,
argvs
):
"""
Run as a command.
"""
self
.
parser
=
argparse
.
ArgumentParser
(
description
=
"Run the {} module."
.
format
(
self
.
name
),
prog
=
'hub run {}'
.
format
(
self
.
name
),
usage
=
'%(prog)s'
,
add_help
=
True
)
self
.
arg_input_group
=
self
.
parser
.
add_argument_group
(
title
=
"Input options"
,
description
=
"Input data. Required"
)
self
.
add_module_input_arg
()
args
=
self
.
parser
.
parse_args
(
argvs
)
if
args
.
ak
is
not
None
and
args
.
sk
is
not
None
:
self
.
ak
=
args
.
ak
self
.
sk
=
args
.
sk
self
.
token
=
self
.
_apply_token
(
self
.
ak
,
self
.
sk
)
results
=
self
.
generate_image
(
text_prompts
=
args
.
text_prompts
,
style
=
args
.
style
,
topk
=
args
.
topk
,
output_dir
=
args
.
output_dir
)
return
results
def
add_module_input_arg
(
self
):
"""
Add the command input options.
"""
self
.
arg_input_group
.
add_argument
(
'--text_prompts'
,
type
=
str
)
self
.
arg_input_group
.
add_argument
(
'--style'
,
type
=
str
,
default
=
'油画'
,
choices
=
[
'油画'
,
'水彩'
,
'粉笔画'
,
'卡通'
,
'儿童画'
,
'蜡笔画'
],
help
=
"绘画风格"
)
self
.
arg_input_group
.
add_argument
(
'--topk'
,
type
=
int
,
default
=
10
,
help
=
"选取保存前多少张图,最多10张"
)
self
.
arg_input_group
.
add_argument
(
'--ak'
,
type
=
str
,
default
=
None
,
help
=
"申请文心api使用token的ak"
)
self
.
arg_input_group
.
add_argument
(
'--sk'
,
type
=
str
,
default
=
None
,
help
=
"申请文心api使用token的sk"
)
self
.
arg_input_group
.
add_argument
(
'--output_dir'
,
type
=
str
,
default
=
'ernievilg_output'
)
modules/image/text_to_image/ernie_vilg/requirements.txt
0 → 100644
浏览文件 @
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requests
tqdm
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