Hugging Face 模型主页：链接
机械狗
城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画
花落知多少
半鸡半人，强壮
鸡你太美
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SkyPaint文本生成图片模型主要由两大部分组成，即提示词文本编码器模型和扩散模型两大部分。因此我们的优化也分为两步： 首先，基于OpenAI-CLIP优化了提示词文本编码器模型使得SkyPaint具有中英文识别能力， 然后，优化了扩散模型，使得SkyPaint具有现代艺术能力可以产生高质量图片。
- 支持汉语和英文以及中英文混合提示词输入
- 支持生成现代艺术风格的高质量图片
- 支持stable_diffusion_1.x官方模型及相关微调模型的英文提示词
- 保留stable_diffusion提示词的使用习惯和方法
模型下载地址 SkyPaint-v1.0
from diffusers import StableDiffusionPipeline
device = 'cuda'
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path_to_our_model").to(device)
prompts = [
'机械狗',
'城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画',
'花落知多少',
'鸡你太美',
]
for prompt in prompts:
prompt = 'sai-v1 art, ' + prompt
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("%s.jpg" % prompt)————————————————————————————————————————————————
SkyCLIP是我们采用一种高效的训练中英双语CLIP模型的方法得到的CLIP模型，该方法仅需要使用文本数据即可实现对OpenAI-CLIP模型的高效蒸馏，大幅降低了数据门槛，同时训练所需算力要求相较于原始CLIP模型减少90%以上，方便开源社区可以进行复现/微调。该方法仅改变了OpenAI-CLIP的文本编码器，可搭配使用OpenAI-CLIP的图像编码器实现图文检索功能。
- 中英文机器翻译任务平行语料
- 联合国中英文平行语料
- LAION中英文语料(部分)
- Wukong中文语料(部分)
- AI-Challenger翻译任务中英文语料
- 古诗词中英文语料
- 提示词手册/魔法书中常见词组合而成的中英文语料
将OpenAI-CLIP的text_encoder作为教师模型并且冻结参数，学生模型采用和教师模型同样大小的多语言BERT模型，训练时英文输入通过教师模型获取相应的t_en_hiddent_state，英文和中文分别通过学生模型获取相应s_en_hiddent_state，s_zh_hidden_state，采用l1、l2、cos距离等构造损失函数使得学生模型的中英文hiddent_state逐渐靠近教师模型的hiddent_state。由于平行语料的中文和英文存在天然的不等长性质，为了使得平行的中文和英文尽量接近，训练过程中我们还添加了中文解码器，使用学生模型的中英文hiddent_state作为解码器的hidden_state输入，通过翻译任务来辅助实现中文和英文的对齐目的。
目前我们主要评估了SkyCLIP在Flickr30K-CN的zero-shot表现，主要对比了若干具备中文能力的相关开源模型，为确保对比的公平性，具有多个模型尺寸的我们均选取基于OpenAI-CLIP ViT-L/14尺寸的模型，我们评估的流程参考了Chinese-CLIP所提供的评估脚本。
Flickr30K-CN Retrieval:
| Task | Text-to-Image | Image-to-Text | MR | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Setup | Zero-shot | Zero-shot | |||||
| Metric | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 | |
| Taiyi-326M | 53.8 | 79.9 | 86.6 | 64.0 | 90.4 | 96.1 | 78.47 |
| AltCLIP | 50.7 | 75.4 | 83.1 | 73.4 | 92.8 | 96.9 | 78.72 |
| Wukong | 51.9 | 78.6 | 85.9 | 75 | 94.4 | 97.7 | 80.57 |
| R2D2 | 42.6 | 69.5 | 78.6 | 63.0 | 90.1 | 96.4 | 73.37 |
| CN-CLIP | 68.1 | 89.7 | 94.5 | 80.2 | 96.6 | 98.2 | 87.87 |
| SkyCLIP | 58.8 | 82.6 | 89.6 | 78.8 | 96.1 | 98.3 | 84.04 |
from PIL import Image
import requests
import clip
import torch
from transformers import BertTokenizer
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel, CLIPTextModel
import numpy as np
query_texts = ['一个人', '一辆汽车', '两个男人', '两个女人'] # 这里是输入提示词，可以随意替换。
# 加载SkyCLIP 中英文双语 text_encoder
text_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("./tokenizer")
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("./text_encoder").eval()
text = text_tokenizer(query_texts, return_tensors='pt', padding=True)['input_ids']
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000040083.jpg" #这里可以换成任意图片的url
# 加载CLIP的image encoder
clip_model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
clip_text_proj = clip_model.text_projection
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
image = processor(images=Image.open(requests.get(url, stream=True).raw), return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
image_features = clip_model.get_image_features(**image)
text_features = text_encoder(text)[0]
# sep_token对应于openai-clip的eot_token
sep_index = torch.nonzero(text == student_tokenizer.sep_token_id)
text_features = text_features[torch.arange(text.shape[0]), sep_index[:, 1]]
# 乘text投影矩阵
text_features = clip_text_proj(text_features)
image_features = image_features / image_features.norm(dim=1, keepdim=True)
text_features = text_features / text_features.norm(dim=1, keepdim=True)
# 计算余弦相似度 logit_scale是尺度系数
logit_scale = clip_model.logit_scale.exp()
logits_per_image = logit_scale * image_features @ text_features.t()
logits_per_text = logits_per_image.t()
probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()
print(np.around(probs, 3))我们的数据采用了筛选过的Laion数据集作为训练数据，同时在文本前面加上了 'sai-v1 art' 作为tag使模型能够更快速的学习到我们想要的风格及质量。 预训练模型采用了stable-diffusion-v1-5 作为预训练，使用了16块A100训练了50个小时。 目前模型还在持续优化中，后续会有更稳定的模型更新。
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