DALL·E Flow 简介
DALL·E Flow 是一个由 Jina AI 开发的人工智能图像生成工作流,它可以从文本提示创建高清图像。这个工作流结合了多个先进的 AI 模型,包括 DALL·E-Mega、GLID-3 XL 和 Stable Diffusion 来生成图像候选,然后使用 CLIP-as-service 对候选进行排序。用户可以选择喜欢的图像进行进一步的优化和放大,最终得到高质量的 1024x1024 像素图像。
DALL·E Flow 采用客户端-服务器架构,具有高可扩展性、非阻塞流式传输和现代化的 Python 接口。它为创意艺术家和设计师提供了一个强大而灵活的工具,可以探索 AI 辅助的图像生成的无限可能性。
学习资源
1. 官方资源
- DALL·E Flow GitHub 仓库：包含完整的源代码、安装说明和使用教程。
- 在线演示：Google Colab 笔记本,可以直接体验 DALL·E Flow 的功能。
2. 文档和教程
- DALL·E Flow 使用指南：详细介绍了客户端和服务器的使用方法。
- DocArray 文档：DALL·E Flow 使用的数据结构库,对于理解代码很有帮助。
3. 视频教程
- DALL·E Flow 介绍视频：官方发布的项目介绍视频。
4. 社区资源
- DALL·E Flow Discord 频道：可以与其他用户和开发者交流。
- Reddit r/artificial 讨论：社区用户分享的使用经验和作品。
5. 相关项目
使用示例
以下是使用 DALL·E Flow 生成图像的基本步骤:
- 安装必要的依赖:
pip install "docarray[common]>=0.13.5" jina
- 连接到 DALL·E Flow 服务器:
server_url = 'grpcs://dalle-flow.dev.jina.ai'
- 生成初始图像:
from docarray import Document
prompt = '一个机器人下棋的油画,马蒂斯风格'
doc = Document(text=prompt).post(server_url, parameters={'num_images': 8})
da = doc.matches
da.plot_image_sprites(fig_size=(10,10), show_index=True)
- 选择并优化图像:
fav_id = 3
fav = da[fav_id]
diffused = fav.post(f'{server_url}', parameters={'skip_rate': 0.5, 'num_images': 36}, target_executor='diffusion').matches
diffused.plot_image_sprites(fig_size=(10,10), show_index=True)
- 放大最终图像:
dfav_id = 34
fav = diffused[dfav_id]
fav = fav.post(f'{server_url}/upscale')
fav.display()
通过这个工作流,你可以从一个简单的文本提示开始,逐步优化和放大,最终得到一张高质量的 AI 生成图像。
DALL·E Flow 为 AI 辅助的创意工作开辟了新的可能性。无论你是艺术家、设计师还是技术爱好者,都可以尝试使用这个强大的工具来探索 AI 图像生成的潜力。通过本文提供的学习资源,你可以快速上手 DALL·E Flow,开始创作出令人惊叹的 AI 艺术作品。
