
DeepSeek Janus-Pro 应用代码与图片链接实践
文心 ERNIE-ViLG 是百度推出的一款强大的中文跨模态 AI 绘画大模型。凭借其 100 亿参数的规模,该模型能够通过自回归算法将图像生成和文本生成进行统一建模,从而增强跨模态语义对齐能力,显著提高图文生成效果。在艺术创作、虚拟现实、图像编辑等领域,文心 ERNIE-ViLG 展现出广泛的应用前景。文章将详细介绍如何申请和使用百度文心 ERNIE-ViLG API。
文心 ERNIE-ViLG 通过 AI 技术生成图像,激发了创作者的想象力和创造力。其应用场景包括但不限于:
通过这些应用,文心 ERNIE-ViLG 在多个行业中展现出其强大的创新能力。
要使用文心 ERNIE-ViLG API,首先需要注册百度智能云账户。访问 百度智能云 网站,点击页面右上角的“注册”按钮,按照提示完成账户注册流程。
注册完成后,登录百度智能云控制台,导航至“产品服务”中的“人工智能”模块,找到“智能创作平台”项目并进入。在“应用列表”中点击“创建应用”,根据提示填写信息,完成后即可获取 API Key 和 Secret Key。这两个密钥将用于验证 API 请求。
提交请求接口用于创建 ERNIE-ViLG AI 绘画任务。用户需传入文本描述、分辨率、风格参数等信息,系统将自动生成任务 ID。以下是示例代码:
import requests
import json
API_KEY = "你的API Key"
SECRET_KEY = "你的Secret Key"
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ernievilg/v1/txt2img?access_token=" + get_access_token()
payload = json.dumps({
"text": "中国山水画",
"resolution": "1024*1024",
"style": "古风",
"num": 2
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)
查询结果接口用于在任务创建后查看图片生成状态。通过任务 ID 查询生成图片的地址链接:
import requests
import json
from io import BytesIO
from PIL import Image
import os
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ernievilg/v1/getImg?access_token=" + get_access_token()
payload = json.dumps({
"taskId": "提交请求代码返回的 'taskId' 的值"
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print('请求的返回值:', response.text)
在本地环境中配置 Python 及相关库,以便调试和运行代码。推荐使用 Python 3.7 及以上版本,安装方式如下:
pip install --upgrade wenxin-api
在 PyCharm 中,通过项目设置添加 Python 解释器和所需依赖包。
ERNIE-ViLG 2.0 融合了细粒度的文本知识和图片关键元素知识。例如,模型在文本中增加了词性描述(动词、名词、形容词)以及物体识别预处理,从而提高了图像生成的准确性和细节表现。
该模型在去噪过程中引入了混合降噪专家机制,不同的去噪步骤采用不同的 U-Net 网络参数,从而提升了生成图像的质量。
在实验中,ERNIE-ViLG 2.0 在 MS-COCO 数据集上的表现优于 DALL-E 2 和 Stable Diffusion。通过人类评估,模型生成的图像在文本相关性和逼真度方面均表现出色。
问:如何申请百度文心 ERNIE-ViLG API?
问:文心 ERNIE-ViLG API 支持哪些图像风格?
问:API 的使用是否收费?
问:如何处理 API 调用中的错误?
问:如何确保生成的图像质量?
通过本文的介绍,希望能帮助您更好地理解和使用百度文心 ERNIE-ViLG API,体验 AI 绘画的魅力。