使用Kandinsky模型系列进行图像生成的指南

Kandinsky家族模型展示了人工智能根据文本描述生成图像的前沿能力，艺术创意与技术创新真正结合。该模型以抽象艺术之父Wassily·Kandinsky的名字命名，确实源自根深蒂固的俄罗斯文化元素，并以其独特的文本到图像合成方法脱颖而出。

本文将尝试简要概述 Kandinsky 模型，包括模型的开发方式、模型的功能以及如何在模型开发后生成图像和增强图像的实用技巧。您将建立环境、学习编写有效的提示，并学习使用权重和偏差优化项目。从 AI 艺术新手到经验丰富的从业者，这篇文章应有尽有：作为使用 Kandinsky 模型的艺术家，您需要了解的所有建议。

理解Kandinsky模型

Kandinsky模型历史背景

从文本描述创建详细且具有文化细微差别的图像的历程始于更简单的生成模型，多年来取得了重大进展。

最初，GAN（生成对抗网络）等模型通过从噪声中生成图像奠定了基础。OpenAI 的 DALL-E 等模型实现了该领域的飞跃，展示了从文本提示生成复杂图像的潜力。

在此基础上，Kandinsky系列代表了最新的发展，改进和扩展了文本到图像生成的能力，以融入特定的文化元素和主题，特别是俄罗斯文化。

Kandinsky模型技术概述

包括 Kandinsky 3.0 在内的 Kandinsky 模型的核心是潜在扩散模型。这些模型的工作原理是，在从文本提示中收集到的语义理解的指导下，逐渐将随机信号降噪为连贯的图像。

该过程涉及模型组件之间的复杂协作：解释提示的文本编码器、在每个步骤预测和细化图像的 U-Net 架构以及呈现生成图像的最终解码器。

Kandinsky模型的独特之处不仅在于其技术实力，还在于其能够利用丰富的数据集，该数据集包含来自俄罗斯文化的广泛视觉表现，而其文本编码器和 Diffusion U-Net 模型的容量增强则增强了这一能力。

Kandinsky模特关注俄罗斯文化

Kandinsky模型中对俄罗斯文化的强调，既是对著名俄罗斯画家Wassily·Kandinsky遗产的认可，也是刻意为人工智能生成的图像增添文化深度。

通过整合与俄罗斯文化相关的特定数据，Kandinsky模型可以生成与俄罗斯独有的美学、符号和历史背景产生共鸣的图像。这种文化特性使用户能够探索各种主题和图案，这些主题和图案承载着俄罗斯艺术、历史和民间传说的精髓，使Kandinsky模型成为连接过去和未来创意 AI 表达的桥梁。

Kandinsky模型建筑

Kandinsky1.0

Kandinsky 1.0 是潜在扩散架构的全新探索，它将图像优先模型的原理与潜在扩散技术相结合。重点是通过利用多语言文本编码器和试验 CLIP 图像嵌入（而不是独立文本编码器）来改进文本到图像的合成。该模型标志着 Kandinsky 系列的开始，强调通过潜在扩散而非像素级扩散模型来提高图像生成的效率和质量。

Kandinsky2.0和2.1

Kandinsky 2.0 在其前身的基础上引入了多语言功能，结合了两个文本编码器（mCLIP-XLMR 和 mT5-encoder-small）和一个扩散图像先验，从而实现了真正的多语言文本到图像生成体验。它在一个庞大的多语言数据集上进行了训练，并展示了图像质量和文本提示理解方面的改进。Kandinsky 2.1 通过继承 Dall-E 2 和潜在扩散模型的最佳实践进一步完善了模型，利用 CLIP 进行文本和图像编码。此版本在混合图像和文本引导图像处理方面引入了新的维度，利用具有增强规格的转换器进行潜在空间的扩散映射。

Kandinsky 2.2

Kandinsky 2.2 引入了重大改进，包括新的图像编码器 CLIP-ViT-G 和 ControlNet 机制的添加。这些增强功能大大提高了模型生成更美观图像和更好地理解文本提示的能力。架构细节揭示了一个复杂的整体，包括文本编码器、1B 参数扩散图像先验、强大的 CLIP 图像编码器、潜在扩散 U-Net 和 MoVQ 编码器/解码器。此版本因其有效控制图像生成过程的能力而脱颖而出，从而产生更准确、更具视觉吸引力的输出。

Kandinsky3.0

Kandinsky 3.0 在前代的基础上，引入了基于潜在扩散的更大规模文本到图像生成模型。它利用了显著更大的 U-Net 主干和文本编码器，专注于生成高质量且逼真的图像。

此版本的特点是纳入了更多与俄罗斯文化相关的数据，增强了模型生成与文化元素产生共鸣的图像的能力。Kandinsky 3.0 的架构包括三个主要阶段：文本编码、嵌入映射（图像先验）和潜在扩散，其中采用 UNet 模型以及自定义预训练自动编码器进行潜在扩散过程。

数据训练

训练过程分为几个阶段，这使得我们可以使用更多的训练数据，以及生成不同大小的图像。

256 × 256：11 亿个文本-图片对，批量大小为 20，600k 步，100 个 A100
384×384：7.68 亿个文本到图片对，批量大小 10，500k 步，100 个 A100。
512 × 512：4.5 亿个文本-图片对，批量大小为 10，40 万步，100 个 A100
768 × 768：2.24 亿个文本到图片对，批量大小为 4，250k 步，416 A100
混合分辨率：768≤宽×高≤1024，2.8 亿个文本-图片对，批量大小 1，35 万步，416 个 A100

从文本生成图像的挑战

通过诸如Kandinsky模型之类的模型将文本转换为图像，距离彻底改变人工智能又近了一步。然而，这种创新模型及其精细的过程并非免费，使用这种技术的道路总是充满技术甚至概念挑战。对于任何想要深入研究人工智能生成图像世界的人来说，了解这些挑战都至关重要。

技术限制

计算成本高： 主要挑战之一是文本转图像模型所需的高计算要求。正如我们将在本文后面的实践部分中看到的那样，生成连贯且详细的图像所需的功率和处理单元数量是巨大的，因此很有可能必须使用高级 GPU 或云设施，而这些设施成本高昂，普通研究人员或业余爱好者很难获得。
模型训练和微调： 这些模型在具有大量计算资源的海量数据集上进行训练；这是为了进行微调以便可以提取训练的期望结果或关注特定的风格或主题。
创造性与准确性的平衡： 另一个核心挑战在于将文字表示成图像时，创造性与准确性之间的平衡。后者必须严格遵循输入文本进行图像生成，不应自由发挥各种创造力。此类模型必须理解和解释语言中微妙的含义，这通常需要精细的自然语言处理技术

设置我们的环境

那么我们到底需要什么？我们将此部分分为 3 个需求部分。

软件要求

使用 Kandinsky 模型需要具有特定库（例如 torch、transformers 和 diffusers）的 Python 环境，正如模型文档中强调的那样。安装现代版本的 Python 至关重要，通常是 Python 3.8 或更新版本。我们将在本文的编码部分检查所需的特定库。

硬件要求

此外，正如我们之前所说，由于 Kandinsky 模型利用了计算密集型的潜在扩散技术，因此建议使用功能强大的 GPU 进行高效训练和推理。NVIDIA 的 CUDA 兼容 GPU（例如 A100 或 V100）通常因其能够以相当快的速度处理大型模型和数据集而受到青睐。如果您手头没有足够的资源，您也可以利用第三方 GPU 提供商，例如 Kaggle 和 Google Colab。

权重和偏差

Weights & Biases (W&B) 是一个多功能平台，旨在简化机器学习工作流程。它专门用于跟踪实验、版本控制数据集和优化模型。W&B 的仪表板提供有关模型性能的实时洞察，促进快速迭代和改进。对于 AI 研究人员和开发人员来说，W&B 提供了一个不可或缺的工具包，用于记录进度、比较实验结果以及与社区分享发现。

制作提示

有效快速工程的技术

提示是您提供给模型的文本片段，以便模型运行和处理。提示工程是一门艺术，它设计出最高效、资源消耗最少、最终结果准确的输入文本，指导 AI 模型生成所需的输出。

这里主要关注的是提示的清晰度和特异性。精心设计的提示不仅应传达主题，还应传达风格、情绪以及您希望在生成的图像中看到的任何特定细节。

例如，不要说“风景”，你可以说“黄昏时分的雪景，反射着落日的柔和光芒，风格类似伊凡·希什金 (Ivan Shishkin)”。要具体。这种详细的提示有助于模型理解并生成与你的想象最接近的图像。

融入文化差异

在制作反映某些文化方面的图像时，应理解并在提示中适当地表现出这些微妙之处。不要使用陈词滥调或刻板印象；相反，要始终理解和尊重主题，以实现真实的表现。或者在Kandinsky的模型中，俄罗斯文化是其艺术形象的核心，也许对传统俄罗斯艺术、建筑、民间传说和风景的暗示会是丰富的、具有文化权重的参照物。这种敏感性将支持灵活性，不仅可以学习如何实现文化多样性，还可以庆祝文化多样性。

使用 W&B 跟踪和版本提示实验

将 W&B 集成到您的工作流程中，您可以系统地跟踪和比较不同的提示及其结果。以下是您在 W&B 的帮助下进行实验的方法：

wandb.log({"prompt": prompt, "generated_images": wandb.Image(image)})

上述代码将记录在项目中启动 W&B 后针对提示、超参数和任何生成的图像进行的每个实验。这将确保提示能够实时跟踪，就像 wandb.log 一样，并查看每个提示的有效性以及不同 Kandinsky 模型系列之间的差异。

用Kandinsky生成图像

在本文的这一部分中，我们将使用 Kandinksy 2.1 和 2.2 解码器模型生成图像。我们将介绍环境设置、权重和偏差初始化、模型准备和图像生成。我们将使用权重和偏差来记录生成的图像以及用于生成此类图像的提示。

利用两种模型的不同图像，自己判断哪个模型更好。

Step 1：设置环境

首先，确保已安装所有必需的库，包括 torch、transformers、diffusers 和 wandb。安装命令可能如下所示：

!pip install torch transformers diffusers wandb

Step 2：初始化权重和偏差

在开始图像生成实验之前，请在脚本中初始化 W&B。此步骤可以跟踪实验、参数和结果。

import wandb

# Initialize a new W&B run

wandb.init(project='kandinsky-image-generation', entity='your_wandb_username')

将 “your_wandb_username” 替换为您实际的 W&B 用户名。

Kandinsky模型 2.1

Step 3a：准备模型

使用 Hugging Face 扩散器库加载 Kandinsky 模型。确保您指定了设备和任何必要的配置，例如精度。

from diffusers import AutoPipelineForText2Image

import torch

pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("kandinsky-community/kandinsky-2-1", torch_dtype=torch.float16)

pipe.enable_model_cpu_offload()

Step 4a：生成图像

通过向模型提供描述性文本提示来生成图像。提示应尽可能详细，以指导模型生成所需的图像。

prompt = "A alien cheeseburger creature eating itself, claymation, cinematic, moody lighting"

negative_prompt = "low quality, bad quality"

生成图像。

image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, prior_guidance_scale =1.0, height=768, width=768).images[0]

image.save("cheeseburger_monster.png")

Step 5a：将实验记录到 W&B

将文本提示、生成参数和生成的图像记录到 W&B 进行跟踪和版本控制。这对于实验的可重复性和分析至关重要。

wandb.log({

 "prompt": prompt,

 "generated_image": wandb.Image(image)

})

Step 6a：显示图像

显示或保存生成的图像。如果您在 Jupyter 笔记本中工作，则可以直接显示图像。否则，将其保存到文件中。

image.save("cheeseburger_monster.png")

image

Kandinsky模型 2.2 解码器

Step 3b：准备模型

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(

    "kandinsky-community/kandinsky-2-2-decoder", torch_dtype=torch.float16

).to("cuda")









# Set a seed for reproducibility

generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(31)

Step 4b：生成图像

prompt = "A alien cheeseburger creature eating itself, claymation, cinematic, moody lighting"

image = pipeline(prompt, generator=generator).images[0]

Step 5b：将实验记录到 W&B

将生成的图像记录到权重和偏差中。

wandb.log({

    "prompt": prompt,

    "generated_image": wandb.Image(image)

})

步骤 6b：显示图像

显示或保存生成的图像。如果您在 Jupyter 笔记本中工作，则可以直接显示图像。否则，将其保存到文件中。

image.save("cheeseburger_monster.png")

image

结论

Kandinsky模型系列代表了人工智能驱动图像生成发展的重要里程碑。通过将先进的潜在扩散技术与对文化细微差别（特别是俄罗斯文化元素）的深刻理解相结合，这些模型不仅提高了人工智能的技术能力，还增强了其创作在文化和情感层面上引起共鸣的艺术作品的能力。

权重和偏差等工具的加入进一步丰富了用户体验，提供了一种跟踪、评估和优化图像生成过程的有效方法。本指南列出了有效利用Kandinsky模型所需的理论基础和实际步骤，确保用户无论是新手还是经验丰富的 AI 艺术从业者，都能充分发挥自己的潜力。随着 AI 继续与创作过程更深入地交织在一起，Kandinsky模型证明了这一激动人心的前沿领域拥有无限的可能性。

文章转载自： A Guide to Using the Kandinsky Family of Models for Image Generation