利用 Stable Diffusion 和 GPT-4 等 AI 模型，開發者可以有效地建構 AI 驅動的應用程式。提示最佳化框架如 DSPy，能協助開發者測試不同提示組合，提升影像生成效果。透過 Stability AI API，可以輕鬆生成特定風格的影像，例如 Corporate Memphis 風格，適用於客製化部落格插圖。更進一步，結合 GPT-4 生成標題，再以 Stable Diffusion 產生對應影像，即可自動產出豐富多元的視覺內容，例如文化元素拼貼。在應用程式開發流程中，Gradio 提供了便捷的介面建構方案，方便開發者快速建立原型，收集使用者回饋，並持續迭代最佳化產品。此外，Hugging Face Spaces 平臺也為研究和開源社群提供了便捷的專案分享和託管服務。
建立AI驅動的應用程式
在建立AI驅動的應用程式時，需要考慮如何最佳化提示（prompt）以獲得更好的結果。一個有效的方法是使用提示最佳化框架，如DSPy。這個框架可以自動測試不同的提示組合，並選擇出最好的組合。
AI部落格影像
為了使部落格看起來更專業，可以新增自定義的插圖。一個流行的視覺風格是Corporate Memphis，它以大膽和不對稱的形狀，以及有機和幾何形式的混合為特徵。這個風格可以使用AI來複製，從而節省自定義插圖的成本。
生成Corporate Memphis風格的影像
可以使用Stability AI API來生成Corporate Memphis風格的影像。只需提供一個提示，描述想要生成的影像，Stability AI就可以生成出一個符合要求的影像。
import base64
import os
import requests
import uuid
engine_id = "stable-diffusion-xl-1024-v1-0"
api_key = os.getenv("STABILITY_API_KEY")
def generate_image(prompt):
response = requests.post(
f"{api_host}/v1/generation/{engine_id}/text-to-image",
headers={
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
},
json={
"text_prompts": [
{
"text": f"an illustration of {prompt}. in the style of Corporate Memphis, white background, professional, clean lines, warm pastel colors"
}
],
"cfg_scale": 7,
"height": 1024,
"width": 1024,
"samples": 1,
"steps": 30,
}
)
內容解密
上述程式碼使用Stability AI API來生成影像。首先，需要設定API金鑰和引擎ID。然後，定義一個函式generate_image，它接受一個提示作為輸入。這個函式使用requests函式庫傳送一個POST請求到Stability AI API，包含了提示和其他引數。API會傳回一個生成的影像，然後可以使用這個影像作為部落格的插圖。
圖表翻譯
下圖展示了使用Stability AI API生成的Corporate Memphis風格的影像。
graph LR
A[提示] --> B[Stability AI API]
B --> C[生成影像]
C --> D[部落格插圖]
這個流程圖展示瞭如何使用Stability AI API來生成影像。首先，需要提供一個提示，然後Stability AI API會生成出一個符合要求的影像。最後，可以使用這個影像作為部落格的插圖。
文化元素的數位拼貼
在探索文化多樣性的過程中，建立一個無縫的文化元素拼貼或馬賽克，可以成為一個強大的工具，用於展示世界各地的傳統舞蹈、藝術作品、地標和不同傳統服裝的人們。這種視覺呈現可以象徵著人類文化之間的相互聯絡。
實作拼貼的技術方法
為了實作這種文化元素的數位拼貼，我們可以使用Python程式語言，結合Stable Diffusion等AI模型，來生成根據文字提示的影像。以下是一個簡單的示例，展示如何使用Python和Stable Diffusion來建立影像：
import base64
import os
import requests
import uuid
def generate_image(prompt):
# 對Stable Diffusion API進行請求
response = requests.post("https://api.stability.ai/v1/generation",
json={"prompt": prompt, "width": 512, "height": 512})
if response.status_code!= 200:
raise Exception("Non-200 response: " + str(response.text))
data = response.json()
image_paths = []
for i, image in enumerate(data["artifacts"]):
filename = f"{uuid.uuid4().hex[:7]}.png"
with open(filename, "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(image["base64"]))
image_paths.append(filename)
return image_paths
# 測試生成影像
prompt = """一幅無縫的文化元素拼貼或馬賽克，包含世界各地的傳統舞蹈、藝術作品、地標和不同傳統服裝的人們，象徵著人類文化之間的相互聯絡。"""
generate_image(prompt)
封裝影像生成系統
為了封裝整個影像生成系統，我們可以建立一個函式，該函式使用GPT-4生成標題，並將其作為輸入傳遞給Stable Diffusion，以建立根據該標題的影像。以下是如何實作這一點：
from image_generation_chain import create_image
def generate_cultural_mosaic(outline_result):
title = outline_result.title
image = create_image(title)
return image
結合GPT-4和Stable Diffusion
最終，透過結合GPT-4和Stable Diffusion，我們可以建立一個強大的工具，用於生成文化元素的數位拼貼或馬賽克，展現人類文化之間的豐富多樣性和相互聯絡。
flowchart TD
A[文字輸入] --> B[GPT-4生成標題]
B --> C[Stable Diffusion生成影像]
C --> D[影像輸出]
圖表翻譯：
此流程圖描述瞭如何使用GPT-4和Stable Diffusion來生成文化元素的數位拼貼或馬賽克。首先，輸入文字提示到GPT-4中，以生成一個相關的標題。然後，使用Stable Diffusion根據這個標題生成影像。最後，輸出生成的影像。這個過程展示了AI如何被用來建立豐富多樣的文化元素視覺呈現。
影像生成技術
影像生成技術是一種利用人工智慧來建立影像的方法。近年來，影像生成技術得到了快速的發展，許多影像生成模型被提出。其中，Stable Diffusion是一種流行的影像生成模型。
Stable Diffusion模型
Stable Diffusion是一種根據深度學習的影像生成模型。它使用了一種稱為Diffusion的方法來生成影像。Diffusion是一種隨機過程，透過逐步遞進的方式來生成影像。
影像生成過程
影像生成過程可以分為以下幾個步驟：
- 生成影像提示：首先，需要生成一個影像提示。影像提示是一個字串，描述了要生成的影像的內容。
- 傳送請求：然後，需要傳送一個請求給影像生成API。請求中包含了影像提示、API金鑰等資訊。
- 生成影像：接收到請求後，影像生成API會使用Stable Diffusion模型來生成影像。
程式碼實作
以下是使用Python實作影像生成過程的程式碼：
import os
import requests
# 設定API金鑰
api_key = os.getenv("STABILITY_API_KEY", "INSERT_YOUR_IMAGE_API_KEY_HERE")
# 檢查API金鑰
if api_key == "INSERT_YOUR_IMAGE_API_KEY_HERE":
raise Exception("You need to insert your API key in the image_generation_chain.py file.")
# 定義生成影像函式
def create_image(title) -> str:
# 1. 生成影像提示
image_prompt = chat.invoke([
SystemMessage(content=f"Create an image prompt that will be used for Midjourney for {title}.")
]).content
# 2. 傳送請求
response = requests.post(
f"{api_host}/v1/generation/{engine_id}/text-to-image",
headers={
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
},
json={
"text_prompts": [
{
"text": f"an illustration of {image_prompt} in the style of Corporate Memphis, white background, professional, clean lines, warm pastel colors"
}
],
"cfg_scale": 7,
"height": 1024,
"width": 1024,
"samples": 1,
"steps": 30,
},
)
# 傳回生成影像的URL
return response.json()["urls"][0]
內容解密：
上述程式碼中，create_image函式用於生成影像。函式中首先生成影像提示，然後傳送請求給影像生成API。API接收到請求後，使用Stable Diffusion模型來生成影像。最終，函式傳回生成影像的URL。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[生成影像提示]
B --> C[傳送請求]
C --> D[生成影像]
D --> E[傳回生成影像的URL]
上述Mermaid圖表展示了影像生成過程的流程。從開始到傳回生成影像的URL，過程中包含了生成影像提示、傳送請求、生成影像等步驟。
使用Gradio打造簡單的AI原型使用者介面
在將AI應用程式投入生產之前，建立一個簡單的原型使用者介面以收集早期反饋至關重要。這樣可以避免在未經證實的想法上投入太多時間和資源。為了簡化這個過程，開源介面如Gradio和Streamlit提供了便捷的解決方案。
Gradio簡介
Gradio是一個流行的開源介面，允許您快速建立簡單的使用者介面來執行您的AI程式碼。它提供了一種便捷的方式來分享您的原型並收集反饋。Gradio已被玄貓收購，並包括著名的AUTOMATIC1111 Stable Diffusion Web UI。
建立Gradio介面
要建立Gradio介面，您需要存取Gradio原始碼並執行相關指令碼。以下是建立Gradio介面的基本步驟：
- 存取Gradio原始碼：您可以在指定的倉函式庫中找到Gradio原始碼。
- 執行Gradio應用程式：執行Gradio應用程式後，您需要在終端中輸入SERPAPI_API_KEY和STABILITY_API_KEY。
- 存取Gradio介面：執行Gradio後，您可以透過瀏覽器存取Gradio介面。
Gradio介面功能
Gradio介面提供了一種簡單的方式來執行您的AI程式碼和收集反饋。以下是Gradio介面的主要功能：
- 主題輸入：您可以輸入一個主題，Gradio將收集和總結相關的Google結果，並生成面試問題。
- 問題回答：您需要填寫每個問題的答案。
- 生成部落格文章和影像：點選“生成部落格文章和影像”按鈕後，Gradio將使用GPT-4生成整篇部落格文章和影像。
評估品質
人類反饋是AI評估中最有價值的資料。透過Gradio介面收集使用者反饋可以幫助您找出和修復邊緣案例。若您正在為研究目的或開源社群貢獻，請考慮在Hugging Face Spaces上分享您的Gradio演示。這樣可以讓任何人免費託管您的Gradio演示，並只需幾分鐘即可上傳您的專案。
從技術架構視角來看，本文涵蓋了AI驅動應用程式開發的多個關鍵環節，從提示工程與DSPy框架的應用、影像生成API的整合、到使用者介面設計與Gradio的運用，展現了一個完整開發流程。分析Stable Diffusion、GPT-4等模型的協同工作機制，可以發現，AI技術的整合應用正朝向更低門檻、更高效率的方向發展。目前的技術瓶頸主要在於提示工程的精準度和生成內容的可控性，以及如何有效地結合使用者回饋持續最佳化模型。展望未來，預期AI影像生成技術將更深度地融入內容創作流程，實作更精細的風格控制和更個人化的內容輸出。隨著技術的成熟，影像生成模型的運算效率和成本效益也將持續提升，進一步降低應用門檻。玄貓認為，掌握這些核心技術，並關注使用者經驗和回饋，將是打造真正具有商業價值的AI應用程式的關鍵。
