Promptist

🚀 Promptist: 自動プロンプト最適化のための強化学習

Promptistは、強化学習を用いて自動的にプロンプトを最適化するツールです。言語モデルを介して、ユーザーの入力をモデルが好むプロンプトに最適化します。

📢 最新情報

• [デモ公開] 2022年12月: HuggingFace Spaceのデモ
• [モデル公開] 2022年12月: リンク
• [論文公開] 2022年12月: Optimizing Prompts for Text-to-Image Generation

• 言語モデルは、ユーザー入力をモデルが好むプロンプトに最適化するプロンプトインターフェースとして機能します。
• 強化学習を通じて自動プロンプト最適化のための言語モデルを学習します。

📦 Stable Diffusion v1.4の事前学習モデルの読み込み

https://huggingface.co/spaces/microsoft/Promptist でオンラインデモを試すことができます。

⚠️ 重要提示

HuggingFace SpaceのオンラインデモはCPUを使用しているため、生成速度が遅くなることが予想されます。より高速な生成を行うには、GPUを使用してモデルをローカルに読み込んでください。

💻 使用例

基本的な使用法

import gradio as grad
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

def load_prompter():
  prompter_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/Promptist")
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
  tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
  tokenizer.padding_side = "left"
  return prompter_model, tokenizer

prompter_model, prompter_tokenizer = load_prompter()

def generate(plain_text):
    input_ids = prompter_tokenizer(plain_text.strip()+" Rephrase:", return_tensors="pt").input_ids
    eos_id = prompter_tokenizer.eos_token_id
    outputs = prompter_model.generate(input_ids, do_sample=False, max_new_tokens=75, num_beams=8, num_return_sequences=8, eos_token_id=eos_id, pad_token_id=eos_id, length_penalty=-1.0)
    output_texts = prompter_tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
    res = output_texts[0].replace(plain_text+" Rephrase:", "").strip()
    return res

txt = grad.Textbox(lines=1, label="Initial Text", placeholder="Input Prompt")
out = grad.Textbox(lines=1, label="Optimized Prompt")
examples = ["A rabbit is wearing a space suit", "Several railroad tracks with one train passing by", "The roof is wet from the rain", "Cats dancing in a space club"]

grad.Interface(fn=generate,
               inputs=txt,
               outputs=out,
               title="Promptist Demo",
               description="Promptist is a prompt interface for Stable Diffusion v1-4 (https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4) that optimizes user input into model-preferred prompts.",
               examples=examples,
               allow_flagging='never',
               cache_examples=False,
               theme="default").launch(enable_queue=True, debug=True)