Pai Bloom 1b1 Text2prompt Sd

🚀 BeautifulPrompt

私たちは自動プロンプト生成モデルをオープンソースで公開しています。極めてシンプルなプロンプトを入力するだけで、言語モデルによって最適化されたプロンプトを取得でき、より簡単に高品質な画像を生成することができます。

• Github: EasyNLP

🚀 クイックスタート

このセクションでは、BeautifulPromptモデルの基本的な使い方を説明します。

✨ 主な機能

• 自動的にプロンプトを生成し、高品質な画像生成をサポートします。
• シンプルな入力で、言語モデルによる最適化されたプロンプトを得ることができます。

📦 インストール

このモデルはtransformersライブラリを使用しています。必要なライブラリをインストールすることで、簡単に使用できます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('alibaba-pai/pai-bloom-1b1-text2prompt-sd')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('alibaba-pai/pai-bloom-1b1-text2prompt-sd').eval().cuda()

raw_prompt = '1 girl'
input = f'Instruction: Give a simple description of the image to generate a drawing prompt.\nInput: {raw_prompt}\nOutput:'
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors='pt').cuda()

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_length=384,
    do_sample=True,
    temperature=1.0,
    top_k=50,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.2,
    num_return_sequences=5)

prompts = tokenizer.batch_decode(outputs[:, input_ids.size(1):], skip_special_tokens=True)
prompts = [p.strip() for p in prompts]
print(prompts)

📚 ドキュメント

作品展示

オリジナル	BeautifulPrompt
prompt: taylor swift, country, golden, fearless,wavehair	prompt: portrait of taylor swift as a beautiful woman, long hair, country, golden ratio, intricate, symmetrical, cinematic lighting, highly detailed, digital painting, artstation, concept art, smooth, sharp focus, illustration

オリジナル	BeautifulPrompt
prompt: A majestic sailing ship	prompt: a massive sailing ship, epic, cinematic, artstation, greg rutkowski, james gurney, sparth

使用须知

⚠️ 重要提示

上記のモデルを使用する場合は、AIGCモデルオープンソース特別条項を遵守する必要があります。

Paper Citation

このモデルが役に立った場合は、以下の論文を引用してください。

@inproceedings{emnlp2023a,
  author    = {Tingfeng Cao and
            Chengyu Wang and
            Bingyan Liu and
            Ziheng Wu and
            Jinhui Zhu and
            Jun Huang},
  title     = {BeautifulPrompt: Towards Automatic Prompt Engineering for Text-to-Image Synthesis},
  booktitle = {Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track},
  pages     = {1--11},
  year      = {2023}
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。