AI 作画初体验
連續看了幾期和菜頭的公眾號上關于 AI 作畫的文章后，我也產生了一些興趣。作為一名理科生，立馬就行動起來，這篇文章就聊一聊我的嘗試過程。
說起 AI 作畫，其實已經出現好幾年了。最早的新聞有：
2018年，10月25日，一幅由人工智能創作出的肖像畫在紐約佳士得拍賣會上拍出43.2萬美元的高價（約合人民幣300萬元）。
但之前的 AI 作畫，都只存在于谷歌、NVidia這樣的頂級實驗室中，對硬件配置有著極高的要求，普通人想要嘗試，并不太容易。
近一段時間，畫家圈刷屏了一個 AI 工具：Disco Diffusion。這個 AI 工具已經進化到 V5.2 版本，具有兩個特點：
平民化。普通的用戶級顯卡就可以運行，而且獲得的效果不錯，速度也能接受（幾分鐘到幾個小時，取決于顯卡）。
易使用。得益于 TTI（Text to Image Generator）技術的發展，人工智能開始“理解”用戶輸入的文本，只需要提供一些關鍵詞，就能指揮 AI 來生成畫作。
現在 AI 作畫工具也是百花齊放，遠不止 Disco Diffusion 這一款，不過這篇文章僅限于探討 Disco Diffusion。
在線嘗試
Disco Diffusion 是一個部署在 Colab 的開源項目，所以在線就可以作圖。Disco Diffusion V 5.2 Colab 地址：
https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb
Colab 是 Google 家的用來在線編寫并運行 Python 程序的 notebook，如果使用過用 Jupyter notebook，會覺得非常熟悉。
依次運行 notebook 中的代碼，就可以出圖。當然 Colab 每天給免費用戶使用的計算資源有限制（有資料說是 2 個小時時長，顯卡資源隨機），經常碰到的情況就是生成到一半，服務器就斷開了。下面就是我在線嘗試生成的畫作：
這是一幅未完成的作品。如果你覺得對你非常有用，可以購買谷歌的云計算資源，完成一幅完整的作品。
不過對一名程序員來說，怎么會這么容易就為云計算買單呢？
接著嘗試其它的 AI 工具：CogView。這是中國之光清華大學的項目，據團隊發布的論文里稱“人工評估的測試中，CogView被選為最好的概率為37.02%，遠遠超過其他基于GAN的模型。”
來源：CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers （https://arxiv.org/abs/2105.13290）
中國團隊出品的產品，當然提示詞原生支持中文，對中國用戶比較友好。試用地址：
https://wudao.aminer.cn/CogView/index.html
使用提示語：“一棵湖面上的櫻花樹，花瓣飄在天空中，湖水倒影” 生成的結果如下：
一次生成 8 張，速度倒是挺快，至于說質量，要看運氣。運氣好的話，還是能生成不錯的圖像的。
再次嘗試一款國外出品的在線生成工具：Dalle-Mini。試用地址：
https://huggingface.co/spaces/dalle-mini/dalle-mini
使用 prompt："A lonely glowing door in a beautiful wilderness, by Asher Brown Durand." 生成的圖像如下：
這個生成的速度也很快，一次生成 9 張，但效果比起和菜頭本地運行生成出來的圖還是差遠了。
沒有辦法了，還是得本地部署，雖然顯卡比較渣（RTX 2080 TI），但我可以用時間換取質量。
本地部署
關于 Disco Diffusion 的本地部署，網上有許多資料，谷歌也給出了本地部署的官方文檔：
https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html
但作為一名程序員，我更喜歡批量化的運行，喜歡直接通過腳本搞定一切，所以我選擇了通過 Docker 部署。
我的操作系統環境是 Ubuntu 20.04 LTS，NVIDIA 的驅動和 CUDA 已經安裝，版本如下：
照著網上的資料一步步操作，你總會遇到這樣或那樣的問題，這并不是作者的問題，而是這個世界變化太快。本次部署我也碰到了一些問題，所以記錄一下。
上 Disco Diffusion 的 Github 下載代碼，其中包含 Dockerfile：
構建 Docker 鏡像。
構建 Docker 鏡像需要分兩步，首先是構建 Prep 鏡像，然后 main 鏡像，次序不能反，因為 main 鏡像依賴于 Prep 鏡像。
cd?docker/prep docker?build?-t?disco-diffusion-prep:5.1?. cd?../main docker?build?-t?disco-diffusion:5.1?.在構建 Prep 鏡像時可能會碰到如下錯誤：
Step?5/16?:?RUN?wget?--no-directories?--progress=bar:force:noscroll?-P?/scratch/models?https://v-diffusion.s3.us-west-2.amazonaws.com/512x512_diffusion_uncond_finetune_008100.pt--->?Running?in?e777eaa1659f --2022-05-26?01:36:57--??https://v-diffusion.s3.us-west-2.amazonaws.com/512x512_diffusion_uncond_finetune_008100.pt Resolving?v-diffusion.s3.us-west-2.amazonaws.com?(v-diffusion.s3.us-west-2.amazonaws.com)...?52.92.146.186 Connecting?to?v-diffusion.s3.us-west-2.amazonaws.com?(v-diffusion.s3.us-west-2.amazonaws.com)|52.92.146.186|:443...?connected. HTTP?request?sent,?awaiting?response...?404?Not?Found 2022-05-26?01:36:58?ERROR?404:?Not?Found.原因就在于模型文件在服務器上已經不存在，研究了一下 colab 中的代碼，發現還有一套 fallback 地址（備用地址），所以將 docker/prep/Dockerfile 中的地址修改為：
https://huggingface.co/lowlevelware/512x512_diffusion_unconditional_ImageNet/resolve/main/512x512_diffusion_uncond_finetune_008100.pt如果其它的模型還存在問題，可以依葫蘆畫瓢，修改為備用地址即可。
不過有一個模型死活下載不下來：
--2022-05-26?04:47:12--??(try:20)??https://cloudflare-ipfs.com/ipfs/Qmd2mMnDLWePKmgfS8m6ntAg4nhV5VkUyAydYBp8cWWeB7/AdaBins_nyu.pt Connecting?to?cloudflare-ipfs.com?(cloudflare-ipfs.com)|31.13.81.4|:443...?failed:?Connection?timed?out. Connecting?to?cloudflare-ipfs.com?(cloudflare-ipfs.com)|2001::6ca0:a936|:443...?failed:?Cannot?assign?requested?address. Giving?up.沒有辦法，只能上網找一個，先下載下來，地址：
https://drive.google.com/drive/folders/1nYyaQXOBjNdUJDsmJpcRpu6oE55aQoLA
然后通過 COPY 指令從 host 復制到 Docker 容器：
COPY?AdaBins_nyu.pt?/scratch/pretrained/啟動 Docker 容器，運行 Disco Diffusion 腳本。
事先準備好 images_out 和 init_images 兩個目錄， 前一個目錄存放生成的圖像，后一個是初始圖像存放的位置。然后映射到容器，這樣，在 Docker 容器中生成的圖像才好被 host 主機訪問到：
docker?run?--rm?-it?\-v?$(echo?~)/disco-diffusion/images_out:/workspace/code/images_out?\-v?$(echo?~)/disco-diffusion/init_images:/workspace/code/init_images?\--runtime=nvidia?\--name="disco-diffusion"?--ipc=host?\--user?$(id?-u):$(id?-g)?\ disco-diffusion:5.1?python?disco-diffusion/disco.py如果遇到權限問題：
PermissionError:?[Errno?13]?Permission?denied:?'/workspace/code/images_out/TimeToDisco'可以修改一下 host 下文件的 owner 或者 mode:
sudo?chown?alex:alex?~/disco-diffusion/images_out/然后就是漫長的等待。在沒有修改任何參數的情況下，生成了 49 張圖片，大小為 1280x768，大家可以欣賞一下其中的幾張：
值得一提的是，AI 程序對同一個輸入，每次輸出并不相同，這和傳統的計算機程序不一樣，所以要獲得好的結果，需要多多嘗試，挑選出最好的結果。
和菜頭自從迷上了 AI 作畫后，其公眾號的題圖都是自己生成，現在網上也有一些大神，通過 AI 畫出了不少令人驚艷的作品。下面這篇文章嘗試了古風插畫，我非常喜歡：
AI 能理解和表達古詩意境嗎？來看看西喬用人工智能輔助創作的古風插畫（第一輯）
你對 AI 作畫怎么看，先動手嘗試一下再來說說你的看法吧！
總結
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