上一篇文章《最佳实践 | 用腾讯云智能图画才能完成AI作画》说到用腾讯云智能才能怎么完成简易版的AI画画，发布后受到很多网友重视，也在思考还能不能做出更好的作用。最近发现AI绘画玩法在短视频渠道也掀起了一波热潮，结合在网上看到有一些很优秀的AI画画模型，也想测验在上一篇的基础上做出更好的体验作用。

接下来完好的共享下我的实践过程，感兴趣的朋友也能够测验。

1.完成思路

经过AI生成人像图，然后调用腾讯云智能才能进行人脸交融，终究生成一张作用比较好的人像图。

1.1 详细流程：

2.准备工作

2.1 Stable-Diffusion布置

Stable Diffusion 是一个开源的文本转图画模型，能够经过输入一段文字，生成一张契合语义的图片。详细能够看github的介绍： github.com/CompVis/sta…

依照文档装置，装置过程大同小异，不再赘述。

经过脚本的方式生成图片：

from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import sys
# 指定模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
        # "CompVis/stable-diffusion-v1-4", 
        "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
        # "hakurei/waifu-diffusion",
        use_auth_token=True
).to("cuda")
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
prompt = sys.argv[1]
with autocast("cuda"):
    image = pipe(prompt, num_inference_steps=100).images[0]  
    image.save(sys.argv[2] + ".png")

指定关键词，调用输出，看下生成作用：

python3 interface.py "*******" out

3.小程序demo实践

下面是我经过小程序端来完成AI作画的过程。

3.1 AI画画服务端：

模型布置好后只能本地履行，咱们简略完成下功用：

一、用户把使命提交到cos上，服务经过拉去cos的内容来履行AI画画使命。

二、经过履行shell命令，并将生成好的图片上传到cos。

COS文档： cloud.tencent.com/document/pr…

AI画画模型履行代码：

type Request struct {
	SessionId string `json:"session_id"`
	JobId     string `json:"job_id"`
	Prompt    string `json:"prompt"`
	ModelUrl  string `json:"model_url"`
	ImageUrl  string `json:"image_url"`
}
type JobInfo struct {
	JobId string `json:"job_id"`
	Request
}
func run(req *JobInfo) {
	begin := time.Now()
	Log("got a job, %+v", req)
	jobId := req.JobId
	cmd := exec.Command("sh", "start.sh", req.Prompt, jobId)
	err := cmd.Run()
	if err != nil {
		fmt.Println("Execute Command failed:" + err.Error())
		return
	}
	result, err := os.ReadFile(fmt.Sprintf("output/%s.png", jobId))
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	url, err := cos.PutObject(context.Background(), fmt.Sprintf("aidraw/%s.png", jobId), result)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	resp := &Response{
		SessionId: req.SessionId,
		JobId:     jobId,
		JobStatus: "FINISNED",
		CostTime:  time.Since(begin).Milliseconds(),
		ResultUrl: url,
	}
	Log("job finished, %+v", resp)
	data, _ := json.Marshal(resp)
	pushResult(jobId, string(data))
}

经过cos来完成使命办理，涉及到使命拉取和结果上传，以下是完成代码：

func pullJob() *JobInfo {
	res, _, err := cos.GetInstance().Bucket.Get(context.Background(), &cossdk.BucketGetOptions{
		Prefix:       JOB_QUEUE_PUSH,
		Delimiter:    "",
		EncodingType: "",
		Marker:       "",
		MaxKeys:      10000,
	})
	if err != nil {
		return nil
	}
	var jobId string
	for _, v := range res.Contents {
		if !objectExist(fmt.Sprintf("%s/%s", JOB_QUEUE_RESULT, getNameByPath(v.Key))) {
			jobId = v.Key
			break
		}
	}
	if len(jobId) == 0 {
		return nil
	}
	jobId = getNameByPath(jobId)
	Log("new job %s", jobId)
	resp, err := cos.GetInstance().Object.Get(context.Background(), fmt.Sprintf("%s/%s", JOB_QUEUE_PUSH, jobId), &cossdk.ObjectGetOptions{})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	defer resp.Body.Close()
	if resp.StatusCode != 200 {
		return nil
	}
	body, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		return nil
	}
	job := &JobInfo{
		JobId: jobId,
	}
	err = json.Unmarshal(body, &job)
	if err != nil {
		return nil
	}
	return job
}
func pullResult(jobId string) *Response {
	resp, err := cos.GetInstance().Object.Get(context.Background(), fmt.Sprintf("%s/%s", JOB_QUEUE_RESULT, jobId), &cossdk.ObjectGetOptions{})
	if err != nil {
		return nil
	}
	defer resp.Body.Close()
	if resp.StatusCode != 200 {
		return nil
	}
	body, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		return nil
	}
	rsp := &Response{}
	json.Unmarshal(body, &rsp)
	return rsp
}
func pushResult(jobId, result string) {
	_, err := cos.PutObject(context.Background(), fmt.Sprintf("%s/%s", JOB_QUEUE_RESULT, jobId), []byte(result))
	if err != nil {
		panic(err)
	}
}

3.2 小程序服务端：

小程序要经过中转服务来异步处理音讯，梳理一下server的功用：

一、转发恳求到AI画画。

二、查询AI画画的结果。（经过cos中转）

以下是部分代码：

协议相关：

type Request struct {
	SessionId string `json:"session_id"`
	JobId     string `json:"job_id"`
	Prompt    string `json:"prompt"`
	ModelUrl  string `json:"model_url"`
	ImageUrl  string `json:"image_url"`
}
type Response struct {
	SessionId string `json:"session_id"`
	JobId     string `json:"job_id"`
	JobStatus string `json:"job_status"`
	CostTime  int64  `json:"cost_time"`
	ResultUrl string `json:"result_url"`
	TotalCnt  int64  `json:"total_cnt"`
}

提交使命：

// submitJobHandler 提交使命
func submitJobHandler(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {
	body, err := io.ReadAll(request.Body)
	req := &Request{}
	err = json.Unmarshal(body, &req)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	Log("got a submit request, %+v", req)
	jobId := GenJobId()
	pushJob(jobId, string(body))
	resp := &Response{
		SessionId: req.SessionId,
		JobId:     jobId,
		TotalCnt:  sumJob(),
	}
	data, _ := json.Marshal(resp)
	writer.Write(data)
}
// describeJobHandler 查询使命
func describeJobHandler(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {
	body, err := io.ReadAll(request.Body)
	req := &Request{}
	err = json.Unmarshal(body, &req)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	Log("got a query request, %+v", req.JobId)
	var ret *Response
	ret = pullResult(req.JobId)
	if ret == nil {
		ret = &Response{
			SessionId: req.SessionId,
			JobId:     req.JobId,
			JobStatus: "RUNNING",
		}
	}
	data, _ := json.Marshal(ret)
	writer.Write(data)
}

3.3.小程序完成AI画画：

index.js

// index.js
// 获取应用实例
const app = getApp()
Page({
  data: {
    totalTask: 0,
    leftTime: 40,
    beginTime: 0,
    processTime: 0,
    taskStatus: "STOP",
    inputValue: "",
    tags: [],
    option: [],
    buttonStatus: false,
    index: 0,
    motto: 'Hello World',
    userInfo: {},
    hasUserInfo: false,
    canIUse: wx.canIUse('button.open-type.getUserInfo'),
    canIUseGetUserProfile: false,
    canIUseOpenData: wx.canIUse('open-data.type.userAvatarUrl') && wx.canIUse('open-data.type.userNickName') // 如需测验获取用户信息可改为false
  },
  // 事情处理函数
  bindViewTap() {
    wx.navigateTo({
      url: '../logs/logs'
    })
  },
  onLoad() {
    if (wx.getUserProfile) {
      this.setData({
        canIUseGetUserProfile: true
      })
    }
    this.onTimeout();
  },
  getUserProfile(e) { 
    // 推荐运用wx.getUserProfile获取用户信息，开发者每次经过该接口获取用户个人信息均需用户确认，开发者妥善保管用户快速填写的头像昵称，防止重复弹窗
    wx.getUserProfile({
      desc: '展现用户信息', // 声明获取用户个人信息后的用处，后续会展现在弹窗中，请慎重填写
      success: (res) => {
        console.log(res)
        this.setData({
          userInfo: res.userInfo,
          hasUserInfo: true
        })
      }
    })
  },
  getUserInfo(e) {
    // 不推荐运用getUserInfo获取用户信息，预计自2021年4月13日起，getUserInfo将不再弹出弹窗，并直接返回匿名的用户个人信息
    console.log(e)
    this.setData({
      userInfo: e.detail.userInfo,
      hasUserInfo: true
    })
  },
  enentloop() {
    var that = this
    if (!that.data.Resp || !that.data.Resp.job_id) {
      console.log("not found jobid")
      return
    }
    return new Promise(function(yes, no) {
      wx.request({
      url: 'http://127.0.0.1:8000/frontend/query',
      data: {
        "session_id": "123",
        "job_id": that.data.Resp.job_id
      },
      method: "POST",
      header: {
        'Content-Type': "application/json"
      },
      success (res) {
        yes("hello");
        if (res.data == null) {
          wx.showToast({
            icon: "error",
            title: '恳求查询失利',
          })
          return
        }
        console.log(Date.parse(new Date()), res.data)
        that.setData({
          Job: res.data,
        })
        console.log("job_status: ", res.data.job_status)
        if (res.data.job_status === "FINISNED") {
          console.log("draw image: ", res.data.result_url)
          that.drawInputImage(res.data.result_url);
          that.setData({
            Resp: {},
            taskStatus: "STOP"
          })
        } else {
          that.setData({
            taskStatus: "PROCESSING",
            processTime: (Date.parse(new Date()) - that.data.beginTime)/ 1000
          })
        }
      },
      fail(res) {
        wx.showToast({
          icon: "error",
          title: '恳求查询失利',
        })
        console.log(res)
      }
    })
  })
  },
  onTimeout:  function() {
    // 敞开定时器
    var that = this;
    let ticker = setTimeout(async function() {
      console.log("begin")
      await that.enentloop();
      console.log("end")
      that.onTimeout();
    }, 3 * 1000); // 毫秒数
    // clearTimeout(ticker);
    that.setData({
      ticker: ticker
    });
  },
  imageDraw() {
    var that = this
    var opt = {}
    if (that.data.option && that.data.option.length > 0) {
      opt = {
        "tags": that.data.option
      }
    }
    console.log("option:", opt)
    wx.request({
      url: 'http://127.0.0.1:8000/frontend/create',
      data: {
        "prompt": that.data.inputValue
      },
      method: "POST",
      header: {
        'Content-Type': "application/json"
      },
      success (res) {
        if (res.data == null) {
          wx.showToast({
            icon: "error",
            title: '恳求失利',
          })
          return
        }
        console.log(res.data)
        // let raw = JSON.parse(res.data)
        that.setData({
          Resp: res.data,
        })
        that.setData({
          totalTask: res.data.total_cnt,
          beginTime: Date.parse(new Date())
        })
      },
      fail(res) {
        wx.showToast({
          icon: "error",
          title: '恳求失利',
        })
      }
    })
  },
  drawInputImage: function(url) {
    var that = this;
    console.log("result_url: ", url)
    let resUrl = url; // that.data.Job.result_url;
    wx.downloadFile({
      url: resUrl,
      success: function(res) {
        var imagePath = res.tempFilePath
        wx.getImageInfo({
          src: imagePath,
          success: function(res) {
            wx.createSelectorQuery()
            .select('#input_canvas') // 在 WXML 中填入的 id
            .fields({ node: true, size: true })
            .exec((r) => {
              // Canvas 对象
              const canvas = r[0].node
              // 渲染上下文
              const ctx = canvas.getContext('2d')
              // Canvas 画布的实践制作宽高 
              const width = r[0].width
              const height = r[0].height
              // 初始化画布大小
              const dpr = wx.getWindowInfo().pixelRatio
              canvas.width = width * dpr
              canvas.height = height * dpr
              ctx.scale(dpr, dpr)
              ctx.clearRect(0, 0, width, height)
              let radio = height / res.height
              console.log("radio:", radio)
              const img = canvas.createImage()
              var x = width / 2 - (res.width * radio / 2)
              img.src = imagePath
              img.onload = function() {
                ctx.drawImage(img, x, 0, res.width * radio, res.height * radio)
              }
            })
          }
        })
      }
    })
  },
  handlerInput(e) {
    this.setData({
      inputValue: e.detail.value
    })
  },
  handlerSearch(e) {
    console.log("input: ", this.data.inputValue)
    if (this.data.inputValue.length == 0) {
      wx.showToast({
        icon: "error",
        title: '请输入你的构思 ',
      })
      return
    }
    this.imageDraw()
  },
  handlerInputPos(e) {
    console.log(e)
    this.setData({
      inputValue: e.detail.value
    })
  },
  handlerInputFusion(e) {
    console.log(e)
    this.setData({
      inputUrl: e.detail.value
    })
  },
  handlerInputImage(e) {
    console.log(e)
  },
  clickItem(e) {
    let $bean = e.currentTarget.dataset
    console.log(e)
    console.log("value: ", $bean.bean)
    this.setData({
      option: $bean.bean
    })
    this.imageDraw()
  }
})

index.wxml:

<view class="container"hljs-attribute">width: 750rpx; height: 1229rpx; display: flex; box-sizing: border-box">
  <div class="form-item"hljs-number">673rpx; height: 70rpx; display: block; box-sizing: border-box">
    <input placeholder="写下你的构思" class="input" bindinput="handlerInput" />
    <input placeholder="待交融URL" class="input" bindinput="handlerInputFusion" />
    <button class="button" loading="{{buttonStatus}}" bindtap="handlerSearch" size="mini"hljs-attribute">width: 158rpx; height: 123rpx; display: block; box-sizing: border-box; left: 0rpx; top: -60rpx; position: relative"> 当即生成 </button>
  </div>
  <view class="text_box">
    <text class="text_line"hljs-attribute">left: 18rpx; top: 0rpx">完成使命数：</text>
    <text class="text_line"hljs-attribute">left: 8rpx; top: 0rpx">{{totalTask}},</text>
    <text class="text_line"hljs-attribute">left: 38rpx; top: 0rpx">{{taskStatus}}</text>
    <text class="text_line"hljs-attribute">left: 43rpx; top: 0rpx">{{processTime}}/{{leftTime}}s</text>
  </view>
  <view class="output_line"hljs-attribute">left: 2rpx; top: 51rpx; width: 714rpx; height: 40rpx; display: flex; box-sizing: border-box">
    <text class="text_line"hljs-number">199rpx; height: 0rpx; display: block; box-sizing: border-box; position: relative; left: 1rpx; top: -92rpx">著作图片</text>
    <viewhljs-attribute">left: -15rpx; top: 2rpx; width: 571rpx; height: 0rpx; display: block; box-sizing: border-box"></view>
  </view>
  <canvas type="2d" id="input_canvas"hljs-built_in">rgb(228, 228, 225); width: 673rpx; height: 715rpx; position: relative; left: 2rpx; top: -64rpx; display: block; box-sizing: border-box">
  </canvas>
  <view class="output_line"hljs-attribute">left: 0rpx; top: 50rpx; width: 714rpx; height: 58rpx; display: flex; box-sizing: border-box">
  </view>
</view>

到这儿就完成了一个AI画画小程序。接下来看下作用，经过输入关键字能够得到著作图：

新的问题来了，测验下来，发现AI模型直接生成的图，人脸部分不太理想，如下图所示：

怎么使得人像更加自然呢？我调研了市面上现有的AI才能，发现腾讯云AI的人脸交融能够完成换脸功用，下面看下详细介绍。

3.4. 人脸交融

3.4.1 人脸交融介绍

3.5.2 交融功用演示：

3.4.3 交融控制台：

用于创建活动和资料。

3.4.4 资料办理：

添加资料即可：

这儿的资料指的便是咱们经过AI生成的图，下面看下作用。

3.4.5 验证AI画画+交融作用

咱们将上述有问题的图片上传到图片交融的DEMO页，咱们做一次图片人脸交融，发现作用相当冷艳：

下面是正常换脸作用:

根据上述结果，结合咱们的运用场景，咱们能够在现有的AI画画基础上添加腾讯云图片交融的才能。

3.5 小程序添加交融作用：

咱们在原来的流程基础上添加交融的过程，下面是详细流程：

3.5.1 大约思路:

3.5.2 详细流程：

添加人脸交融的操作。

3.5.3 服务端添加人脸交融处理接口：

在小程序服务端添加交融的使命处理：

// facefusionHandler ...
func facefusionHandler(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {
	body, err := io.ReadAll(request.Body)
	req := &Request{}
	err = json.Unmarshal(body, &req)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	ret := &Response{
		SessionId: req.SessionId,
 		// 将AI画画的图上传至资料办理， 并和输入图做交融
		ResultUrl: rawCloud(req.ModelUrl, req.ImageUrl),
	}
	data, _ := json.Marshal(ret)
	writer.Write(data)
}

将AI画画的图上传到资料办理，一般需求在控制台履行，我这儿直接经过API来调用，需求手写V3签名，代码就不贴了，感兴趣的能够在这儿看下。

3.5.4 小程序端添加交融后置使命：

小程序端在拿到AI画画后的图，根据需求走一遍交融操作。

facefusion(modelUrl, imageUrl) {
    var that = this;
    that.setData({
      taskStatus: "交融中...",
      processTime: (Date.parse(new Date()) - that.data.beginTime)/ 1000
    })
    wx.request({
      url: 'http://127.0.0.1:8000/frontend/fusion',
      data: {
        "session_id": "123",
        "model_url": modelUrl,
        "image_url": imageUrl
      },
      method: "POST",
      header: {
        'Content-Type': "application/json"
      },
      success (res) {
        if (res.data == null) {
          wx.showToast({
            icon: "error",
            title: '恳求交融失利',
          })
          return
        }
        if (res.data.result_url !== "") {
          console.log("draw image: ", res.data.result_url)
          that.drawInputImage(res.data.result_url);
          that.setData({
            Resp: {}
          })
          that.setData({
            taskStatus: "STOP"
          })
          // clearTimeout(that.data.ticker);
        } else {
          that.setData({
            taskStatus: "PROCESSING",
            processTime: (Date.parse(new Date()) - that.data.beginTime)/ 1000
          })
        }
        // a portrait of an old coal miner in 19th century, beautiful painting with highly detailed face by greg rutkowski and magali villanueve
      },
      fail(res) {
        wx.showToast({
          icon: "error",
          title: '恳求交融失利',
        })
        console.log(res)
      }
    })
  },

编译启动，使命状况这儿会添加“交融中”的状况：

看下前后对比，这是AI生成的图：

经过交融后的图：

优化了下界面，看看终究版：：

总结

至此，就完成了一个AI画画+人像交融的demo，二者搭配运用，能够生成更好的人脸作用，也能够自己组织比较好的prompt来生成比较好的人像图。在huggingface上有很多模型和关键词值得探究，本期先介绍到这儿了。

AI作画技术实践第二期｜用腾讯云智能图片融合优化AI绘画的效果

1.完成思路

1.1 详细流程：

2.准备工作

2.1 Stable-Diffusion布置

3.小程序demo实践

3.1 AI画画服务端：

3.2 小程序服务端：

3.3.小程序完成AI画画：

3.4. 人脸交融

3.4.1 人脸交融介绍

3.5.2 交融功用演示：

3.4.3 交融控制台：

3.4.4 资料办理：

3.4.5 验证AI画画+交融作用

3.5 小程序添加交融作用：

3.5.1 大约思路:

3.5.2 详细流程：

3.5.3 服务端添加人脸交融处理接口：

3.5.4 小程序端添加交融后置使命：

总结

作者信息

AI作画技术实践第二期｜用腾讯云智能图片融合优化AI绘画的效果

1.完成思路

1.1 详细流程：

2.准备工作

2.1 Stable-Diffusion布置

3.小程序demo实践

3.1 AI画画服务端：

3.2 小程序服务端：

3.3.小程序完成AI画画：

3.4. 人脸交融

3.4.1 人脸交融介绍

3.5.2 交融功用演示：

3.4.3 交融控制台：

3.4.4 资料办理：

3.4.5 验证AI画画+交融作用

3.5 小程序添加交融作用：

3.5.1 大约思路:

3.5.2 详细流程：

3.5.3 服务端添加人脸交融处理接口：

3.5.4 小程序端添加交融后置使命：

总结

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