生成式大模型项目实战课件 项目5开发 AI 增强型编程-代码优化与文生图关键技术实践

项目5

开发AI增强型编程

——代码优化与文生图关键技术实践目录大语言模型处理图像方案大语言模型作为Ehancer大语言模型作为PredictorIT编程文生美图拓展创新——使用AI快速分析并选型开源框架任务导入01任务导入01生成式人工智能正在迅速融入我们的工作和学习中，它的影响远远超出了前面章节讨论的日常办公自动化和行业效率提升。在代码编程和图像处理领域，生成式人工智能也取得了显著的进展。在编程方面，大语言模型能够理解编程语言的语法和逻辑，提供代码补全、错误检测、功能实现建议甚至自动化编写代码片段，极大地提高了软件开发的效率和质量。此外，它们还可以帮助开发者学习和掌握新的编程技能。在图像处理方面，生成式人工智能展现出了强大的推理和处理能力，能够进行图像识别、风格转换、内容生成等任务。例如，通过深度学习模型，可以实现艺术风格的迁移，创造出独特的视觉效果，或者生成全新的图像内容。通过本章的阅读，读者将能够理解并熟练使用IT编程与文生美图。本章将通过一系列的任务来逐步引导读者对IT编程与文生美图的深入理解，如图5-1所示。任务1：通过代码优化、修正代码错误、编写测试脚本来对IT编程这一技术进行深入理解，使读者可以熟练掌握并使用这项技术。任务2：通过中文提示词生成美图、图片推理、图片风格迁移和虚拟模特的相关步骤来逐步加深读者对这项技术的深入理解，以及这些工具的灵活性和创新型等方面的感受。大语言模型处理图像方案02大语言模型处理图像方案02图神经网络是深度学习在图结构数据上的应用，通过节点间的递归消息传递和聚合机制，捕获局部邻域信息，生成节点、边或整个图的丰富特征表示，这些表示能够用于执行多种下游任务，如节点分类、图分类、链接预测和社区发现等。GNN因其强大的表达能力和适应性，在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等多个领域中显示出卓越的性能，成为处理现实世界中复杂图数据的流行和有效工具。近年来，大型语言模型，如Transformer、BERT和GPT及其衍生模型，取得了显著的技术进步。这些模型在自然语言处理的多个领域，包括情感分析、机器翻译和文本分类等任务中，表现出了卓越的性能和效率。尽管大语言模型最初设计用于处理文本序列，但研究者们正在不断探索和增强这些模型的多模态处理能力，使它们能够理解和处理包括图像、视频和图数据在内的多种类型的数据。这种跨模态的能力拓展，为构建更为全面和强大的AI系统铺平了道路，使得大语言模型能够更深入地理解和生成丰富、多维的内容，如图所示。大语言模型作为Ehancer03大语言模型作为Ehancer03目前，为了提升图神经网络的性能，主流的图数据集采用的方法是通过大语言模型来增强初始节点特征的质量。这种方法分为基于解释的和基于嵌入的两大类：基于解释的方法利用大语言模型生成额外的文本信息如解释或伪标签，再通过小型语言模型转换为嵌入；而基于嵌入的方法直接由大语言模型生成高质量的节点特征，省去了额外文本生成的步骤。这两种方法都旨在通过大语言模型的高级语言处理能力来丰富GNN的输入特征，进而提高图学习任务的效果,如图5-5所示。IT编程04IT编程04尽管AI工具如Kimi和文心一言并非专门针对编程而设计，它们却能作为编程辅助工具发挥重要作用。这些工具通过自然语言交互，降低了编程的入门难度，尤其对编程基础较弱的用户来说，它们可以帮助完成编程任务，提供代码错误修正、代码解读、注释添加、代码优化和翻译等功能。此外，它们还能够模拟Linux终端、SQL终端、Python编译器和JavaScript控制台等开发环境。用户在遇到技术难题时，可以利用这些AI工具寻求帮助，获取全面的技术解决方案，从而提高编程效率和解决问题的能力。IT编程041.代码优化生成式人工智能平台在辅助编程方面展现出了其强大的功能和潜力。这些平台能够深入代码的每一个层面，提供全方位的优化建议和自动化改进。IT编程042.修正代码错误生成式AI平台是一个全面的编程辅助工具，它通过深度分析代码来检测语法、逻辑错误以及性能瓶颈，并基于编程经验和最佳实践提供优化建议。IT编程043.编写测试脚本生成式AI平台作为一个强大的辅助工具，虽然不直接执行代码测试，却能通过分析用户提供的代码、测试用例或测试计划来提供优化测试策略的建议。文生美图05文生美图05

通义万相是阿里云推出的一款AI绘画创作大模型，标志着“通义”大模型家族在创意领域的进一步扩展。自2023年7月7日上线以来，该模型利用阿里云研发的组合式生成模型Composer，通过先进的技术对图像设计的多个方面如配色、布局、风格等进行细致的拆解与再组合。这种方法不仅提供了高度的可控性，还允许用户在图像生成过程中享有极大的自由度，从而能够创造出丰富多样且个性化的艺术作品。通义万相的推出，展示了AI技术在艺术创作领域的巨大潜力和实际应用价值。通义万相是阿里云推出的AI绘画创作大模型，具备基础文生图、相似图片生成和图像风格迁移三大核心功能。用户可以基于文字描述生成多种风格（如水彩、扁平插画、二次元、油画、中国画、3D卡通和素描等）的图像，上传图片以生成风格相似的AI画作，或者将一种图像的风格应用到另一种图像上。这些功能不仅展现了技术的高度可控性和创新性，也为用户提供了一个强大的艺术创作和探索工具。5.1中文提示词生成美图05在AI绘图工具中，使用提示词生成图片，需要注意以下3个要素：（1）在使用AI绘图工具时，构建提示词应遵循“主题+主题描述+风格描述”的结构框架，首先明确图片的核心主题，然后补充主题的详细描述，包括场景、动作等元素，最后指定期望的艺术风格。（2）扩散模型在理解词语时，倾向于从关键词中捕捉信息。为了优化扩散模型对文本的理解，应该将文本中的描述拆分为关键词，并用逗号分隔。这种方式有助于模型更准确地识别和处理文本中的重要元素。（3）在使用扩散模型等AI绘图工具时，构建有效的提示词应避免使用副词，尤其是介词和助词，如“的”“在”“与”等，而是直接列出关键词，用逗号分隔。以下遵循以上规范，使用通义万相（参见附录3.5）的“文本生成图像”功能生成一张美图：5.2图片推理05在用户希望将图片中的湖面调整为清澈蓝色时，可以利用AI绘图工具对图片进行深度分析并转换成文字描述。随后，用户需对描述中的相关词汇进行修改，以反映期望的视觉效果。通过重新生成图片，用户可能需要多次尝试不同的文字提示，以确保最终的图像既符合预期又保留原图的美感。这个过程虽然可能导致原始意图的细微变化，但通过细致的调整和反复试验，用户可以逐步接近理想中的视觉效果，如图所示。5.2图片推理05（1）由于通义万相没有图片推理功能，这里使用Midjourney的/describe指令来生成图片的提示词，如图所示。5.2图片推理05（2）使用生成的提示词，重新在通义万相上，重新生成图片效果，如图5-15所示。通过AI绘图工具的智能分析和转换，图片的还原度得到了显著提升，同时湖面的颜色也成功地调整为清澈的蓝色。这一过程不仅展现了AI技术在图像处理方面的强大能力，也体现了用户通过细致的文字描述和反复试验来实现个性化视觉目标的可能性。5.3图片风格迁移05选择风格模板，在“图像风格迁移”中按照指示将文件上传到原图与风格图中，如图所示。5.3图片风格迁移05（2）单击“生成指定风格作画”按钮，生成最终AI绘画效果，如图所示。5.4虚拟模特05电商从业者常需塑造独特的品牌形象，其中之一便是创建专属的虚拟模特。下面将通过一系列步骤，打造出个性化的虚拟模特，以固定品牌形象并增强市场识别度。（1）上传自己原有的商品,如图所示。（2）选择商品保留区域，这边使用通义万相的在线工具选择了本件羽绒衣商品，如图所示。5.4虚拟模特05（3）选择模特脸部特征，或者上传你期望的模特的脸型特征图片，给大模型做训练使用。并选择商品展示背景，如图所示。（4）单击“生成模特展示图”按钮，生成最终图片效果，如图5-22所示。拓展创新——使用AI快速分析并选型开源框架06拓展创新——使用AI快速分析并选型开源框架06生成式AI平台虽然功能强大，但目前更适合用于开发基础工具和通用函数。实现高级产品解决方案需要开发人员对需求有深刻理解并精通技术框架。本节将通过实例教学，展示如何利用AI技术快速学习并实现一个音频转文字的开源解决方案，生成实用代码。拓展创新——使用AI快速分析并选型开源框架06（1）通过生成式AI工具，推荐可用的音频转文字的开源方案。拓展创新——使用AI快速分析并选型开源框架06（2）尽管截图仅展示了部分信息，但事实上，针对语音转文字任务，市面上存在众多的开源解决方案。为了迅速挑选出综合评分较高的方案，我们需要评估它们的排名、社区支持和生态兼容性。接下来的步骤是深入了解各个方案的特点，以便快速做出明智的选择。拓展创新——使用AI快速分析并选型开源框架06（3）在使用PaddleSpeech进行音频模型推理时，若计算机的GPU计算性能不足以满足高负荷的推理任务。在这种情况下，我们需要进一步咨询大模型，以寻求解决方案或替代方案来克服这一硬件限制。拓展