Stable Diffusion & OpenAI Whisper: Ein Leitfaden zur Erstellung von Bildern aus Sprache

Entfaltung der Kreativität: Ein Leitfaden zur sprachgesteuerten Bilderzeugung

Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich unglaublich schnell! Mit den neuesten Modellen können wir jetzt beeindruckende Bilder aus gesprochenen Wörtern erstellen, was unendliche Möglichkeiten für Kreativität und Innovation eröffnet. In diesem Tutorial führen wir Sie durch die Grundlagen des Aufbaus Ihrer eigenen Anwendung, die diese bahnbrechende Technologie nutzt.

Erste Schritte

Bevor wir eintauchen, beachten Sie, dass dieses Tutorial Google Colab zur Verfügung stellt, insbesondere für diejenigen ohne eine dedizierte GPU. Fühlen Sie sich jedoch frei, es auf Ihrem lokalen Computer auszuführen, vorausgesetzt, Sie haben eine GPU verfügbar!

Schritt 1: Notwendige Abhängigkeiten installieren

Wir müssen FFmpeg installieren, ein leistungsstarkes Tool zur Aufzeichnung, Umwandlung und Streaming von Audio und Video. Danach installieren wir weitere erforderliche Pakete. Wenn Sie beim Installieren von Whisper auf Probleme stoßen, können Sie hier nach Anleitungen suchen.

Schritt 2: Authentifizieren Sie sich mit Hugging Face

Als nächstes authentifizieren wir unseren Zugang zu Stable Diffusion mit Hugging Face. Dieser Schritt ist entscheidend für die Ermöglichung der Bilderzeugung aus Text.

Schritt 3: Überprüfen Sie die GPU-Verfügbarkeit

Bevor wir fortfahren, ist es wichtig zu überprüfen, ob wir eine GPU verwenden. Wenn alles eingerichtet ist, sind wir bereit zum Programmieren!

Coden Sie Ihre Anwendung

Spracherkennung in Text

Wir beginnen mit der Umwandlung von Sprache in Text. Um Zeit zu sparen, habe ich mein Prompt aufgenommen und im Hauptverzeichnis gespeichert. Mit dem kleinen Modell von OpenAI's Whisper werden wir das gesprochene Prompt extrahieren. Es gibt verschiedene Modellgrößen, also wählen Sie das basierend auf Ihren Anforderungen aus.

Extraktion des Textes

Für den Extraktionsprozess habe ich Code aus dem offiziellen Repository verwendet und einige "Tipps" hinzugefügt, um das Prompt weiter zu verbessern.

Text-zu-Bild-Generierung

Nun werden wir den Übergang von Text zu Bildern mit Stable Diffusion durchführen. Zuerst laden wir das Modell.

Mit der Verarbeitungspipeline werden wir ein Bild aus dem Text generieren, den wir aus unserer Stimme extrahiert haben.

Ergebnisse anzeigen!

Lassen Sie uns die generierten Ergebnisse überprüfen. Obwohl wir möglicherweise nicht jeden Parameter feinabgestimmt haben, liegt der Hauptdurchbruch hier in der Fähigkeit, Bilder direkt aus Sprachaufforderungen zu erstellen. Ist das nicht erstaunlich? Wenn wir darüber nachdenken, wo wir vor einem Jahrzehnt standen und die Fortschritte von heute betrachten, ist das wirklich inspirierend!

Fazit

Vielen Dank, dass Sie mich auf diesem Weg zur Erstellung eines sprachgesteuerten Bilderzeugers begleitet haben! Ich hoffe, Sie hatten genauso viel Spaß wie ich beim Programmieren dieser Anwendung. Schauen Sie auf jeden Fall wieder vorbei für mehr aufregende Tutorials und Updates im Bereich der künstlichen Intelligenz!

— Jakub Misio, Junior Data Scientist bei New Native