Q：最顶尖的AI技术到底离我们有多远？
ERNIE-ViLG效果
Stable-Diffusion（SD）效果
prompt：clouds surround the mountains and Chinesepalaces,sunshine,lake,overlook,overlook,unreal engine,light effect,Dream，Greg Rutkowski,James Gurney,artstation
Disco-Diffusion效果
prompt：在artstation上的一幅美丽的画，一个独特的灯塔，照耀着它的光穿过喧嚣的血海
prompt：在宁静的风景中画一幅美丽的建筑画
prompt：小桥流水人家
以上惊艳的文图生成效果，是通过PaddleHub三行Python代码实现的作品：
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie_vilg")
results = module.generate_image(text_prompts=["巨大的白色城堡"])以上ernie_vilg替换为stable_diffusion或disco_diffusion_ernievil_base即可轻松体验不同的文图生成模型，用户也可自定义修改text_prompts来获得不同的效果体验。
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PaddleHub中除了AI作画之外，还有更多丰富模型宝藏。本次2.3.0版本更新，新增了包括文心大模型在内的40+模型，累计预训练模型数量已经超过400个，包括大模型、CV、NLP、语音、工业应用等大量优质模型。
目前累计star数量已超过8.3K，频频登上Github Trending日榜月榜，used by 800+，还有不少小伙伴频频贡献，也是深受开发者喜爱。
简介与特性
图像领域
文本领域
包括中文分词、词性标注、句法分析、AI写诗/对联/情话/藏头诗、情感分析、文本审核、机器翻译、同声传译等
语音领域
语音识别效果如下:
轻松服务化部署
400+模型除了可以一键预测，还支持一键服务化部署。PaddleHub Serving可以部署一个在线文图生成服务。
第一步：启动PaddleHub Serving
运行启动命令：
$ hub serving start -m ernie_vilg这样就完成了一个文图生成的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
NOTE: 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。
第二步：发送预测请求
配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果。
import requests
import json
import cv2
import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image
# 发送HTTP请求
data = {'text_prompts': '巨大的白色城堡'}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ernie_vilg"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 获取返回结果
for i, result in enumerate(r.json()["results"]):
image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(result)))
image.save('result_{}.png'.format(i))致谢开发者
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引用
-ERNIE-ViLG ERNIE-VILG:UNIFIED GENERATIVE PRE-TRAINING FOR BIDIRECTIONAL VISION-LANGUAGE GENERATION
-Sttable Diffusion [High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models]
-Disco Diffusion [Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis]
https://arxiv.org/abs/2105.05233
相关地址
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文心官网：https://wenxin.baidu.com/
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