以下是使用 Janus-4o 生成图像的详细流程：
1. 加载模型
from transformers import AutoModelForCausalLM, VLChatProcessor
model_path = "FreedomIntelligence/Janus-4o-7B"
vl_chat_processor = VLChatProcessor.from_pretrained(model_path)
vl_gpt = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda().eval()
2. 定义生成函数
utilization text_to_image_generate 函数（示例代码见 GitHub）：
- 输入参数：文本提示（如“一张星空下的沙漠”）、输出路径、处理器和模型对象。
- 可选参数：温度值（控制生成多样性）、并行大小、配置权重等。
3. 执行生成
函数会将生成的图像保存到指定路径，过程中会调用 Hugging Face 的管道处理文本和图像数据。生成完成后，可通过图像查看工具预览结果。
注意事项：确保 GPU 可用，并参考 GitHub 文档调整参数以获得最佳效果。
This answer comes from the articleShareGPT-4o-Image: an open source multimodal image generation datasetThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " What are the exact steps for text-to-image generation using the Janus-4o model?
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