Soluções para gerar conteúdo gráfico de alta qualidade
Para obter uma criação gráfica de alta qualidade, você pode seguir as etapas a seguir:
- Preparação ambiental:Garantir a disponibilidade de ambientes Python 3.9+, NVIDIA GPU e CUDA (versões 11.x ou 12.x recomendadas)
- Carregamento do modelo:Use o Hugging Face para baixar o código do modelo pré-treinado:
model = AutoModel.from_pretrained('internlm/internlm-xcomposer2d5-7b', torch_dtype=torch.bfloat16, trust_ remote_code=True).cuda().eval() - Design de instrução:Insira uma solicitação clara, por exemplo, "Escreva um artigo sobre a paisagem urbana, incluindo duas fotos de pontos de referência".
- Ajuste de parâmetros:Ajuste os parâmetros de geração, como num_beams (recomenda-se de 3 a 5) e evite definir do_sample=True para garantir a consistência do conteúdo.
- Pós-processamento:O resultado Markdown gerado pode ser convertido diretamente em uma página da Web, e a descrição da imagem será marcada com o espaço reservado .
Observação: 24 GB ou mais de memória de vídeo para obter os melhores resultados, versão quantisada de 4 bits disponível para configurações inferiores (requer modificação dos parâmetros de carregamento)
Essa resposta foi extraída do artigoInternLM-XComposer: um macromodelo multimodal para a produção de textos muito longos e compreensão de imagens e vídeosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implementar o uso do InternLM-XComposer para gerar conteúdo gráfico de alta qualidade?
