1. История применения

AIGC (контент, генерируемый искусственным интеллектом) относится к контенту, генерируемому искусственным интеллектом, который в последние годы продемонстрировал большой потенциал применения во многих областях. Являясь важной отраслью AIGC, технология раскрашивания линий использует алгоритмы глубокого обучения, особенно генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE), для автоматического добавления цвета к черно-белым линейным рисункам. Эта технология не только повышает эффективность раскрашивания, но и предоставляет иллюстраторам больше творческих возможностей.

В этой статье используются черновые чертежи механизма создания изображений больших моделей в Tencent Hunyuan Model, чтобы продемонстрировать, как технология AIGC может совершить качественный и количественный скачок в работе иллюстраторов.

В этой статье используется реальный цветовой эффект рисования линий, созданный большой моделью Tencent Hunyuan.

Большая модель Tencent Hunyuan (Tencent Hunyuan）Иметь сильные китайские творческие способности,Способность к логическому рассуждению в сложных контекстах.,и надежное выполнение миссии. На основе большой модели Tencent Hunyuan.,Tencent Cloud запускает продуктовые решения для генерации текста, создания изображений и видео,Легко создать всю сцену AIGC приложение. Среди них механизм создания изображений большой модели, который обеспечивает AI Возможности создания и обработки изображений API Техническая служба, которая может комбинировать входные изображения или текст для интеллектуального создания содержимого изображения, связанного с входными данными, с более глубокими возможностями понимания китайского языка, более разнообразным выбором стилей, более широкими возможностями создания восточных эстетических картин и лучшей поддержкой китайского языка. Предоставляет техническую поддержку для создание высококачественного контента и операции с контентом путем создания архитектурных ландшафтов, понимания древних стихов, чернильной резки бумаги и других стилей китайских элементов в сцене, а также высокоточной генерации изображений и преобразования стилей различных стилей анимации и игр.

2. Проблемы, которые необходимо решить

Традиционный процесс раскрашивания линий требует от иллюстраторов вручную выбирать цвета для каждого элемента и тщательно их заполнять, что отнимает много времени и обременительно. Технология окраски линий AIGC может автоматически завершить этот процесс, значительно сокращая время создания.

（1）дляИллюстратор только начинающий,Им могут помочь техники рисования штриховыми рисунками.Быстро освойте технику раскрашивания и сократите время обучения.в то же время,Технология AIGC может имитировать различные стили окраски.,Начинающие иллюстраторы могут совершенствовать свои навыки, имитируя разные стили работы.

（2）идлястарые практикующиеДавайте поговорим,Перед лицом дилеммы инволюции промышленности,Также можно использоватьAIGCтехнологияВдохновляйте вдохновение и повышайте эффективность.

3. Руководство по доступу (серверная версия nodejs)

3.1 Зарегистрируйте аккаунт

Прежде чем использовать службу создания изображений больших моделей, вам необходимо сначала зарегистрировать учетную запись Tencent Cloud. Если у вас нет учетной записи, пожалуйста, обратитесь к Зарегистрируйтесь для получения обучающего курса по Tencent Cloud。

3.2 Активация услуг

После регистрации и прохождения аутентификации по настоящему имени войдите в систему создания изображений большой модели Tencent Cloud. консоль,Прочтите и согласитесь с условиями обслуживания,щелкнутьАктивировать сейчас,Вы можете получить Механизм создания изображений больших моделейиз API Разрешение на вызов интерфейса.

3.2 Создание/просмотр ключа облачного API

В консоли Управление доступом,Нажмите на строку меню клавиши доступа.,ВходитьСтраница управления ключами API,Создание или просмотр ключей,держатьsecretIdиsecretKey。

3.3 Создайте новую папку проекта и установите зависимости.

Войдите в каталог проекта, откройте терминал и введите следующую команду для установки зависимостей:

npm install tencentcloud-sdk-nodejs-aiart

3.4 Создайте новый функциональный модуль облачного API tencentCloudApi.js и введите следующий код:

// Depends on tencentcloud-sdk-nodejs version 4.0.3 or higher
import tencentcloud from "tencentcloud-sdk-nodejs-aiart"
const AiartClient = tencentcloud.aiart.v20221229.Client;
// Создайте экземпляр объекта аутентификации. Входные параметры необходимо передать в учетную запись Tencent Cloud. SecretId и SecretKey, вам нужно обратить внимание на ключи от конфиденциальности
// Утечки кода могут привести к SecretId и SecretKey Утечка и угроза безопасности всех ресурсов под аккаунтом. Следующий пример кода предназначен только для справки. Рекомендуется более безопасный способ использования ключей: https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305.
// Ключ можно найти на официальном сайте консоли. https://console.cloud.tencent.com/cam/capi Получать
const clientConfig = {
    credential: {
        secretId: "AKIDjIcgU1HI2VhcHxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        secretKey: "KOBhwykFagX8UaS5Sxxxxxxxxxxxxxxxx",
    },
    region: "ap-shanghai",
    profile: {
        httpProfile: {
            endpoint: "aiart.tencentcloudapi.com",//Доменное имя запроса интерфейса
        },
    },
};
// Создайте экземпляр объекта клиента для запроса продукта, clientProfile не является обязательным.
const client = new AiartClient(clientConfig);

/**
 * Запрос на рисование линий
 * @param {string} prompt - Текстовое описание, используемое для линейных рисунков. Рекомендуемый формат: основной объект в линейном рисунке + сцена изображения + подбор цвета/материала/элемента/стиля и т. д.
 * @param {string} inputImage - Рисование линий Base64 данные. Ограничения по изображению: черно-белое рисование. линийкусок,512<Одностороннее разрешение<5000,меньше, чем 6MB……
 * @returns {SketchToImageResponse} Возврат результатов
 * @throws {Error} Если запрос не выполнен или синтаксический анализ не выполнен, выдайте ошибку.
 */
export async function sketchToImage(prompt, inputImage) {
    const params = {
        "Prompt": prompt,
        "InputImage": inputImage,
        "RspImgType": "url"
    };
    try {
        const response = await client.SketchToImage(params)
        if (!response.RequestId) {
            throw new Error(`HTTP error!`);
        }
        return response;
    } catch (error) {
        console.error(`Error fetching`, error);
        throw error;
    }
}
// Используя метод записи ES6, вам необходимо добавить его в файл package.json. "type": "module"

3.5 Создайте новую функцию для сохранения изображений URL, saveImageFromUrl.js.

Чтобы сохранять изображения было удобно, новая функция заключается в следующем:

// saveImageFromUrl.js
import https from 'https';
import fs from 'fs';
/**
 * Получите изображение по указанному URL-адресу и сохраните его в локальном файле.
 * @param {string} url - URL-адрес изображения
 * @param {string} outputFilePath - Локальный путь к файлу для сохранения изображения
 * @returns {Promise<void>}
 */
export async function saveImageFromUrl(url, outputFilePath) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        const file = fs.createWriteStream(outputFilePath);
        https.get(url, (response) => {
            if (response.statusCode !== 200) {
                reject(new Error(`Failed to get image, status code: ${response.statusCode}`));
                return;
            }
            response.pipe(file);
            file.on('finish', () => {
                file.close(resolve);  // Запись файла завершена и закрыта
            });
        }).on('error', (err) => {
            fs.unlink(outputFilePath, () => {});  // Удалить файлы
            reject(err);
        });
    });
}

3.6 Создайте новый файл index.js основного бизнес-модуля и введите следующий код:

import { sketchToImage } from "./tencentCloudApi.js"
import { readFileSync } from "fs"
import { saveImageFromUrl } from './saveImageFromUrl.js';

// В этой статье в качестве примера рассматривается тестирование. Целевое изображение сохранено в корневом каталоге проекта и имеет имя test.jpg.
var filePath = "test.jpg";
var base64Str = readFileSync(filePath, 'base64');
// В этой статье в качестве примера используется тестирование, а следующие подсказки исправлены. Рекомендуемый формат: основной объект в линейном рисунке + сцена изображения + подбор цвета/материала/элемента/стиля и т. д.
const prompt = «Несколько парусных лодок, плывущих по морю, чистое небо, глубокое синее море, катящиеся белые волны, чайки, голубое небо и белые облака, яркие цвета, высокое разрешение, книжка с картинками, сказка»;

const data = await sketchToImage(prompt, base64Str);
console.log(data)

const url = data.ResultImage
const timestamp = new Date().getTime().toString();
const outputFilePath = timestamp + '.jpg';

saveImageFromUrl(url, outputFilePath)
    .then(() => {
        console.log(`Image saved to ${outputFilePath}`);
    })
    .catch((err) => {
        console.error('Error saving image:', err);
    });

3.7 Подготовьте линейный рисунок, назовите его test.jpg и сохраните в корневом каталоге проекта.

Рисование тестовой линии

3.8 Откройте терминал, введите команду и проверьте:

node index.js

Примерно через 2-3 секунды получаем следующий результат

{
  ResultImage: 'https://aiart-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/sketch_to_img%2F1258618245%2Fe6da2563-668a-46f0-a4df-7a75a31129fa-1258618245.jpg?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDpRovliU1IJ5ctufBSVIq8AwTlnZ5MN8d&q-sign-time=1726134391%3B1726137991&q-key-time=1726134391%3B1726137991&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=d484398ea6950ddccf6e9ca974c44ab336cedf0f',
  RequestId: 'e6da2563-668a-46f0-a4df-7a75a31129fa'
}
Image saved to 1726134392625.jpg

Как видите, мы успешно получили URL-адрес возвращенного изображения и сохранили его локально.

Готовые чертежи

4. Технические преимущества

Видно, что технология AIGC позволяет за короткое время преобразовывать штриховые рисунки в высококачественные изображения, что значительно сокращает цикл проектирования.

на практике,мы используем Большая модель Tencent Hunyuan (Tencent Функция рисования линий Hunyuan) позволяет всего за 2-3 секунды преобразовать линейный рисунок в готовую иллюстрацию, а при многократном использовании вы получите совершенно разные стили и типы работ. Обучение моделей также отличается большим объемом и качеством, что может полностью удовлетворить повседневные потребности иллюстраторов на работе.

С точки зрения применения технология AIGC используется посредством вызовов API, что значительно снижает затраты на создание вычислительных мощностей и моделей обучения. С точки зрения затрат на использование она очень гибкая, а метод вызова прост. Будь то создание нового приложения или добавление функций к исходному приложению, его можно реализовать за очень короткое время, отвечая потребностям разработки с минимальным использованием кода.

5. Перспективы практического применения.

Хотя технология AIGC может повысить бизнес-уровень иллюстраторов и других отраслей, она может вводить вдохновение для рисования в виде текста за короткое время и быстро получать относительно удовлетворительную обратную связь, что действительно экономит много творческой эффективности и значительно экономит время. черновой вариант» от выбора стиля, подбора цвета, окраски до готового продукта. Этот процесс позволяет иллюстраторам и Стороне А быстро определить окончательный стиль. При умелом использовании он может даже повысить эффективность работы более чем в 10 раз. Однако он по-прежнему имеет определенные ограничения, такие как низкое разрешение и соотношение высоты и ширины изображений. ограничения, проблемы авторского права и т. д. также являются препятствиями для текущего применения технологии AIGC. Я считаю, что с развитием науки и техники и изменениями в политике технология AIGC будет иметь лучшие перспективы.

Раннее обучение, раннее применение, ранние изменения, за которыми следуют разработка Times, - это характеристики, которые должно иметь наше новое поколение.

Итак, вы этому научились?