Python AI图像生成方案指南

1. 简介
AI图像生成是当前最热门的AI应用领域之一，Python提供了多种工具和库来实现这一功能。本指南将介绍几种主流的AI图像生成方案及其Python实现方法。

2. 主流AI图像生成技术
2.1 生成对抗网络(GANs)
原理：由生成器和判别器组成的对抗系统

特点：训练复杂但生成质量高

典型应用：人脸生成、风格转换

2.2 扩散模型(Diffusion Models)
原理：通过逐步去噪过程生成图像

特点：当前最先进的图像生成技术

典型应用：文本到图像生成(DALL-E, Stable Diffusion)

2.3 变分自编码器(VAEs)
原理：通过编码-解码结构学习数据分布

特点：生成质量中等但训练稳定

典型应用：图像修复、插值

3. Python实现方案
3.1 使用预训练模型(最简单)
python
# 使用Hugging Face的Diffusers库运行Stable Diffusion
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "A realistic photo of a dragon flying ov