＜Python＞基于智谱AI图像大模型的图像生成程序(CogView)

前言
本文是基于智谱AI大模型的图像生成模型CogView，使用PyQt5搭建自定义UI界面，CogView接口根据输入的提示词生成图片，然后将图片显示，并且可以保存到本地。

程序界面大致如上，未做过多美化，目前仅以功能实现。

配置：
平台：windows
工具：visual studio code
语言：python
库：PyQt5、zhipuAI接口

程序主要实现几方面的功能，首先是图片生成，这个是基于智谱AI大模型的，需要调用智谱的APIkey：

智谱官方提供了示例代码：

from zhipuai import ZhipuAI   
client = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKey

response = client.images.generations(
    model="cogview", #填写需要调用的模型名称
    prompt="一只可爱的小猫咪",
)
print(response.data[0].url)

这段程序可以直接复制使用，需要做的是把其中的api_key参数处填上你自己的实际APIkey。

UI界面的构建使用到PyQt5库，这个比较简单，这里主要说一下多线程。因为大模型生成图片是同步模式，当执行时，UI界面会卡住，所以需要在子线程中去执行“图片生成”，然后将生成的图片URL传回主线程。
这里就涉及到一个线程间数据传递的问题，我也是因为这个，又去专门搜索了PyQt5中线程间数据如何传递，并记录在了一个专门的博文中：
＜Python＞PyQt5中在两个线程间传递数据实例记录
有兴趣的朋友可以去看看，本文不细说了。
直接看代码：
1、图片生成线程代码：

class Imagegenaratethread(QThread):       
    """图片生成线程"""
    #发送程序执行过程状态
    signal1=pyqtSignal(str)
    #发送生成的图片网址
    signal2=pyqtSignal(str)
    #发送图片生成进度值
    signal3=pyqtSignal(int)
    #发送错误提示
    signal4=pyqtSignal(str)
    
    def __init__(self,prompt:str):
        super().__init__()      
        self.prompt1=prompt    
    def run(self):
        self.img_draw_func(self.prompt1)
        
    def img_draw_func(self,prompt:str):
        self.signal1.emit('线程开始...')
        client = ZhipuAI(api_key="你的APIkey") # 请填写您自己的APIKey
        #去掉提示词中的空格
        prom=prompt.replace(" ","")
        print(prom)
        #判断提示词是否为空
        if prom != '':
            self.signal1.emit('生成中')
            response = client.images.generations(
                model="cogview", #填写需要调用的模型名称
                #prompt="一只可爱的小猫咪",
                prompt=prom,
            )
            url1=response.data[0].url
            self.signal3.emit(100)
            print(url1)
            self.signal1.emit('图像生成完毕')
            self.signal2.emit(url1)
            self.signal1.emit('end')
        else:
            self.signal4.emit('请输入提示词！')

这是自定义的子线程，共声明了4个信号，分别发送过程状态、图片网址、生成进度值、错误提示4个信息。

在主线程中，我们需要去给子线程一个实例：

def img_draw_func(self):   
        """图片生成"""
        self.btn0.setEnabled(False)
        self.pb1.setValue(0)
        prompt11=self.te0.toPlainText()
        self.thread2=Imagegenaratethread(prompt11)
        self.thread2.signal1.connect(self.mm)
        self.thread2.signal2.connect(self.mm2)
        self.thread2.signal3.connect(self.mm3)
        self.thread2.signal4.connect(self.mm4)
        self.thread2.start()

我们实例化子线程，然后将子线程的signal1到signal4与主线程的函数连接起来。这样，每个signal发送时，会连接到相应函数，并且会传递参数值。我们就可以在主线程的函数中去处理子线程发送过来的数据了。

例如，我们在子线程生成号图片后，将图片URL发送出来：

self.signal2.emit(url1)

这个信号与主线程的mm2函数绑定：

self.thread2.signal2.connect(self.mm2)

我们在mm2函数处理图片：

@pyqtSlot(str)
    def mm2(self,dt):     
        """接收线程信息，更新图像路径"""
        #设置标签文本的超链接地址
        links1="{}".format(dt,dt)
        self.lbl_imgurl2.setText(links1)
        self.lbl_imgurl2.adjustSize()
        self.lbl_imgurl2.setToolTip('打开链接(Ctrl+单击)')
        self.img_show_func(dt)

在函数mm2中，我们将子线程传过来的图片网址URL显示在一个标签上，并且给标签设置了超链接，这样我们可以直接点击标签的网址，就可以在浏览器打开生成的图片。
当然，我们还调用一个图片显示函数img_show_func

def img_show_func(self,url:str): 
        """图片显示函数"""
        imgurl=url
        resp=requests.get(imgurl)
        img_data=resp.content
        img=Image.open(BytesIO(img_data))
        w1,h1=img.size
        img2=QImage(img.tobytes(),w1,h1,QImage.Format_RGB888)
        self.qimg=QPixmap.fromImage(img2)
        self.lbl_img.setPixmap(self.qimg)
        self.lbl_img.setScaledContents(True)
        self.lbl_imgsize2.setText(str(w1)+'x'+str(h1))

图片显示的实现，首先是使用requests去获取在线图片的数据，对于返回的图片元数据，我们使用Pillow库进行处理，最终将其转为QPixmap数据类型，这样就可以在Qlabel中显示。

完整代码：

import sys           
import requests   
import threading   

from zhipuai import ZhipuAI   

from PyQt5.QtCore import *   
from PyQt5.QtGui import *   
from PyQt5.QtWidgets import *   

from PIL import Image,ImageQt   
from io import BytesIO   

class Imagegenaratethread(QThread):   
    """图片生成线程"""
    #发送程序执行过程状态
    signal1=pyqtSignal(str)   
    #发送生成的图片网址
    signal2=pyqtSignal(str)   
    #发送图片生成进度值
    signal3=pyqtSignal(int)   
    #发送错误提示
    signal4=pyqtSignal(str)   
    
    def __init__(self,prompt:str):   
        super().__init__()      
        self.prompt1=prompt    
    def run(self):   
        self.img_draw_func(self.prompt1)
        
    def img_draw_func(self,prompt:str):   
        self.signal1.emit('线程开始...')
        client = ZhipuAI(api_key="你的APIkey") # 请填写您自己的APIKey
        #去掉提示词中的空格
        prom=prompt.replace(" ","")   
        print(prom)   
        #判断提示词是否为空
        if prom != '':   
            self.signal1.emit('生成中')   
            response = client.images.generations(   
                model="cogview", #填写需要调用的模型名称
                #prompt="一只可爱的小猫咪",
                prompt=prom,   
            )
            url1=response.data[0].url   
            self.signal3.emit(100)
            print(url1)   
            self.signal1.emit('图像生成完毕')
            self.signal2.emit(url1)
            self.signal1.emit('end')
        else:   
            self.signal4.emit('请输入提示词！')

class Image_draw_with_text_win(QMainWindow):   
    """主线程"""
    def __init__(self):   
        super().__init__()
        self.initUI()
    def initUI(self):   
       
        self.qimg=QPixmap()
        
        self.lbl0=QLabel(self)
        self.lbl0.setGeometry(20,10,100,20)
        self.lbl0.setText('输入提示词：')
        
        self.te0=QTextEdit(self)
        self.te0.setGeometry(20,40,300,40)
        self.te0.setText('一只可爱的小猫咪')
        
        self.btn0=QPushButton('生成',self)   
        self.btn0.setGeometry(20,100,60,30)
        self.btn0.clicked.connect(self.img_draw_func)
        
        self.pb1=QProgressBar(self)
        self.pb1.setGeometry(120,100,200,30)
        self.pb1.setValue(0) 
        self.pb1.setMaximum(100) 
        
        #生成的图片尺寸显示
        self.lbl_imgsize=QLabel(self)
        self.lbl_imgsize.setGeometry(20,150,60,20)
        self.lbl_imgsize.setText('图片尺寸：')   
        
        self.lbl_imgsize2=QLabel(self)
        self.lbl_imgsize2.setGeometry(90,150,100,20)
        self.lbl_imgsize2.setStyleSheet("border:1px solid black;")   
        
        self.te_status=QTextEdit(self)
        self.te_status.setGeometry(20,180,300,200)
        self.te_status.setText('')
        
        self.lbl_img=QLabel(self)
        self.lbl_img.setGeometry(350,10,400,370)
        self.lbl_img.setStyleSheet("border:1px solid blue;")   
        #为标签设置右键菜单
        self.lbl_img.setContextMenuPolicy(Qt.CustomContextMenu)
        self.lbl_img.customContextMenuRequested.connect(self.create_rclick_menu)
        
        self.lbl_imgurl=QLabel(self)
        self.lbl_imgurl.setGeometry(20,400,100,20)
        self.lbl_imgurl.setText('生成的图像Url：')   
        
        self.lbl_imgurl2=QLabel(self)
        self.lbl_imgurl2.setGeometry(130,400,620,20)
        self.lbl_imgurl2.setText('')
         #设置标签的边框线条宽度
        self.lbl_imgurl2.setStyleSheet("border:1px solid black;")   
        self.lbl_imgurl2.setOpenExternalLinks(True)
        
        
        self.setWindowTitle('图像生成工具-基于智谱AI')
        self.setGeometry(100,30,800,480)
        self.setFixedSize(800,480)
        self.setWindowIcon(QIcon('ZPaiTest2024\\zpaiicon.png'))
        self.show()
    def create_rclick_menu(self):   
        """创建右键菜单"""
        self.menu12=QMenu(self)
        ac1=QAction('保存图片',self) 
        self.menu12.addAction(ac1)
        ac1.triggered.connect(self.saveimage_func)  
        self.menu12.popup(QCursor.pos())
          
    def img_draw_func(self):   
        """图片生成"""
        self.btn0.setEnabled(False)
        self.pb1.setValue(0)
        prompt11=self.te0.toPlainText()
        self.thread2=Imagegenaratethread(prompt11)
        self.thread2.signal1.connect(self.mm)
        self.thread2.signal2.connect(self.mm2)
        self.thread2.signal3.connect(self.mm3)
        self.thread2.signal4.connect(self.mm4)
        self.thread2.start()
        
    @pyqtSlot(str)
    def mm(self,dt):   
        """接收线程信息，更新状态"""
        self.te_status.setText(dt)
        if dt=='end':   
            self.te_status.setText('')
            self.thread2.terminate()
            self.btn0.setEnabled(True)
        print(dt)   
        
    @pyqtSlot(str)
    def mm2(self,dt):   
        """接收线程信息，更新图像路径"""
        #设置标签文本的超链接地址
        links1="{}".format(dt,dt)   
        self.lbl_imgurl2.setText(links1)
        self.lbl_imgurl2.adjustSize()
        self.lbl_imgurl2.setToolTip('打开链接(Ctrl+单击)')   
        self.img_show_func(dt)
    
    @pyqtSlot(int)
    def mm3(self,dt):   
        self.pb1.setValue(dt)
        
    @pyqtSlot(str)
    def mm4(self,dt):   
        """错误消息提示"""
        QMessageBox.information(self,'Tips!',dt)
        self.thread2.terminate()
        self.btn0.setEnabled(True)
        
    def img_show_func(self,url:str):   
        """图片显示函数"""
        imgurl=url
        resp=requests.get(imgurl)
        img_data=resp.content
        img=Image.open(BytesIO(img_data))
        w1,h1=img.size
        img2=QImage(img.tobytes(),w1,h1,QImage.Format_RGB888)
        self.qimg=QPixmap.fromImage(img2)
        self.lbl_img.setPixmap(self.qimg)
        self.lbl_img.setScaledContents(True)
        self.lbl_imgsize2.setText(str(w1)+'x'+str(h1))

    def saveimage_func(self):   
        """图片保存"""
        w1=self.qimg.size().width()
        h1=self.qimg.size().height()
        if w1>0 and h1 >0:   
            #self.dic = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "保存地址", 'C:/')   
            self.fl1,_=QFileDialog.getSaveFileName(self,'保存','C:/',"图像文件(*.jpg *.png *.bmp *.jpeg)\nAll(*.*)")   
            print(self.fl1)
            try:   
                    self.qimg.save(self.fl1)
                    QMessageBox.information(self,'tips!','图片保存完毕')     
                
            except Exception as e:   
                QMessageBox.information(self, '输入提示', '异常： '+str(e))   
        else:   
            QMessageBox.information(self,'tips!','无图片数据')    
            
   

if __name__ == '__main__':   
    app=QApplication(sys.argv)
    Idw=Image_draw_with_text_win()  
    sys.exit(app.exec_())
    
    

演示视频：

基于智谱AI的图像生成工具-python