deepseek搭配SD

### 如何将DeepSeek与Stable Diffusion集成 #### 集成背景 为了提升图像生成的质量和效率，可以考虑将自然语言处理能力出众的DeepSeek与专注于高质量图像生成的Stable Diffusion相结合。这种组合能够充分利用两者的优势，在文本到图像的任务中提供更佳的表现。 #### 技术准备 在开始之前，确保已经安装并配置好了最新的`DeepSeek`版本[^1]以及支持CUDA加速环境下的`Stable Diffusion`模型[^2]。 #### 实现思路 一种可能的方式是利用DeepSeek作为前端交互接口来接收用户的文字描述输入，并将其转化为适合喂给Stable Diffusion网络结构理解的形式；之后再由后者负责具体的图片渲染工作。具体来说： - **文本预处理阶段**：当接收到用户提交的文字请求时，先调用DeepSeek API对该段落进行语义分析，提取其中的关键概念词组。 - **条件向量构建**：基于上述得到的信息，构造出一组能有效指导后续绘图过程的方向指引——即所谓的“条件向量”。 - **图像合成执行**：最后一步便是把经过编码后的提示传递至已加载完毕待命状态中的Stable Diffusion实例那里去完成最终的作品创作流程。 ```python import requests from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch def get_deepseek_embedding(prompt_text): url = "https://api.deepseek.com/v1/embeddings" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} data = { 'input': prompt_text, 'model': 'text-similarity-babbage-001' } response = requests.post(url=url, json=data, headers=headers) embedding_vector = response.json()['data'][0]['embedding'] return embedding_vector pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-v1-5", scheduler=EulerAncestralDiscreteScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012), ).to("cuda") prompt = input("请输入您想要生成的画面描述:") conditioning_vector = get_deepseek_embedding(prompt) image = pipeline(conditioning_vector).images[0] image.save('output.png') ``` 此代码片段展示了如何借助外部API获取来自DeepSeek的嵌入表示形式，并以此为基础驱动本地部署好的Stable Diffusion管道运行从而产出对应的视觉化成果。