當Spring遇到OpenAI...

來源：哪吒程式設計

一、簡介

1、什麼是Spring和OpenAI

Spring是一個開源的應用程式框架，可用於Java平臺上構建企業級應用程式。它提供了許多有用的功能和工具，可以幫助開發人員更輕鬆地構建高質量的應用程式。

在本文中，我們將用Spring框架來搭建一個應用程式，用於生成影像。

OpenAI是一個非營利研究公司，致力於研究人工智慧領域。他們的GPT模型可用於生成基於文字的影像，包括自然語言描述的影像、語音轉換為影像等。

在本文中，我們將使用OpenAI的API來生成影像。

2、生成影像的意義和應用場景

生成影像是人工智慧領域的一個研究方向，它可以幫助我們更快地生成一些應用程式所需的圖片或圖表，從而提高開發效率和使用者體驗。

應用場景包括但不限於：

• 智慧影像生成器：為移動應用、桌面程式或網站生成影像等多媒體內容
• 數字藝術生成器：為數字藝術家、設計師等生成有趣、精美的影像
• 文字轉化為影像：將文字內容轉化為相應的影像，有利於提高使用者閱讀體驗

二、相關技術介紹

1、深度學習模型

深度學習是一種基於人工神經網路，對資料進行建模和學習的機器學習方法。

它的主要優勢在於，可以對大量的複雜資料進行訓練和學習，以實現有意義的預測和決策。在影像生成方面，深度學習模型被廣泛應用。

2、GAN模型

GAN（Generative Adversarial Networks）是一種深度學習模型，它由生成器和判別器兩部分組成。判別器用於判斷輸入的資料是否真實，生成器用於生成儘可能逼真的資料。這種模型可以用於影像生成、影片生成、文字生成等領域。

3、TensorFlow框架

TensorFlow是谷歌開源的深度學習框架，它提供了豐富的工具和API，可以幫助開發人員更輕鬆地實現深度學習模型。在本文中，我們將使用TensorFlow框架來訓練和部署我們的模型。

三、簡單的Spring應用

1、搭建Spring專案

首先，我們需要設定開發環境，建議使用Java整合開發環境（IDE），比如Eclipse、IntelliJ IDEA等；接著，可以按照以下步驟搭建Spring專案：

1. 在IDE中建立一個新的Maven工程
2. 新增Spring依賴，具體可以根據實際需求引入對應的版本
3. 編寫配置檔案，如application.xml等
4. 建立一個簡單的控制器，用來響應使用者請求

2、新增相關依賴

對於這個專案，我們需要新增一些額外的依賴來支援OpenAI API的呼叫。

具體依賴可以參考官方文件，一般來說包括以下幾個：

1. okhttp3：用於與OpenAI API進行HTTP通訊
2. retrofit2：用於將HTTP響應轉換為Java物件
3. gson：用於將JSON轉換為Java物件

3、編寫簡單的控制器

我們可以建立一個最簡單的控制器，用於接收使用者請求並返回一個簡單的響應。

例如，可以建立一個名為HelloController的類，實現一個名為hello()的方法。該方法可以返回一個字串“Hello World！”表示請求已成功處理。

@Controller
public class HelloController {
    @RequestMapping("/hello/chenshuyu")
    @ResponseBody
    public String hello() {
        return "Hello chenshuyu!";
    }
}

四、OpenAI API

1、介紹OpenAI API

OpenAI API是用於文字到影像的自然語言處理（NLP）工具。

您可以在其中輸入一個文字字串，例如：“一隻紅色的球”或“一個玻璃花瓶和12朵白色玫瑰”。然後，API將生成一張新的影像，根據輸入的文字內容，在影像中呈現出與輸入內容相關的元素。

該圖描述了客戶端、控制器、服務和OpenAI之間的互動過程。

1. 客戶端向控制器傳送請求，控制器呼叫服務中的生成影像方法；
2. 服務傳送API請求給OpenAI，並接收影像資料；
3. 最後，服務將影像資料返回給控制器，控制器將影像傳送回客戶端。

2、搭建OpenAI API環境

要開始使用OpenAI API，您需要註冊以獲取API金鑰，並將其與API繫結。註冊OpenAI賬戶並建立API金鑰是非常簡單的，只需要遵循官方文件中提供的指導即可。

3、配置API引數

我們可以建立一個名為TextToImageRequest的Java類來表示我們的API請求引數。

該類可以包含多個欄位，用於傳遞給OpenAI API的引數。例如，我們可能需要提供以下引數：

1. text：輸入的文字內容
2. model：生成影像的模型名稱
3. prompts：附加提示文字，有助於增加影像的多樣性
4. temperature：隨機性的強度，影響樣本的多樣性。溫度越高，生成的影像樣式越多樣化

4、生成簡單的影像

我們可以使用Retrofit和OkHttp等工具來與OpenAI API進行互動，以獲取生成的影像資料。在這裡，我們將以同步的方式呼叫API，以獲取一個簡單的影像。您可以將返回的位元組流轉換為Image物件，並使用Java Swing等工具將影像渲染到螢幕上。

下圖是生成簡單影像的執行過程：

該圖描述了客戶端、OpenAI和API之間的互動過程。

1. 客戶端向OpenAI傳送影像生成請求，OpenAI呼叫API請求生成影像；
2. API返回影像資料或錯誤訊息給OpenAI，OpenAI將資料或錯誤訊息返回給客戶端；
3. 如果API請求成功，OpenAI將影像資料返回給客戶端；
4. 否則，OpenAI將錯誤訊息返回給客戶端。

五、結合Spring和OpenAI

1、將OpenAI API整合到Spring專案中

最簡單的方式是在Spring控制器中建立一個名為openAIRequest的方法，接收文字引數，呼叫OpenAI API，並返回生成的影像。

例如，可以使用以下程式碼：

@RequestMapping("/openai/chenshuyu")
@ResponseBody
public byte[] openAIRequest(@RequestParam("text") String text) throws IOException {
    TextToImageRequest request = new TextToImageRequest();
    request.setText(text);
    request.setModel("image-alpha-001");
    request.setTemperature(0.5);
    OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
            .baseUrl(")
            .client(client)
            .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
            .build();
    OpenAIAPI api = retrofit.create(OpenAIAPI.class);
    Call<ResponseBody> call = api.textToImage(request, "Bearer " + API_KEY); // apiKey是OpenAI API Key
    Response<ResponseBody> response = call.execute();
    byte[] imageData = response.body().bytes();
    return imageData;
}

2、編寫控制器呼叫OpenAI API

在Spring專案中實現API呼叫的另一種方法是編寫一個專門的OpenAIService服務類。該類可以封裝API呼叫，使得呼叫更容易管理，並且可以更好地控制API呼叫的引數和錯誤處理。

例如，可以使用以下程式碼：

@Service
public class OpenAIImageService {

    @Autowired
    private OkHttpClient client;

    @Autowired
    private Retrofit retrofit;

    @Value("${openai.api_key}")
    private String apiKey;

    public byte[] generateImage(String text) throws IOException {
        TextToImageRequest request = new TextToImageRequest();
        request.setText(text);
        request.setModel("image-alpha-001");
        request.setTemperature(0.5);
        OpenAIAPI api = retrofit.create(OpenAIAPI.class);
        Call<ResponseBody> call = api.textToImage(request, "Bearer " + apiKey);
        Response<ResponseBody> response = call.execute();
        byte[] imageData = response.body().bytes();
        return imageData;
    }
}

其中，@Autowired和@Value註釋分別用於注入OkHttpClient和Retrofit例項以及API金鑰引數。

3、生成影像並返回到前端

在編寫完控制器或服務後，我們可以使用Web開發框架，如Spring MVC，將生成的影像返回到使用者介面。

例如，我們可以建立一個名為GenerateImageController的類，接受透過HTTP POST請求傳遞的文字，並透過OpenAI API生成影像，並將其以JPEG格式傳送回到客戶端。

例如，可以使用以下程式碼：

@PostMapping(value = "/generate_image/chenshuyu", produces = {MediaType.IMAGE_JPEG_VALUE})
@ResponseBody
public byte[] generateImage(@RequestParam("text") String text) throws IOException {
    byte[] imageData = openAIImageService.generateImage(text);
    return imageData;
}

六、如何最佳化影像

1、最佳化生成的影像

為了獲得高質量的影像，OpenAI API提供了許多引數和選擇來控制生成的影像的質量和多樣性。

例如，您可以使用不同的模型，更改隨機化引數，新增附加提示等。

此外，您可以透過使用GAN模型，訓練自己的模型來生成影像。

2、增加影像數量和選擇性

OpenAI API預設情況下只會生成一張影像，但我們可以透過多次呼叫API來生成更多的影像。另外，您可以調整API請求引數，以控制生成影像樣式的多樣性和選擇性。

3、本地化模型

為了提高效能和保護資料隱私，將模型本地化也是一種最佳化生成影像的方法。

本地化模型意味著將模型下載並在本地計算機上執行，而不是透過網路訪問API來進行計算。這樣可以大大減少API請求的延遲時間，並提高生成影像的速度。

要本地化模型，您需要首先從OpenAI API下載模型權重，並將其載入到您的程式碼中。然後，您可以將該權重用於啟動計算機上的本地模型，並將生成的影像返回給前端。

七、總結

1、回顧整個過程

在這個專案中，我們透過整合Spring和OpenAI，使用API從深度學習模型中生成影像。

我們首先介紹了Spring和OpenAI的基礎知識，然後展示瞭如何將它們整合起來。

我們還講解了一些進階技術，例如最佳化生成的影像、增加影像數量和選擇性以及本地化模型等，以提高生成影像的質量和速度。

2、說明實現效果

在實現效果方面，我們能夠成功地從API中生成影像，並將其返回到前端。透過調整API的引數和選擇，我們還能夠獲得不同風格和多樣性的影像。同時，我們也可以透過本地化模型等技術來提高效能和保護資料隱私。