使用 DALL-E 模型生成图像

Azure OpenAI 服务包括名为 DALL-E 的图像生成模型。 可以使用此模型提交描述所需图像的自然语言提示，该模型将根据你提供的内容生成原始图像。

在本练习中，你将使用 DALL-E 版本 3 模型基于自然语言提示生成图像。

该练习大约需要 25 分钟。

预配 Azure OpenAI 资源

必须先在 Azure 订阅中预配 Azure OpenAI 资源，然后才能使用 Azure OpenAI 模型生成图像。 资源必须位于支持 DALL-E 模型的区域中。

  1. 登录到 Azure 门户，地址为 **。
  2. 请使用以下设置创建 Azure OpenAI 资源：
    • 订阅**：选择已被批准访问 Azure OpenAI 服务（包括 DALL-E）的 Azure 订阅
    • 资源组：创建或选择资源组
    • 区域：选择“美国东部”、“澳大利亚东部”或瑞典中部*
    • 名称：所选项的唯一名称**
    • 定价层：标准版 S0

    *DALL-E 3 模型仅在美国东部、澳大利亚东部和瑞典中部区域的 Azure OpenAI 服务资源中可用。

  3. 等待部署完成。 然后在 Azure 门户中转至部署的 Azure OpenAI 资源。

部署模型

接下来，你将从 CLI 创建 dalle3 模型的部署。 在Azure 门户，从顶部菜单栏中选择“Cloud Shell”图标，并确保终端设置为 Bash。 参考此示例，将以下变量替换为自己的值：

az cognitiveservices account deployment create \
   -g *your resource group* \
   -n *your Open AI resource* \
   --deployment-name dall-e-3 \
   --model-name dall-e-3 \
   --model-version 3.0  \
   --model-format OpenAI \
   --sku-name "Standard" \
   --sku-capacity 1

> \* Sku-capacity is measured in thousands of tokens per minute. A rate limit of 1,000 tokens per minute is more than adequate to complete this exercise while leaving capacity for other people using the same subscription.

使用 REST API 生成图像

Azure OpenAI 服务提供了一个 REST API，可用于提交关于内容生成（包括 DALL-E 模型生成的图像）的提示。

准备在 Visual Studio Code 中开发应用

现在，我们来探讨如何构建使用 Azure OpenAI 服务生成图像的自定义应用。 你将使用 Visual Studio Code 开发应用。 应用程序的代码文件已在 GitHub repo 中提供。

提示：如果已克隆 mslearn-openai 存储库，请在 Visual Studio Code 中打开它。 否则，请按照以下步骤将其克隆到开发环境中。

  1. 启动 Visual Studio Code。
  2. 打开面板 (SHIFT+CTRL+P) 并运行“Git：克隆”命令，以将 https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-openai 存储库克隆到本地文件夹（任意文件夹均可）。

  3. 克隆存储库后，在 Visual Studio Code 中打开文件夹。

    注意：如果 Visual Studio Code 显示一条弹出消息，提示你信任打开的代码，请单击弹出窗口中的“是，我信任该作者”选项**。

  4. 等待其他文件安装完毕，以支持存储库中的 C# 代码项目。

    注意：如果系统提示你添加生成和调试所需的资产，请选择以后再说。

配置应用程序

已提供适用于 C# 和 Python 的应用程序。 这两个应用具有相同的功能。 首先，将 Azure OpenAI 资源的终结点和密钥添加到应用的配置文件中。

  1. 在 Visual Studio Code 中，于“资源管理器”窗格中，导航到 Labfiles/03-image-generation 文件夹，并根据您的语言首选项展开 CSharp 或 Python 文件夹。 每个文件夹都包含要集成 Azure OpenAI 功能的应用程序的特定语言文件。

  2. 在“资源管理器”窗格中**，在“CSharp”或“Python”文件夹中，打开首选语言的配置文件**

    • C# ：appsettings.json
    • Python：.env
  3. 更新配置值，以包含你创建的 Azure OpenAI 资源的 终结点 和 密钥（在 Azure 门户中 Azure OpenAI 资源的“密钥和终结点”页上提供**）。
  4. 保存此配置文件。

查看应用程序代码

现在你可以浏览用于调用 REST API 和生成图像的代码。

  1. 在“资源管理器”窗格中，选择应用程序的主代码文件**：

    • C#：Program.cs
    • Python： generate-image.py

  2. 查看文件包含的代码，并留意以下关键功能：

    • 该代码会向服务的终结点发出 https 请求，且标头中包括服务的密钥。 这两个值都是从配置文件获取的。
    • 请求包括一些参数，其中图像应基于的提示、要生成的图像数以及所生成图像的大小。
    • 响应包括修订后的提示，即 DALL-E 模型从用户提供的提示中推断得出以使其更具描述性的提示，以及所生成图像的 URL。

    重要说明：如果将部署命名为建议的 dalle3 以外的任何内容，则需要更新代码以使用部署的名称。

运行应用

现在你已查看代码，接下来可以运行该代码并生成一些图像。

  1. 右键单击包含代码文件的“CSharp”或“Python”文件夹，并打开集成终端。**** 然后输入相应的命令来运行应用程序：

    C#

    dotnet run

    Python

    pip install requests
python generate-image.py

  2. 出现提示时，输入图像的说明。 例如“A giraffe flying a kite”（放风筝的长颈鹿）。

  3. 等待图像生成，系统随后将在中断窗格中显示超链接。 然后选择该超链接以打开新的浏览器选项卡并查看生成的图像。

    提示：如果应用未返回响应，请等待一分钟，然后重试。 新部署的资源最多可能需要 5 分钟才能可用。

  4. 关闭包含已生成图像的浏览器选项卡，然后重新运行应用以使用不同的提示生成新图像。

清理

使用完 Azure OpenAI 资源后，请记得在位于 https://portal.azure.com 的 Azure 门户 中删除该资源。