Long Stable Diffusion：用GPT-3和Stable Diffusion讲完一整篇故事

一句话概括

Long Stable Diffusion 是一个"让AI写故事、给故事配图"的自动化流水线：输入长篇文本，GPT-3 生成场景插图提示词，Stable Diffusion 将提示词转化为配图，最终输出图文并茂的 Word 文档。

项目背景：从"一张图"到"一整本画册"

2022年，Stable Diffusion 席卷 AI 圈，所有人都知道：给它一个 prompt，它就能生成一张图。但现实世界的需求往往更贪婪——如果我想给一篇 2000 字的故事配 10 张插图呢？

这不是一个 prompt 能搞定的事。作者 Sharon Zhou（GitHub: @sharonzhou）敏锐地捕捉到了这个 Gap。作为 AI 播客 Stories by AI 的运营者，她每周都要为 AI 生成的故事配图，手动操作太慢，于是花了两个周末写出了这个项目。

Long Stable Diffusion 生成的山羊吃草插图

图1：Stories by AI 播客中使用该项目生成的插图示例。 展示了一只山羊在庄园里悠闲吃草的场景，Stable Diffusion 在"prompt-English"风格指令下生成的质量相当细腻。

这个项目最初只是一个周末 hackathon 的自娱自乐，用来奖励自己"过去几个月辛苦工作"，顺便把闲置的两块 Titan RTX 显卡用起来。 —— Sharon Zhou

核心功能：五步走完"故事配图"流水线

技术流程拆解

项目的工作流设计非常清晰，每个步骤对应一个独立模块：

Step 1：输入长文本 用户将待配图的故事文本放入 texts/ 目录，格式为 .txt。程序支持批量处理多个文件。

Step 2：GPT-3 生成插图创意 有两种策略：

sections（默认）：将文本按"开头-中段-结尾"三段式切分，分别向 GPT-3 提问："为这段文本推荐五张不同的、无logo/无水印的配图，要说明是什么场景"
extracts：先用 NLTK 对文本进行句子级别切分（每 100 词一段），然后逐段生成插图提示词，适合长篇叙事

def generate_image_prompts_with_sections(text):
    suffix_template = "\n\nRecommend five different detailed, logo-free, sign-free images to accompany the previous text that illustrate the {} of this text: 1)"
    # 调用 OpenAI API (model: text-davinci-002)
    response = requests.post(
        "https://api.openai.com/v1/completions",
        json={
            "model": "text-davinci-002",
            "prompt": prompt,
            "max_tokens": 150,
            "temperature": 0.8,
        }
    )

Step 3："翻译"成 Prompt-English 这是整个项目最精妙的设计——GPT-3 生成的描述是"人话"，但直接喂给 Stable Diffusion 效果不佳。程序将"人话"通过 Few-shot Prompt 模板翻译为"prompt-English"：在原始描述后追加艺术风格指令（如 trending on art station, Greg Rutkowski, volumetric lighting）。

Few-shot 示例文件 effective_prompts_fs.txt 包含 36 个高质量 prompt 对，教会 GPT-3 如何把"一只猫在雨中行走"翻译成"一只猫在雨中行走的电影感概念艺术插图，作者 Greg Rutkowski，artstation 热门风格"。

Step 4：Stable Diffusion 生成图像 将翻译后的 prompt 喂给 CompVis/stable-diffusion-v1-4，支持多 GPU 并行加速。

# stable_diffusion.py
from diffusers import StableDiffusionPipeline

def load_model():
    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
        "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
        revision="fp16",
        torch_dtype=torch.float16,
        use_auth_token=True
    )
    return pipe.to("cuda")

# 支持自定义图像尺寸（默认 512×768）
image = pipe(prompt, height=IMAGE_HEIGHT, width=IMAGE_WIDTH)["sample"][0]

Step 5：输出为 Word 文档 用 python-docx 将所有图像和对应的 prompt 说明打包为一个 .docx 文件，便于直接使用。

三只小猪故事的插图成果

图2：三只小猪故事的插图生成成果。 可以看到开头场景（稻草屋）、中段场景（猪小弟躲砖房）和结尾场景（狼掉进锅里）各有配图。

架构设计：模块化的"组装式"Pipeline

文件职责划分

文件	职责
`run_two_gpus.sh`	入口脚本，双 GPU 并行调度
`run.py`	核心引擎：GPT-3 调用、NLTK 分句、prompt 工程、SD 调用
`stable_diffusion.py`	SD 独立推理模块（可单独使用）
`dump_docx.py`	Word 文档打包（可单独使用）
`clean_lexica.py`	Lexica prompt 数据清洗（预处理工具）

多 GPU 并行策略

run_two_gpus.sh 使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 分别在两个 GPU 上启动独立的 Python 进程：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run.py "$@" &
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run.py "$@" && fg

run.py 内部使用 torch.multiprocessing.Pool 做进程池加速，支持每个 GPU 跑 2-3 个并发进程，充分利用显存。

技术栈与依赖

核心依赖（requirements.txt）：

diffusers==0.2.4：HuggingFace 扩散模型库
torch==1.11.0：深度学习框架
transformers：HuggingFace 通用 NLP 库（间接依赖）
nltk==3.7：自然语言处理（句子分词）
requests==2.28.1：HTTP 调用（OpenAI API）
python-docx==0.8.11：Word 文档生成
pandas==1.4.4：数据处理（Lexica prompt 清洗）

第三方服务依赖：

OpenAI GPT-3（需 API Key，模型 text-davinci-002）
HuggingFace 模型（需登录 + 申请 CompVis/stable-diffusion-v1-4 的访问权限）

部署难度评估：困难

硬件门槛

GPU 是硬性要求。程序运行 StableDiffusionPipeline，必须使用 NVIDIA GPU 且显存 ≥12GB（官方推荐 24GB RTX 系列）
CPU 模式下无法运行（PyTorch CUDA 加速是必须的）

依赖配置复杂

需同时申请 OpenAI API Key 和 HuggingFace Token，两者缺一不可
CompVis/stable-diffusion-v1-4 模型需要额外申请访问权限（不是所有 HuggingFace 账号都有）
NLTK 首次使用需运行 nltk.download('punkt') 下载分词数据
多 GPU 并行需手动编辑 run_two_gpus.sh 中的 CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量

无容器化支持

项目无 Dockerfile，无 docker-compose，无 Kubernetes manifest
无法通过"一键启动"方式部署
适合有深度学习环境的研究者和开发者手动部署

使用示例：三只小猪

# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
python -c "import nltk; nltk.download('punkt')"

# 2. 配置环境变量
export OPENAI_TOKEN=sk-xxx
huggingface-cli login  # 登录 HuggingFace

# 3. 运行（默认 sections 方法）
bash run.sh -f three_little_pigs

# 4. 自定义（extracts 方法 + 3进程/GPU）
bash run_two_gpus.sh -f my_story -m extracts -n 3

生成产物：

image_prompts/my_story_sections.json：GPT-3 生成的插图提示词
images/my-story/：所有生成的 PNG 图片
docx/My Story - Illustrations - {timestamp}.docx：最终交付物

优势与局限

优势

Prompt Engineering 模板实用：Few-shot learning 的 prompt 翻译机制设计巧妙，36 个示例prompt模板直接可复用于其他 GPT-3 → SD 的任务
多 GPU 并行优化：torch.multiprocessing + CUDA_VISIBLE_DEVICES 的双卡并行方案简洁有效
模块可独立使用：stable_diffusion.py 和 dump_docx.py 均支持单独调用，方便二次开发
输出格式针对性强：docx 输出对播客/公众号运营者非常友好，直接复制可用

局限

依赖 GPT-3 商业 API：每次调用 GPT-3 都会消耗 OpenAI 积分，成本不可忽视
Stable Diffusion v1-4 已过时：2022 年的模型，新版 SDXL、SD 3 的生成质量已大幅超越
单步失败导致流程中断：多 GPU 并行时若一个进程崩溃，整个批处理可能中断
无 API 接口：纯脚本运行，无法作为服务集成到其他系统
多输出格式"待办"状态：README 中列出的 HTML/Markdown/LaTeX/PDF 输出均为 Todo，尚未实现

总结

Long Stable Diffusion 是一个垂直场景的端到端 AI 流水线工具，解决的是"长文本 → 多图"这个细分但真实的需求。作者 Sharon Zhou 将 GPT-3 的语义理解能力和 Stable Diffusion 的图像生成能力巧妙串联，加上 few-shot prompt engineering 的"翻译层"，实现了比单独使用任一模型更好的效果。

适合人群：AI 播客运营者、插画师、内容创作者、数据科学研究者（作为 pipeline 架构参考）。

不适合：无 GPU 的用户、追求"一键部署"的爱好者、期望现代 SD 质量的普通用户。

GitHub 仓库已有 687 star，fork 54 次，说明这个垂直场景的需求确实存在且有共鸣。

Long Stable Diffusion：用GPT-3和Stable Diffusion讲完一整篇故事

一句话概括

项目背景：从"一张图"到"一整本画册"

Long Stable Diffusion 生成的山羊吃草插图

这个项目最初只是一个周末 hackathon 的自娱自乐，用来奖励自己"过去几个月辛苦工作"，顺便把闲置的两块 Titan RTX 显卡用起来。 —— Sharon Zhou

核心功能：五步走完"故事配图"流水线

技术流程拆解

项目的工作流设计非常清晰，每个步骤对应一个独立模块：

Step 1：输入长文本 用户将待配图的故事文本放入 texts/ 目录，格式为 .txt。程序支持批量处理多个文件。

Step 2：GPT-3 生成插图创意 有两种策略：

sections（默认）：将文本按"开头-中段-结尾"三段式切分，分别向 GPT-3 提问："为这段文本推荐五张不同的、无logo/无水印的配图，要说明是什么场景"
extracts：先用 NLTK 对文本进行句子级别切分（每 100 词一段），然后逐段生成插图提示词，适合长篇叙事

def generate_image_prompts_with_sections(text):
    suffix_template = "\n\nRecommend five different detailed, logo-free, sign-free images to accompany the previous text that illustrate the {} of this text: 1)"
    # 调用 OpenAI API (model: text-davinci-002)
    response = requests.post(
        "https://api.openai.com/v1/completions",
        json={
            "model": "text-davinci-002",
            "prompt": prompt,
            "max_tokens": 150,
            "temperature": 0.8,
        }
    )

Few-shot 示例文件 effective_prompts_fs.txt 包含 36 个高质量 prompt 对，教会 GPT-3 如何把"一只猫在雨中行走"翻译成"一只猫在雨中行走的电影感概念艺术插图，作者 Greg Rutkowski，artstation 热门风格"。

Step 4：Stable Diffusion 生成图像 将翻译后的 prompt 喂给 CompVis/stable-diffusion-v1-4，支持多 GPU 并行加速。

# stable_diffusion.py
from diffusers import StableDiffusionPipeline

def load_model():
    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
        "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
        revision="fp16",
        torch_dtype=torch.float16,
        use_auth_token=True
    )
    return pipe.to("cuda")

# 支持自定义图像尺寸（默认 512×768）
image = pipe(prompt, height=IMAGE_HEIGHT, width=IMAGE_WIDTH)["sample"][0]

Step 5：输出为 Word 文档 用 python-docx 将所有图像和对应的 prompt 说明打包为一个 .docx 文件，便于直接使用。

三只小猪故事的插图成果

图2：三只小猪故事的插图生成成果。 可以看到开头场景（稻草屋）、中段场景（猪小弟躲砖房）和结尾场景（狼掉进锅里）各有配图。

架构设计：模块化的"组装式"Pipeline

文件职责划分

文件	职责
`run_two_gpus.sh`	入口脚本，双 GPU 并行调度
`run.py`	核心引擎：GPT-3 调用、NLTK 分句、prompt 工程、SD 调用
`stable_diffusion.py`	SD 独立推理模块（可单独使用）
`dump_docx.py`	Word 文档打包（可单独使用）
`clean_lexica.py`	Lexica prompt 数据清洗（预处理工具）

多 GPU 并行策略

run_two_gpus.sh 使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 分别在两个 GPU 上启动独立的 Python 进程：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run.py "$@" &
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run.py "$@" && fg

run.py 内部使用 torch.multiprocessing.Pool 做进程池加速，支持每个 GPU 跑 2-3 个并发进程，充分利用显存。

技术栈与依赖

核心依赖（requirements.txt）：

diffusers==0.2.4：HuggingFace 扩散模型库
torch==1.11.0：深度学习框架
transformers：HuggingFace 通用 NLP 库（间接依赖）
nltk==3.7：自然语言处理（句子分词）
requests==2.28.1：HTTP 调用（OpenAI API）
python-docx==0.8.11：Word 文档生成
pandas==1.4.4：数据处理（Lexica prompt 清洗）

第三方服务依赖：

OpenAI GPT-3（需 API Key，模型 text-davinci-002）
HuggingFace 模型（需登录 + 申请 CompVis/stable-diffusion-v1-4 的访问权限）

部署难度评估：困难

硬件门槛

GPU 是硬性要求。程序运行 StableDiffusionPipeline，必须使用 NVIDIA GPU 且显存 ≥12GB（官方推荐 24GB RTX 系列）
CPU 模式下无法运行（PyTorch CUDA 加速是必须的）

依赖配置复杂

需同时申请 OpenAI API Key 和 HuggingFace Token，两者缺一不可
CompVis/stable-diffusion-v1-4 模型需要额外申请访问权限（不是所有 HuggingFace 账号都有）
NLTK 首次使用需运行 nltk.download('punkt') 下载分词数据
多 GPU 并行需手动编辑 run_two_gpus.sh 中的 CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量

无容器化支持

项目无 Dockerfile，无 docker-compose，无 Kubernetes manifest
无法通过"一键启动"方式部署
适合有深度学习环境的研究者和开发者手动部署

使用示例：三只小猪

# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
python -c "import nltk; nltk.download('punkt')"

# 2. 配置环境变量
export OPENAI_TOKEN=sk-xxx
huggingface-cli login  # 登录 HuggingFace

# 3. 运行（默认 sections 方法）
bash run.sh -f three_little_pigs

# 4. 自定义（extracts 方法 + 3进程/GPU）
bash run_two_gpus.sh -f my_story -m extracts -n 3

生成产物：

image_prompts/my_story_sections.json：GPT-3 生成的插图提示词
images/my-story/：所有生成的 PNG 图片
docx/My Story - Illustrations - {timestamp}.docx：最终交付物

优势与局限

优势

Prompt Engineering 模板实用：Few-shot learning 的 prompt 翻译机制设计巧妙，36 个示例prompt模板直接可复用于其他 GPT-3 → SD 的任务
多 GPU 并行优化：torch.multiprocessing + CUDA_VISIBLE_DEVICES 的双卡并行方案简洁有效
模块可独立使用：stable_diffusion.py 和 dump_docx.py 均支持单独调用，方便二次开发
输出格式针对性强：docx 输出对播客/公众号运营者非常友好，直接复制可用

局限

依赖 GPT-3 商业 API：每次调用 GPT-3 都会消耗 OpenAI 积分，成本不可忽视
Stable Diffusion v1-4 已过时：2022 年的模型，新版 SDXL、SD 3 的生成质量已大幅超越
单步失败导致流程中断：多 GPU 并行时若一个进程崩溃，整个批处理可能中断
无 API 接口：纯脚本运行，无法作为服务集成到其他系统
多输出格式"待办"状态：README 中列出的 HTML/Markdown/LaTeX/PDF 输出均为 Todo，尚未实现

总结

适合人群：AI 播客运营者、插画师、内容创作者、数据科学研究者（作为 pipeline 架构参考）。

不适合：无 GPU 的用户、追求"一键部署"的爱好者、期望现代 SD 质量的普通用户。

GitHub 仓库已有 687 star，fork 54 次，说明这个垂直场景的需求确实存在且有共鸣。