TL;DR: 我基于 LeptonAI 和 Beeware Python 库，利用 88 行的Python，不用写一行Java代码，在手机上做了一个 SDXL text-to-image 的Demo，效果见这里的视频。
作为一个爱折腾写Python比较多的人，我一直在想一个事情：能否将熟悉的Python技术栈的能力带到移动平台中，不用写哪些繁琐的Native开发代码，就能在移动端跑起来一个AI Demo呢？因为相比PC，移动端设备的用户数多得多，每个人都有一台手机，但并不是每个人都有一台电脑。
一次偶然的机会，我发现了 Beeware，一个目标 “Write once. Deploy everywhere.“ 的跨平台 Python 工具箱。基于 Beeware 工具箱写的 Python 程序可以在 PC，Web，Android 和 iOS 上运行，因此正是我想要的。
一切听起来很美好，但实际使用时也遇到很多问题。
首先是 Beeware 在移动端支持的 Python 包有限，比如像对 Pytorch 的支持就有问题 (可以import但运行时报错)，所以手机本地没法直接运行 Pytorch AI模型，至少我没有跑通。
另一个是 Beeware 工具链中的 GUI 库 toga 太简单了，一些复杂的功能实现不了，比如网络推理时加一个显示在窗口最顶层的转圈的特效。所以只能做一些比较toy的小的项目，没法做真正可以用的产品。
所以不想写繁琐的 Natvie代码的话，另一个选择可能就是写 基于小程序的 Web 代码了，至少小程序的UI功能还是很齐全的。
Anyway，虽然有这些约束，但还是可以用 Beeware 做一些简单的 Python Demo，比如这里我就结合 LeptonAI和 Beeware，一行 Android 开发的都不用写，总共利用 88 行的 Python 代码，做出来了一个简单的 SDXL text-to-image Android 端 Demo。
首先说说一下服务端。SDXL 部署在 LeptonAI 的云平台上，提供公网可访问的 AI 服务。关于 LeptonAI 的使用和 SDXL 的部署，可以参考我这篇文章。简单来说安装 LeptonAI Python SDK 后，使用下面的三条命令创建模型镜像，然后在 LeptonAI 的云平台进行部署:
代码语言：javascript复制# 创建镜像
lep photon create --name sdxl --model hf:hotshotco/SDXL-512
# 登录云平台
lep login -c xxx:xxxxxxxxxxxxxxxx
# 推送镜像到云平台
lep photon push --name sdxl客户端就是这个App， 整体功能很简陋，用户在输入框填入提示词，点击生成图片的按钮后，代码读取用户输入，构造网络请求，然后将 text-to-image 生成的图像返回给客户端，客户端进行解析后再展示。
开发流程是先在 Mac 上调试代码，成功后再进行一些微调，就能跑到手机上。
具体来说，整个过程中用到的 Beeware 命令如下：
代码语言：javascript复制# 交互式地构建项目目录
briefcase new
# 在Mac上调试代码
briefcase dev
# 创建 Android 开发环境，会自动在命令行下载NDK等
briefcase create android
# 编译代码，生成 APK文件
briefcase build androidbriefcase 是 Beeware 工具箱中用来将 Python 代码转换为 Native 应用的工具。
在 Mac 上运行正常，往手机上微调过程中，也有一些细节要注意。
首先是需要将依赖包写入到pyproject.toml中的requires 字段中，Mac上可能因为已经提前安装了一些第三方包而在使用时没有报错，但在移动端使用时需要将所有用到的包都加入到apk中。
由于 Beeware 貌似不支持 requests 包，所以需要将 比较简洁的 requests 请求方式修改为基于系统库的urllib.request 请求方式。
由于Android环境没有环境变量，因此需要将原先代码中读取环境变量中的TOKEN的代码去掉，这里采用了不太科学的方法，直接将TOKEN写死在代码中。
Python 代码更新有时候不会生效，需要手动删除 Build 目录再执行 briefcase build android的命令。
最后也将 88 行代码列出来，完整代码仓库在这里，感兴趣的小伙伴可以自己玩玩。
代码语言：javascript复制"""
An Application based on Python and LeptonAI!
"""
import json
import io
import os
import urllib.request
from PIL import Image as PIL_Image
import toga
from toga.style import Pack
from toga.style.pack import COLUMN, ROW
class AISDK:
def __init__(self):
# Android 端没法用环境变量，这里只能将 TOKEN 写死在代码中
api_token = "xxxxxxxxxxxx"
self.url = "https://xxx-sdxl-deploy.bjz.edr.lepton.ai/run"
self.headers = {
"Content-Type": "application/json",
"accept": "image/png",
"Authorization": f"Bearer {api_token}",
}
def process(self, prompt, img_save_path):
print("ai processing begin...")
data = {"num_inference_steps": 25, "prompt": prompt, "seed": 42}
req = urllib.request.Request(self.url, headers=self.headers, data=json.dumps(data).encode('utf-8'))
response = urllib.request.urlopen(req)
res = response.read()
image_data = io.BytesIO(res)
image = PIL_Image.open(image_data)
image.save(img_save_path)
print("ai processing done")
class SDXLApp(toga.App):
def startup(self):
self.sdk = AISDK()
self.img_save_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "aigc_img.jpg")
main_box = toga.Box(style=Pack(direction=COLUMN))
name_label = toga.Label("Your prompt: ", style=Pack(padding=(0, 5)))
self.name_input = toga.TextInput(style=Pack(flex=1))
name_box = toga.Box(style=Pack(direction=ROW, padding=5))
name_box.add(name_label)
name_box.add(self.name_input)
button = toga.Button(
"Generate Image", on_press=self.run_aigc, style=Pack(padding=5)
)
main_box.add(name_box)
main_box.add(button)
print(self.img_save_path)
self.image = toga.Image(self.img_save_path)
self.image_view = toga.ImageView(self.image)
self.main_window = toga.MainWindow(title=self.formal_name)
self.main_window.content = main_box
self.main_window.content.add(self.image_view)
self.main_window.show()
def run_aigc(self, widget):
# 清除已有结果
self.main_window.content.remove(self.image_view)
self.image_view = toga.ImageView(image=None)
prompt = self.name_input.value
self.sdk.process(prompt, self.img_save_path)
image = toga.Image(self.img_save_path)
self.image_view = toga.ImageView(image)
self.main_window.content.add(self.image_view)
def main():
return SDXLApp()
if __name__ == "__main__":
SDXLApp()
