Guía de difusión estable: cómo utilizar nuestra API de difusión estable

Este tutorial le muestra cómo usar nuestra API Stable Diffusion para generar imágenes en segundos. Creamos los nuestros para facilitar el desarrollo de tu proyecto. Simplemente llame al punto final con su mensaje, por ejemplo, «Un gato con sombrero» y obtenga un enlace a la imagen generada. A continuación, puede continuar trabajando con la imagen. Proporcionamos muchos ejemplos de código diferentes en diferentes lenguajes de programación en esta guía.

Breve introducción a la difusión estable

Stable Diffusion es un modelo de difusión latente de texto a imagen creado por investigadores e ingenieros de CompVis, Stability AI y LAION. Está entrenado en imágenes de 512×512 de un subconjunto de la base de datos LAION-5B. Este modelo utiliza un codificador de texto CLIP ViT-L/14 congelado para condicionar el modelo en las indicaciones de texto. Con su codificador de texto 860M UNet y 123M, el modelo es relativamente liviano. Si desea obtener más información, continúe leyendo en nuestra página de tecnología de difusión estable aquí.

Empecemos

Puede llamar a la API desde su Pitón proyecto con la ayuda del módulo de solicitudes como este:

Tutorial de difusión estable: variaciones de imagen de difusión estable utilizando difusores lambda

Si necesita la imagen en su disco local, puede usar el siguiente código para Descargalo desde la URL (Python)

En JavaScript puedes llamar a la API con este código:

y cómo llamar al punto final en C#:

Si está creando una aplicación flutter, es posible que desee usar Dardo para llamar a la API. Aquí sabrás como podrás hacerlo:

Cómo usar Cohere: Cohere Playground

Tenga en cuenta que puede cambiar el mensaje real a lo que desee en el parámetro de URL.

Esperamos que esto lo ayude a comenzar con nuestra API de difusión estable. Si tiene alguna pregunta o comentario, háganoslo saber en Lablab.ai Discord.

¡Gracias! Si disfrutó de este tutorial, puede encontrar más y continuar leyendo en nuestra página de tutoriales: Fabian Stehle, pasante de ciencia de datos en New Native