Stable-Diffusion-XL
更新时间:2024-09-24
Stable-Diffusion-XL是业内知名的跨模态大模型,由StabilityAI研发并开源,有着业内领先的图像生成能力。本文介绍了相关API。
- 模型版本为stable-diffusion-xl-base-1.0
功能介绍
调用本接口,根据用户输入的文本生成图片。
注意事项
如果调用时出现请求超时情况,建议使用以下方式调用:
(1)如果未部署该服务,需要部署本模型为服务,再调用部署好的服务。发布服务流程可参考说明文档,详细计费可查看价格文档。
(2)如果已经部署过此服务,可在部署资源中进行复购。
在线调试
平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能,简单易用,更多内容请查看API在线调试介绍。
SDK调用
使用说明
- 以下SDK支持调用本文API:Python、Go、Java和Node.js SDK,也可以查看SDK调用图像Images文档。
- SDK调用说明,请查看SDK安装及使用流程。
示例(指定支持预置服务的模型)
- 调用示例
使用model
字段,指定平台支持预置服务的模型,调用示例如下。
import os
import qianfan
from PIL import Image
import io
# 使用安全认证AK/SK鉴权,通过环境变量方式初始化;替换下列示例中参数,安全认证Access Key替换your_iam_ak,Secret Key替换your_iam_sk
os.environ["QIANFAN_ACCESS_KEY"] = "your_iam_ak"
os.environ["QIANFAN_SECRET_KEY"] = "your_iam_sk"
t2i = qianfan.Text2Image()
resp = t2i.do(prompt="A Ragdoll cat with a bowtie.", with_decode="base64",model="Stable-Diffusion-XL")
img_data = resp["body"]["data"][0]["image"]
img = Image.open(io.BytesIO(img_data))
img.show(img)
import com.baidubce.qianfan.Qianfan;
import com.baidubce.qianfan.model.image.Text2ImageResponse;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 使用安全认证AK/SK鉴权,替换下列示例中参数,安全认证Access Key替换your_iam_ak,Secret Key替换your_iam_sk
Qianfan qianfan = new Qianfan("your_iam_ak", "your_iam_sk");
// 调用文生图模型
Text2ImageResponse response = qianfan.text2Image().model("Stable-Diffusion-XL")
.prompt("A Ragdoll cat with a bowtie")
.execute();
// 返回信息,返回图片base64编码信息等
System.out.println("headers: "+response.getHeaders());
System.out.println("created: "+response.getCreated());
System.out.println("id: "+response.getId());
System.out.println("prompttokens: "+response.getUsage().getPromptTokens());
System.out.println("totaltokens: "+response.getUsage().getTotalTokens());
System.out.println("b64image: "+response.getData().getFirst().getB64Image());
System.out.println("image: "+ Arrays.toString(response.getData().getFirst().getImage()));
System.out.println("index: "+response.getData().getFirst().getIndex());
System.out.println("object: "+response.getObject());
}
}
package main
import (
"context"
"encoding/base64"
"fmt"
"os"
"github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk/go/qianfan"
)
func main() {
// 使用安全认证AK/SK鉴权,通过环境变量初始化;替换下列示例中参数,安全认证Access Key替换your_iam_ak,Secret Key替换your_iam_sk
os.Setenv("QIANFAN_ACCESS_KEY", "your_iam_ak")
os.Setenv("QIANFAN_SECRET_KEY", "your_iam_sk")
text2img := qianfan.NewText2Image(
qianfan.WithModel("Stable-Diffusion-XL"),
)
resp, err := text2img.Do(context.TODO(), &qianfan.Text2ImageRequest{
Prompt: "A Ragdoll cat with a bowtie.",
})
if err != nil {
panic(err)
}
img := resp.Data[0].Base64Image
imgData, err := base64.StdEncoding.DecodeString(img)
if err != nil {
panic(err)
}
outputFile := "output.jpg"
f, err := os.Create(outputFile)
if err != nil {
panic(err)
}
defer func() {
if err := f.Close(); err != nil {
panic(err)
}
}()
_, err = f.Write(imgData)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Printf("Image saved to %s\n", outputFile)
}