funGangs.ai
1.0.0
الخادم منخفض بسبب زيادة حجم وزن النموذج ولكن يمكن العثور على الصورة في DockerHub
StyleGAN ويستخدم Pytorch للتطوير.Pixelated Treasures: 10K CryptoPunks التي يمكن العثور عليها عبر هذا الرابط. يستخدم توليد الصور كما قال نموذجًا مدربًا مخصصًا للأناقة.
حاليًا ، يتم دعم توليد القصة من خلال واجهة API Face. لمزيد من الإضافة واللعب ، سيتم إضافة نموذج LLM المدربين المخصص.
يهدف مستقبل هذا المشروع إلى جعلها خاصة بالمستخدم. وبالتالي ، تمت إضافة دعم قاعدة البيانات وهو قيد التقدم لتخزين البيانات والصور الخاصة بالمستخدم.
يهدف المشروع أيضًا إلى التوسع إلى الميزات أدناه:
في الوقت الحالي ، تدعم واجهات برمجة التطبيقات لتوليد الصور والتوسع المستقبلي دمج LLMs لأجيال القصة.
توليد الصور: /generated يتطلب نقطة النهاية رقم _of_images لإدخاله. ستكون الاستجابة صورة واحدة وهي عبارة عن مجمعة لعدد معين من الصور كما هو موضح في الصورة.
مثال:
1. توليد صور الفطريات:
جافا سكريبت
import axios from "axios"
try {
const number_of_images = 16
const url = "http://127.0.0.1.8080/generated/{number_of_images}"
const body = { "user_id" : "valid uuid4" , "number_of_images" : 8 }
const generated_image = axios . get ( url , body )
} catch ( err ) {
console . log ( err )
}بيثون
import requests
try :
number_of_images = 16
url = f"http://127.0.0.1.8080/generated"
body = { "user_id" : "valid uuid4" , "number_of_images" : 8 }
response = requests . get ( url , json = body )
generated_image = response . content
except Exception as err :
print ( err ) يتطلب النموذج ، الذي يعتمد على Stylegan ، ذاكرة عالية من حيث وحدة المعالجة المركزية و CUDA. وبالتالي ، يرجى restrain from generating a number of images more than the range of (8, 48) . إن توليد القصة موجود على بيتا لأنه يعتمد على واجهة الوجه المعانقة الحالية. سيتم إضافة دعم مخصص LLM قريبًا. "
