logo avatars pipeline

Репозиторий конвейера по логотипам Avatars

Блог Объяснение: Средний

Обзор

Этот репозиторий содержит бэкэнд стабильного приложения диффузии, специально предназначенного для создания творческих логотипов. Приложение использует стабильную диффузионную версию 1.5, интегрированную с ночной моделью управления для преобразования стандартных логотипов в более творческие версии.

Код подхода к потоку здесь

Функции

• Стабильная диффузия 1.5 с Control Net Canny : использует новейшие в искусственном интеллекте для создания уникальных дизайнов логотипов.
• Реализация FASTAPI : создан с использованием FASTAPI для эффективных и масштабируемых бэкэнд -сервисов.
• BASE64 Кодирование изображения : принимает и обрабатывает изображения, кодируемые в формате Base64, оптимизируя процесс обработки изображений.
• Процесс бесшовного вывода : проводит вывод на декодированных изображениях и возвращает творчески улучшенные логотипы в формате Base64.

Использование

• Бэкэнд FASTAPI принимает объект «basesdrequest», содержащий все необходимые параметры.
• Изображения должны быть отправлены в виде кодированных строк BASE64. Затем они декодируются на бэкэнд для обработки.
• После вывода окончательное изображение перекодируется в Base64 и возвращается пользователю.

Google Colab Notebook

В репозиторий включен ноутбук Google Colab для логотипа Avatars POC. Эта интерактивная ноутбука позволяет запустить весь процесс и увидеть результаты в режиме реального времени. Просто скопируйте ссылку любого изображения и запустите его. Колаб ноутбук

Ссылка на API

Проверьте сердцебиение

  GET /heartbeat

Параметр	Тип	Описание
none	none	Чтобы проверить, работает ли сервер

Генерировать изображение

  POST /generate_image 

Параметры

Имя	Тип	Описание
prompt	string	Необходимый . Подсказка для создания изображения.
encoded_control_net_image	string	Необходимый . Кодированное изображение сетки управления в формате Base64.
control_type	string	Необходимый . Тип управления, используемый в генерации изображений.
height	int	Необходимый . Высота сгенерированного изображения.
width	int	Необходимый . Ширина сгенерированного изображения.
controlnet_conditioning_scale	float	Шкала контрольной чистой кондиционирования. По умолчанию 1,0.
negative_prompt	string	Строка, указывающая отрицательные подсказки. По умолчанию «деформирован, NSFW, Blurr».
base_model	string	Базовая модель, используемая для генерации. По умолчанию «digiplay/juggernaut_final».
num_inference_steps	int	Количество шагов вывода. По умолчанию 20.
guidance_scale	float	Шкала руководства. По умолчанию 0,6.
num_images_per_prompt	int	Количество изображений, сгенерированных за подсказку. По умолчанию 1.

{
  "prompt" : " Colorful, jungle surrounding, trees, natural, detailed, hd, 4k, best quality, extremely detailed " ,
  "generated_image_encoded" : " base64_encoded_generated_image_string "
}

Поддержите меня: