หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

โลโก้ Avatars Pipeline Repository

ตัวอย่าง Avatars โลโก้

บล็อกคำอธิบาย: สื่อ

ภาพรวม

ที่เก็บนี้มีแบ็คเอนด์ของแอปพลิเคชันการแพร่กระจายที่เสถียรซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสร้างโลโก้สร้างสรรค์ แอพใช้ประโยชน์จากการแพร่กระจายที่เสถียรเวอร์ชัน 1.5 รวมเข้ากับโมเดล Canny ควบคุมเพื่อแปลงโลโก้มาตรฐานให้เป็นเวอร์ชันที่สร้างสรรค์มากขึ้น

รหัสส่วนหน้าแบบ Streamlit ที่นี่

คุณสมบัติ

  • การแพร่กระจายที่เสถียร 1.5 พร้อมเครือข่ายควบคุม Canny : ใช้ประโยชน์จาก AI ล่าสุดเพื่อสร้างการออกแบบโลโก้ที่ไม่ซ้ำกัน
  • การใช้งาน Fastapi : สร้างขึ้นโดยใช้ fastapi สำหรับบริการแบ็กเอนด์ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้
  • การเข้ารหัสภาพ BASE64 : ยอมรับและประมวลผลภาพที่เข้ารหัสในรูปแบบ BASE64 ทำให้กระบวนการจัดการรูปภาพมีความคล่องตัว
  • กระบวนการอนุมานที่ไร้รอยต่อ : ดำเนินการอนุมานบนภาพที่ถอดรหัสและส่งคืนโลโก้ที่ปรับปรุงอย่างสร้างสรรค์ในรูปแบบ Base64

การใช้งาน

  • แบ็กเอนด์ fastapi ยอมรับวัตถุ 'basesdrequest' ที่มีพารามิเตอร์ที่จำเป็นทั้งหมด
  • ควรส่งรูปภาพเป็นสตริงที่เข้ารหัส Base64 สิ่งเหล่านี้จะถูกถอดรหัสที่แบ็กเอนด์สำหรับการประมวลผล
  • หลังจากการอนุมานภาพสุดท้ายจะถูกเข้ารหัสอีกครั้งใน BASE64 และส่งกลับไปยังผู้ใช้

สมุดบันทึก Google Colab

สิ่งที่รวมอยู่ในพื้นที่เก็บข้อมูลคือสมุดบันทึก Google Colab สำหรับโลโก้ Avatars POC สมุดบันทึกแบบโต้ตอบนี้ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้กระบวนการทั้งหมดและดูผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ เพียงคัดลอกลิงค์ของรูปภาพใด ๆ และเรียกใช้ สมุดบันทึก colab

การอ้างอิง API

ตรวจสอบการเต้นของหัวใจ 

  GET /heartbeat
พารามิเตอร์ พิมพ์ คำอธิบาย
none none เพื่อตรวจสอบว่าเซิร์ฟเวอร์กำลังทำงานอยู่หรือไม่

สร้างภาพ 

  POST /generate_image

พารามิเตอร์

ชื่อ พิมพ์ คำอธิบาย
prompt string ที่จำเป็น . พรอมต์สำหรับการสร้างภาพ
encoded_control_net_image string ที่จำเป็น . ภาพตาข่ายควบคุมที่เข้ารหัสในรูปแบบ Base64
control_type string ที่จำเป็น . ประเภทของการควบคุมที่ใช้ในการสร้างภาพ
height int ที่จำเป็น . ความสูงของภาพที่สร้างขึ้น
width int ที่จำเป็น . ความกว้างของภาพที่สร้างขึ้น
controlnet_conditioning_scale float มาตราส่วนของการควบคุมการปรับสภาพสุทธิ ค่าเริ่มต้นคือ 1.0
negative_prompt string สตริงที่ระบุพรอมต์เชิงลบ ค่าเริ่มต้นคือ "Deformed, NSFW, Blurr"
base_model string โมเดลพื้นฐานที่ใช้สำหรับการสร้าง ค่าเริ่มต้นคือ "digiplay/juggernaut_final"
num_inference_steps int จำนวนขั้นตอนการอนุมาน ค่าเริ่มต้นคือ 20
guidance_scale float มาตราส่วนคำแนะนำ ค่าเริ่มต้นคือ 0.6
num_images_per_prompt int จำนวนภาพที่สร้างขึ้นต่อพรอมต์ ค่าเริ่มต้นคือ 1 
{
  "prompt" : " Colorful, jungle surrounding, trees, natural, detailed, hd, 4k, best quality, extremely detailed " ,
  "generated_image_encoded" : " base64_encoded_generated_image_string "
}

สนับสนุนฉัน:

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด