给定一个提示,Stable Diffusion模型将返回一个或多个预测的完成,并且还可以返回每个位置的替代标记的概率,模型名称:stable-diffusion,本文分享下便携AI聚合API Stable Diffusion图像生成接口接入教程。
一、前言
文中使用的API Key均为便携AI聚合API后台生成的令牌,以sk-开头的一串随机字符,获取方法:《便携AI聚合API新建令牌(API key)教程》。
便携AI聚合API有三个接入地址(即URL),一般推荐选择第一个或者第二个:
- 中转API调用地址①(中国香港服务器,直连线路,带宽大):
https://api.bianxie.ai
- 中转API调用地址②(国内上海服务器,带宽稍小):
https://api.bianxieai.com
- 中转API调用地址③(国外服务器,也可以直连,备用):
https://api.a8.hk
(三个网站都可以登录账号,数据同步)
模型支持各种语言接入,包括python、PHP、C#、C、Ruby、Java、Go、JavaScript等,本文主要分享官方的CURL调用方法,以及基于python的调用方法,如果你是用其他语言调用API的,则直接问ChatGPT或者其他语言模型怎么改写就行了,如下图:
二、Stable Diffusion模型接入教程
便携AI聚合API的Stable Diffusion接口已经做了适配,直接使用chat模式的调用方法即可,模型名称:stable-diffusion
,python示例代码如下:
import requests api_key = 'sk-bA6Knj' url = 'https://api.bianxie.ai/v1/chat/completions' headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}' } data = { 'model': 'stable-diffusion', 'messages': [{'role': 'user', 'content': """ striking poses, stunning backdrop of rocky coastline and golden hour lighting, fashion-forward wardrobe, eye-catching accessories, warm and inviting color palette, sharp and detailed digital rendering, stunning high definition finish, on eye level, scenic, masterpiece """}], } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print(response.json())
回复示例:
{ 'id': 'chatcmpl-89DTd1q3xBk4xogR66UZOe8ifSYNt', 'object': 'chat.completion', 'created': 1727139500, 'model': 'stable-diffusion', 'choices': [{ 'index': 0, 'message': { 'role': 'assistant', 'content': '绘制中.....\n' }, 'finish_reason': 'stop' }], 'usage': { 'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 128, 'total_tokens': 184 } }
这是绘制结果(在回复里会有具体的link):