Wie kann ich auf eine stabile Diffusion 3.5 zugreifen? - Analytics Vidhya

Stabile Diffusion 3.5: Ein tiefes Eintauchen in seine Modelle und Zugriffsmethoden

Die neueste Veröffentlichung von Stabilität.AI, Stable Diffusion 3.5, verfügt über drei anpassbare Modelle - großer, großer Turbo und Medium -. In diesem Artikel wird diese Modelle, ihre Zugriffsmethoden und ihre Fähigkeiten untersucht.

Modellübersicht

• Verfügbarkeit: Herunterladen aus dem Umarmungsgesicht und zugänglich über die API von Stability AI, Replikate und andere Plattformen.
• Sicherheit: Stabilität AI hat Sicherheitsprotokolle implementiert, um Missbrauch zu mildern.
• Zukünftige Entwicklung: Geplante Verbesserungen umfassen die ControlNET -Unterstützung für eine feinere Bildsteuerung.
• Plattformkompatibilität: Die nahtlose Integration über verschiedene Plattformen hinweg sorgt für den flexiblen Gebrauch.

Inhaltsverzeichnis

• Überblick
• Stabile Diffusion 3.5 Modelle
• Modellvergleich
• Zugriff auf stabile Diffusion 3.5
  • Über Stabilität.ai Plattform
  • Durch umarmendes Gesicht
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Stabile Diffusion 3.5 -Modelle erklärt

1. Stabile Diffusion 3.5 groß: Dieses Flaggschiff -Modell (8,1 Milliarden Parameter) liefert eine überlegene Bildqualität und eine schnelle Einhaltung, ideal für den professionellen Gebrauch bei 1 Megapixelauflösung.
2. Stabile Diffusion 3.5 großer Turbo: Eine schnellere, optimierte Version des großen Modells. Es erzielt in nur 4 Schritten hochwertige Ergebnisse.
3. Stabile Diffusion 3.5 Medium: Für Verbraucherhardware (2,5 Milliarden Parameter) wird dieses Modell die Qualität mit Effizienz ausbalanciert und Auflösungen von 0,25 bis 2 Megapixel unter Verwendung der verbesserten MMDIT-X-Architektur unterstützt. Es erfordert ungefähr 9,9 GB VRAM (ohne Textcodierer).

Alle Modelle sind feinabstimmbar und für Verbraucherhardware optimiert.

Modellvergleich

Stabile Diffusion 3.5 Große Excels in sofortiger Adhärenz und Konkurrenten größere Modelle in der Bildqualität. Large Turbo priorisiert die Geschwindigkeit, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, während Medium eine leistungsstarke, ressourceneffiziente Option bietet.

Zugriff auf stabile Diffusion 3.5

Über Stabilität.ai Plattform

Holen Sie sich Ihren API -Schlüssel von der Plattform (25 Credits bei der Anmeldung). Verwenden Sie den folgenden Python -Code (ersetzen Sie Ihre API -Schlüssel) in einer Jupyter -Umgebung:

 Anfragen importieren

Antwort = Anforderungen.Post (
    f "https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/generate/sd3",
    Headers = {
        "Autorisierung": F "Bearer Sk- {api-key}",
        "Akzeptieren": "Bild/*"
    },
    Dateien = {"Keine": ''},
    Data = {
        "Eingabeaufforderung": "Ein Mann mittleren Alters, der formelle Kleidung trägt",
        "output_format": "jpeg",
    },
)

if response.status_code == 200:
    mit Open ("./ Man.jpeg", 'wb') als Datei:
        Datei.write (response.content)
anders:
    Ausnahme erhöhen (STR (response.json ())) 

(Beispielbild erzeugt mit der Eingabeaufforderung: "Ein Mann mittleren Alters, der formelle Kleidung trägt")

Durch umarmendes Gesicht

Greifen Sie auf das Modell direkt auf dem Umarmungsgesicht zu. Die Schnittstelle ermöglicht eine sofortige Inferenz, wie unten gezeigt:

(Beispielbild erzeugt mit der Eingabeaufforderung: "Ein Wald mit roten Bäumen")

Befolgen Sie die folgenden Schritte für den API -Zugang über das Gesicht:

1. Suchen Sie die stabile Diffusion 3,5-Large-Modellseite auf dem Umarmungsgesicht. (Hinweis: Andere Modelle sind ausgewählt).
2. Erhalten Sie Zugriff (es ist ein Gated -Modell).
3. Verwenden Sie den folgenden Python -Code (ersetzen Sie durch Ihr Umarmungs -Face -Token):

 Anfragen importieren

Api_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large"
Headers = {"Autorisierung": "Träger hf_token"}

Def -Abfrage (Nutzlast):
    response = requests.post (api_url, Header = Header, json = payload)
    return response.content

Image_Bytes = query ({{
    "Inputs": "Ein Ninja, der auf einem hohen Gebäude sitzt, 8k",
})

IO importieren
vom PIL -Importbild
Image = Image.open (io.Bytesio (Image_Bytes))
Bild 

(Beispielbild erzeugt mit der Eingabeaufforderung: "Ein Ninja, das auf einem hohen Gebäude sitzt, 8k"))

Abschluss

Stabile Diffusion 3.5 bietet eine vielseitige Suite von Bildgenerierungsmodellen, die für verschiedene Anforderungen und Hardwarefunktionen gerecht werden. Seine Zugänglichkeit über mehrere Plattformen vereinfacht hochwertige KI-Imagegenerierung.

(Betrachten Sie das Genai Pinnacle -Programm für generatives KI -Training.)

Häufig gestellte Fragen

Q1: Stabilität AI API -Authentifizierung? Verwenden Sie Ihren API -Schlüssel in den Anforderungsheadern.

F2: Häufige Stabilitäts -AI -API -Fehler? Nicht autorisierter Zugriff, ungültige Parameter oder überschreitende Nutzungsgrenzen.

F3: Ist stabile Diffusion 3.5 mittelfrei? KOSTENLOS unter der Stabilitäts-Community-Lizenz für Forschung, nicht kommerzieller Nutzung und Organisationen mit Einnahmen von weniger als 1 Mio. USD. Größere Unternehmen benötigen eine Unternehmenslizenz.

F4: Was unterscheidet stabile Diffusion 3.5 Medium? Verbesserte MMDIT-X-Architektur mit QK-Normalisierung und doppelte Aufmerksamkeit für die verbesserte Bilderzeugung über die Auflösungen hinweg.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich auf eine stabile Diffusion 3.5 zugreifen? - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!