安定した拡散にアクセスする方法3.5？ - 分析Vidhya

安定した拡散3.5：そのモデルとアクセス方法に深く飛び込みます

Stability.AIの最新リリースであるStable Diffusion 3.5には、消費者ハードウェア用に最適化された3つのカスタマイズ可能なモデル（Large、大型ターボ、および中程度）があります。この記事では、これらのモデル、そのアクセス方法、およびその機能について説明します。

モデルの概要

• 可用性：抱きしめる顔からダウンロード可能で、安定性AIのAPI、複製、およびその他のプラットフォームを介してアクセスできます。
• 安全性：安定性AIは、誤用を緩和するための安全プロトコルを実装しています。
• 将来の開発：計画された拡張機能には、より細かい画像制御のためのControlNetサポートが含まれます。
• プラットフォームの互換性：さまざまなプラットフォーム間のシームレスな統合により、柔軟な使用が保証されます。

目次

• 概要
• 安定した拡散3.5モデル
• モデル比較
• 安定した拡散へのアクセス3.5
  • stability.aiプラットフォーム経由
  • 抱きしめる顔を介して
• 結論
• よくある質問

安定した拡散3.5モデルが説明されています

1. 安定した拡散3.5大型：このフラッグシップモデル（81億パラメーター）は、優れた画質と迅速な順守を提供します。
2. 安定した拡散3.5大型ターボ：大型モデルのより速い、合理化されたバージョン。たった4つのステップで高品質の結果を達成します。
3. 安定した拡散3.5メディア：消費者ハードウェア（25億パラメーター）用に設計されたこのモデルは、品質と効率のバランスを取り、改善されたMMDIT-Xアーキテクチャを使用して0.25から2メガピクセルの解像度をサポートします。約9.9 GB VRAM（テキストエンコーダーを除く）が必要です。

すべてのモデルは微調ュー可能であり、消費者ハードウェア用に最適化されています。

モデル比較

安定した拡散3.5は、迅速な順守に優れており、ライバルは画質で大規模なモデルをライバルにします。大規模なターボは品質を犠牲にすることなく速度を優先しますが、Mediumは高性能でリソース効率の高いオプションを提供します。

安定した拡散へのアクセス3.5

stability.aiプラットフォーム経由

プラットフォームからAPIキーを取得します（サインアップ時に提供される25クレジット）。 Jupyter環境内で次のPythonコード（APIキーに置き換えます）を使用します。

リクエストをインポートします

応答= requests.post（
    f "https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/generate/sd3"、
    ヘッダー= {
        「承認」：f「ベアラーSk- {api-key}」、
        「受け入れる」：「画像/*」
    }、
    files = {"none"： ''}、
    data = {
        「プロンプト」：「フォーマルな服を着ている中年の男」、
        「output_format」：「jpeg」、
    }、
））

response.status_code == 200の場合：
    open（ "./ man.jpeg"、 'wb'）としてファイルとして：
        file.write（respons.content）
それ以外：
    例外を上げる（str（response.json（））） 

（プロンプトで生成された画像の例：「正式な服を着ている中年の男性」）

抱きしめる顔を介して

顔を抱きしめてモデルに直接アクセスします。以下に示すように、インターフェイスを即座に推論できます。

（プロンプトで生成された画像の例：「赤い木のある森」）

顔を抱きしめてAPIアクセスについては、次の手順に従ってください。

1. ハグする顔に安定した拡散3.5-Largeモデルページを見つけます。 （注：他のモデルは選択可能です）。
2. アクセスを取得します（ゲートモデルです）。
3. 次のPythonコードを使用します（抱きしめる顔のトークンに置き換えます）：

リクエストをインポートします

api_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/stability/stable-diffusion-3.5-large"
headers = {"Authorization"： "Bearer HF_Token"}

def query（ペイロード）：
    応答= requests.post（api_url、headers = headers、json =ペイロード）
    RESPONSE.CONTENTを返します

image_bytes = query（{
    「入力」：「背の高い建物の上に座っている忍者、8K」
}）

IOをインポートします
PILインポート画像から
image = image.open（io.bytesio（image_bytes））
画像

（プロンプトで生成された画像の例：「背の高い建物の上に座っている忍者、8k」）

結論

Stable Diffusion 3.5は、さまざまなニーズやハードウェア機能に応える汎用性の高い画像生成モデルを提供します。複数のプラットフォームを介したアクセシビリティは、高品質のAI画像生成を簡素化します。

（生成AIトレーニングのためのGenai Pinnacleプログラムを検討してください。）

よくある質問

Q1：安定性AI API認証？リクエストヘッダーでAPIキーを使用します。

Q2：一般的な安定性AI APIエラー？不正アクセス、無効なパラメーター、または使用制限を超える。

Q3：安定した拡散3.5は中程度ですか？研究、非営利目的の使用、および100万ドル未満の収益のある組織のための安定コミュニティライセンスの下で無料。大規模なエンティティにはエンタープライズライセンスが必要です。

Q4：安定した拡散3.5培地を区別するものは何ですか？解像度全体で画像生成を強化するためのQK-Normalizationと二重の注意を払ってMMDIT-Xアーキテクチャを改善しました。

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