BRIA AI : 생성 AI를 사용하여 엔터프라이즈 시각적 컨텐츠 혁신
Bria AI는 전문적인 품질의 시각적 컨텐츠를 원하는 비즈니스를 위해 설계된 주요 생성 AI 플랫폼입니다. 2020 년에 출시 된이 제품은 텍스트-이미지 생성, 인파 팅 (이미지 편집), 배경 제거 등을 포함한 다양한 도구를 제공합니다. 책임있는 AI 관행의 기초를 기반으로하는 BRIA는 라이센스 데이터를 사용하여 윤리적이고 준수하는 운영을 보장하고 게티 이미지와 파트너십을 맺어 오퍼링을 향상시킵니다. 이 기사는 BRIA 2.3을 사용하여 AI 이미지 생성기를 만드는 것을 탐구합니다.
주요 학습 목표 :
이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.
목차 :
BRIA AI 소개 :
Bria AI는 생성 AI를 활용하여 고품질 시각적 컨텐츠의 생성을 자동화하는 엔터프라이즈 등급 플랫폼입니다. BRIA는 비즈니스에서 이미지 및 비디오에 대한 수요가 증가함에 따라 컨텐츠 제작을 규모로 간소화합니다. 핵심 사명은 모든 규모의 비즈니스를위한 창의성을 민주화하여 고급 도구에 쉽게 액세스 할 수 있도록하는 것입니다.
Bria는 책임있는 AI에 대한 강한 헌신을 통해 스스로를 구별합니다. 라이센스 데이터에 대한 독점적으로 교육을 받고 기고자에 대한 공정한 보상을 보장하는 BRIA는 무면허 또는 저작권이있는 자료를 사용하는 일부 생성 AI 시스템과 관련된 논란을 피합니다. 다목적 도구는 다양한 창의적 요구를 충족 시키며 텍스트 프롬프트, 배경 교환 및 입학을 통해 이미지 생성 및 수정을위한 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공합니다.
Bria ai의 핵심 기능 :
Bria AI의 플랫폼은 창의적인 프로세스를 단순화하고 향상시키는 다양한 기능을 제공합니다.
Bria 2.3에 대한 깊은 다이빙 :
BRIA 2.3은 생성 AI에서 중요한 발전을 나타냅니다. 더 빠르고 고품질의 이미지 생성을 제공합니다. 그것의 강점은 텍스트-이미지 생성에서 특히 분명하므로 마케팅 자료, 소셜 미디어 컨텐츠 및 제품 이미지에 이상적입니다.
BRIA AI 및 BRIA 2.3 응용 프로그램 :
Bria AI의 다목적 도구 및 모델은 수많은 산업 분야에서 애플리케이션을 찾습니다.
BRIA 2.3 모델 액세스 :
BRIA 2.3을 사용하여 이미지 생성 웹 앱을 구축합시다.
GitHub에서 전체 코드를 가져옵니다 (여기에 삽입 할 링크).
1 단계 : 필요한 라이브러리 가져 오기 :
가져 오기 요청 베이스 64 수입 dotenv import load_dotenv에서 OS 가져 오기 수입 시간 ST로 간소화를 가져옵니다
2 단계 : .env 파일에서 API 키로드 :
load_dotenv () invoke_url = "https://ai.api.nvidia.com/v1/genai/briaai/bria-2.3" api_key = os.getenv ( 'nvidia_api_key') 헤더 = { "인증": f "bearer {api_key}", "수락": "Application/JSON", }
3 단계 : 간소화 앱 설정 :
St.Title ( "Bria Image Generation App") prompt = st.text_input ( "이미지 프롬프트를 입력하십시오 :") SALSE_RATIO = st.Selectbox ( "종횡비", [ "1 : 1", "16 : 9", "4 : 3"])))) St.Button ( "이미지 생성") 인 경우 : 페이로드 = { "프롬프트": 프롬프트, "CFG_SCALE": 5, "SAGON_RATIO": SALSE_RATIO, "시드": 0, "단계": 30, "negative_prompt": "" " } start_time = time.time () 응답 = requests.post (invoke_url, 헤더 = 헤더, json = 페이로드) end_time = time.time ()
4 단계 : Base64 이미지 디코딩 :
response.raise_for_status () response_body = response.json () image_data = response_body.get ( 'image') IF IMAGE_DATA : image_bytes = base64.b64decode (image_data) image_file로 Open ( 'generated_image.png', 'wb')을 사용하여 : image_file.write (image_bytes) st.Image ( 'generated_image.png', caption = '생성 이미지') St.Success ( "generated_image.png '로 저장된 이미지") 또 다른: St.Error ( "응답에서 발견 된 이미지 데이터 없음") 응답 _time = end_time -start_time st.write (f "응답 시간 : {response_time} 초")
(완전한 코드 예제는 여기에 Github 저장소를 참조하여 여기에 배치됩니다.)
(예제 프롬프트 및 출력 이미지가 여기에 배치됩니다.)
결론:
BRIA AI, 특히 BRIA 2.3과 함께 Enterprise Visual Content Creation의 환경을 재구성하고 있습니다. 책임있는 AI, 고급 기능 및 속도에 대한 헌신은이를 분야의 리더로 자리 매김합니다. 마케팅, 전자 상거래 또는 디자인에 관계없이 Bria AI는 비즈니스가 고품질의 맞춤형 영상을 효율적으로 생산할 수 있도록합니다.
주요 테이크 아웃 :
자주 묻는 질문 :
(FAQ는 여기에 배치되어 원본 콘텐츠를 반영합니다.)
(참고 : 자리 표시 자 이미지 URL 및 Github 링크를 실제 URL로 바꾸십시오.)
위 내용은 BRIA 2.3 모델로 나만의 AI 이미지 생성기 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!