文本生图像

介绍

图像生成结合了深度学习和生成对抗网络（GANs）来创建令人惊叹和逼真的图像。它在一个大型的多样化图像数据集上进行训练，并可以根据给定的提示或概念生成新的图像。

使用图像生成模型，你可以释放你的创造力，探索图像生成的可能性。无论你是想创建独特的艺术作品，设计新产品，或者只是想玩玩视觉实验，图像生成都提供了一个多功能和直观的平台。

在这个指南中，我们以OpenAI为例，将探测DALL-E的基本原理，并学习如何使用这种尖端技术生成图像。我们将介绍基本概念，生成图像的过程，并提供一些例子，帮助你开始自己的图像生成之旅。

让我们深入了解OpenAI DALL-E图像生成的迷人世界吧！

最佳实践

当你想要使用API来生成图像时，你可以使用以下代码为你的文本数据生成图像：

curl -X POST "https://genaiapi.cloudsway.net/v1/ai/zUcfeMfrpNqyEhTN" -H "Content-Type: application/json" 
-H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_KEY"
-d '{
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024" 
}

您可以在请求中指定的参数包括：

prompt：您想要生成图像的输入文本或概念。
n(可选)：要生成的图像数量，默认值为1。对于dall-e-3，只支持n=1。
quality(可选)：生成的图像的质量（例如，"standard"或"hd"）。这是一个可选参数，默认值为"standard"。 "hd"只支持dall-e-3。
response_format(可选)：响应的格式（例如，"url"或"b64_json"）。这是一个可选参数，默认值为"url"。
size(可选)：生成的图像的大小（例如，对于dall-e-2，"256x256"，"512x512"，"1024x1024"，对于dall-e-3，"1024x1024"，"1792x1024"，"1024x1792"）。
style(可选)：生成的图像的风格（例如，"vivid"或"natural"）。这是一个可选参数，默认值为"vivid"。这个参数只适用于dall-e-3
user(可选)：发出请求的用户的用户id。

发送请求后，您将收到一个包含基于输入文本或概念生成的图像的响应。然后，您可以使用这些图像进行各种创意项目，设计任务，或视觉探索。

无缝集成

您也可以使用Python OpenAI库将图像生成过程集成到您的应用程序中。以下是一个示例代码片段：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://genaiapi.cloudsway.net/v1/ai/zUcfeMfrpNqyEhTN",
    api_key='YOUR_API_KEY'
)

response = client.images.generate(
    prompt="generate a superman.",
    n=1
)

print(response)

URL的回复会如下：

{
    "created": 1632345678,
    "data": [
        {
            "url": "https://genaiapi.cloudsway.net/v1/ai/zUcfeMfrpNqyEhTN/images/1" // maybe the native url of OpenAI or Azure OpenAI
        }
    ]
}

URL将是OpenAI或Azure OpenAI的原生URL，因此您应确认您的网络环境可以访问该URL。

如果您想使用bson格式，您可以在请求中将response_format参数设置为"b64_json"。

from openai import OpenAI
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = OpenAI(
    base_url="https://genaiapi.cloudsway.net/v1/ai/zUcfeMfrpNqyEhTN",
    api_key='YOUR_API_KEY'
)

response = client.images.generate(
    prompt="generate a superman.",
    n=1,
    response_format="b64_json"
)

# print(response)
# Get b64_json data from response
b64_json_data = response.data[0].b64_json

# Convert b64_json data to png image
image_data = base64.b64decode(b64_json_data)
image = Image.open(BytesIO(image_data))

# Save the image as png
image.save('./image.png')

图像将以image.png的形式保存在当前目录中。但是，您应该知道，bs64_json格式的数据将比url格式消耗更多的数据传输。