六月份的时候,买了腾讯AI绘画的资源包。可当通过API去使用AI绘画后,我顿时就被整破防了,于是写了一篇文章,算是无声控诉。被腾讯云AI绘画整破防了!
再回首,腾讯绘画不仅提供了API调用,还构建了智能图像创作平台,用于提供AI绘画在线创作能力。同时还在产品页提供了免费20次/月的功能体验。
为了我的资源包,也为了征文,我决定再探究一下腾讯AI绘画。
API分为文生图和图生图接口,两个接口代码基本相同,这里基于官方提供的样例代码,来进行二次开发。
登录控制台的API Explorer,就可以在线进行调试。AI绘画API Explorer入口
进入文生图的调试页面,这里我选择使用python。
左侧是类似于产品页的参数,只不过是从选项卡变成了输入框。我们在输入参数的时候,右侧代码也会随之更新。我们着重需要关注的参数就是:Region、Prompt和Styles,即地区、提示词和风格。
风格我选择201,即日系动漫风格。其他的一些参数都是选填,比如图片长、长宽和RspImgType,RspImgTypee是返回图像方式(base64 或 url) ,默认为base64,url 有效期为1小时。
在填好必选的参数之后,样例代码中会自动假如参数,在本地安装好一些一些依赖之后,粘贴到本地的IDE中进行运行测试。
在本地运行时,需要在创建Credential时传入密钥,这样才能与资源包绑定。密钥可前往官网控制台:AI绘画密钥控制台获取。
在控制台只能看到SecretId, SecretKey只有在创建Id的时候才会显示,所以保存好。
在腾讯云提供的代码中,获取的图片结果是base64的,样例代码只是将字符串打印了出来,所以我们需要实现base64转图片、展示图片的功能。
使用了python的PIL、BytesIO、matplotlib三个模块。
完整代码如下:
import json
import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.aiart.v20221229 import aiart_client, models
try:
cred = credential.Credential("AKIDc4GDuKTMyJNI2WkiQs3xc180bw88sMYU", "xxxxxxxxxxx")
# 实例化一个http选项,可选的,没有特殊需求可以跳过
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "aiart.tencentcloudapi.com"
# 实例化一个client选项,可选的,没有特殊需求可以跳过
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
# 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
client = aiart_client.AiartClient(cred, "ap-shanghai", clientProfile)
# 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
req = models.TextToImageRequest()
params = {
"Prompt": "那年樱花树下的女孩 在阳光下 春风里 思密达",
"Styles": ["201"]
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.TextToImage(req)
# 将base64转换成图片展示
res = json.loads(resp.to_json_string())
base2Image = base64.b64decode(res['ResultImage'], altchars=None, validate=False)
image_byte = BytesIO(base2Image)
image = Image.open(image_byte)
plt.imshow(image)
plt.axis("off")
plt.show()
except TencentCloudSDKException as err:
print(err)
运行结果如下:
我们看图生图的API,其实和文生图整体区别不大,只是接口方法不同。
图生图模块需要自己的实现两个模块:
下面代码就是将原图片转换成base64,然后传给了InputImage作为参数。
代码运行结果:
输入图和AI绘画对比:
左侧是我输入的图片,右侧是AI绘画返回的图片,选择的是201日系漫画的风格,整体来说还是可圈可点的。
附上整体代码:
import json
import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.aiart.v20221229 import aiart_client, models
try:
cred = credential.Credential("AKIDc4GDuKTMyJNI2WkiQs3xc180bw88sMYU", "xxxxxx")
# 实例化一个http选项,可选的,没有特殊需求可以跳过
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "aiart.tencentcloudapi.com"
# 实例化一个client选项,可选的,没有特殊需求可以跳过
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
# 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
client = aiart_client.AiartClient(cred, "ap-shanghai", clientProfile)
image_source = Image.open('source.JPG')
byte_source = BytesIO()
image_source.save(byte_source, format="JPEG")
byte_data = byte_source.getvalue()
base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode("ascii")
# 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
req = models.ImageToImageRequest()
params = {
"InputImage": base64_str,
"Styles": ["201"]
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
# 返回的resp是一个ImageToImageResponse的实例,与请求对象对应
resp = client.ImageToImage(req)
res = json.loads(resp.to_json_string())
base2Image = base64.b64decode(res['ResultImage'], altchars=None, validate=False)
image_byte = BytesIO(base2Image)
image = Image.open(image_byte)
plt.imshow(image)
plt.axis("off")
plt.show()
except TencentCloudSDKException as err:
print(err)
智能图像创作平台是一个SaaS平台,软件即服务,提供了很多AI绘画能力。作为一个软件,不出意外的话是要开通会员才能使用,不过这里会免费赠送10张。
文生图这里输入了关键字:少年、ninja400、人潮人海。
整体质量比刚推出AI绘画的时候强了不少。
这里我上传了自己骑车的照片,选择了日系动漫风格,修改尺寸的话需要VIP,所以这里就是用默认尺寸。
生成的图片感觉还可以,日系漫画的那种清新风。
但是美中不足的是,这里的风格选项没有赛博朋克。从易用性的角度来讲,这个平台还是不错的。
之前在摩托车追焦群里,看博主用其他AI图生图的赛博朋克追焦照片,的确是很惊艳,所以腾讯云的AI绘画平台,可以借鉴一些开源的AI软件,来做一些细节功能的提升。
但是和刚开始比较,腾讯AI绘画的能力提升也是肉眼可见的,希望能与AI绘画共成长。最近也在自学Stable Diffusion,目前已经在本地配置好了环境,安装了绘世的整合包,期待共同学习,共同成长。