介紹

之前，我寫過一篇題為「由 Stable Diffusion 的原始開發(fā)人員在 MacBook (M2) 上運(yùn)行 FLUX.1 圖像 ([dev]/[schnell]) 生成 AI 模型」的文章。它演示了 Black Forest Labs 的 FLUX.1 圖像生成模型，該模型由 Stable Diffusion 的創(chuàng)建者創(chuàng)建。

現(xiàn)在，兩個(gè)月後，FLUX 1.1 [pro]（代號(hào) Blueberry）已經(jīng)發(fā)布，並且公開訪問其 Web API，儘管它仍處於測(cè)試階段。

今天，我們發(fā)布了 FLUX1.1 [pro]，這是我們迄今為止最先進(jìn)、最高效的模型，同時(shí)發(fā)布了 beta BFL API。此版本標(biāo)誌著我們?cè)跒閯?chuàng)作者、開發(fā)者和企業(yè)提供可擴(kuò)展、最先進(jìn)的生成技術(shù)的使命中向前邁出了重要一步。

參考：宣布推出 FLUX1.1 [pro] 和 BFL API - Black Forest Labs

在這篇文章中，我將示範(fàn)如何使用 FLUX 1.1 [pro] Web API。

所有程式碼範(fàn)例均使用Python編寫。

建立帳戶和 API 金鑰

先註冊(cè)一個(gè)帳號(hào)並登入註冊(cè)選項(xiàng)下的API頁。

每個(gè)積分的價(jià)格為 0.01 美元，我在註冊(cè)時(shí)收到了 50 個(gè)積分（可能會(huì)有所不同）。

依定價(jià)頁面，模型成本如下：

• FLUX 1.1 [專業(yè)版]：每張圖片 0.04 美元
• FLUX.1 [專業(yè)版]：每張圖片 0.05 美元
• FLUX.1 [開發(fā)]：每張影像 0.025 美元

登入後，選擇新增金鑰並輸入您選擇的名稱來產(chǎn)生 API 金鑰。

您的金鑰將如下所示。

環(huán)境設(shè)定

我使用 macOS 14 Sonoma 作為我的作業(yè)系統(tǒng)。

Python 版本是：

$ python --version
Python 3.12.2

為了運(yùn)行範(fàn)例程式碼，我安裝了請(qǐng)求：

$ pip install requests

我確認(rèn)安裝的版本：

$ pip list | grep -e requests 
requests           2.31.0

為了避免硬編碼，我透過編輯 zshrc 檔案將 API 金鑰儲(chǔ)存為環(huán)境變數(shù)。

$ open ~/.zshrc

我將環(huán)境變數(shù)命名為BFL_API_KEY:

export BFL_API_KEY=<Your API Key Here>

範(fàn)例程式碼

以下是入門中的範(fàn)例程式碼，以及一些附加註解。理想情況下，它應(yīng)該使用狀態(tài)來處理錯(cuò)誤，但為了簡(jiǎn)單起見，我將其保留不變。

import os
import requests
import time

# Request
request = requests.post(
    'https://api.bfl.ml/v1/flux-pro-1.1',
    headers={
        'accept': 'application/json',
        'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'prompt': 'A cat on its back legs running like a human is holding a big silver fish with its arms. The cat is running away from the shop owner and has a panicked look on his face. The scene is situated in a crowded market.',
        'width': 1024,
        'height': 768,
    },
).json()
print(request)
request_id = request["id"]

# Wait for completion
while True:
    time.sleep(0.5)
    result = requests.get(
        'https://api.bfl.ml/v1/get_result',
        headers={
            'accept': 'application/json',
            'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        },
        params={
            'id': request_id,
        },
    ).json()
    if result["status"] == "Ready":
        print(f"Result: {result['result']['sample']}")
        break
    else:
        print(f"Status: {result['status']}")

本例中，提示符號(hào)為：

一隻像人一樣用後腿奔跑的貓，手臂上抱著一條銀色的大魚。貓咪正從店主身邊逃跑，臉上露出驚慌的表情。場(chǎng)景位於擁擠的市場(chǎng)。

最終的結(jié)果格式如下圖所示。與我測(cè)試過的其他 API 相比，回應(yīng)時(shí)間更快。

$ python --version
Python 3.12.2

樣本包含生成圖像的URL，當(dāng)我測(cè)試它時(shí)，該圖像託管在bflapistorage.blob.core.windows.net上。

這是產(chǎn)生的圖像：

結(jié)果與提示非常吻合，抓住了緊迫感。

嘗試替代提示

我嘗試了不同的提示來產(chǎn)生不同的圖像。

日本萌女主角

提示：“日本萌女主角”，使用動(dòng)畫風(fēng)格。

$ pip install requests

日本熱門動(dòng)漫中的甜點(diǎn)

提示：“日本流行動(dòng)漫中出現(xiàn)的糖果”，使用動(dòng)畫風(fēng)格。

$ pip list | grep -e requests 
requests           2.31.0

修學(xué)旅行的男高中生

提示：“修學(xué)旅行的男高中生”，使用動(dòng)漫風(fēng)格。

$ open ~/.zshrc

彈吉他的公主

提示：“彈吉他的公主”，使用奇幻藝術(shù)風(fēng)格。

export BFL_API_KEY=<Your API Key Here>

白色筆記型電腦上的可愛仙女

提示：“白色筆記型電腦上的可愛仙女”，使用攝影風(fēng)格。

import os
import requests
import time

# Request
request = requests.post(
    'https://api.bfl.ml/v1/flux-pro-1.1',
    headers={
        'accept': 'application/json',
        'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'prompt': 'A cat on its back legs running like a human is holding a big silver fish with its arms. The cat is running away from the shop owner and has a panicked look on his face. The scene is situated in a crowded market.',
        'width': 1024,
        'height': 768,
    },
).json()
print(request)
request_id = request["id"]

# Wait for completion
while True:
    time.sleep(0.5)
    result = requests.get(
        'https://api.bfl.ml/v1/get_result',
        headers={
            'accept': 'application/json',
            'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        },
        params={
            'id': request_id,
        },
    ).json()
    if result["status"] == "Ready":
        print(f"Result: {result['result']['sample']}")
        break
    else:
        print(f"Status: {result['status']}")

28 歲的日本女性，黑色短髮

提示：“28歲日本黑短髮美女”，使用攝影風(fēng)格。

$ python --version
Python 3.12.2

1980年代的香港市中心

提示：“1980年代的香港市中心”，使用攝影風(fēng)格。

$ pip install requests

2020年的新宿歌舞伎町

提示：“2020年新宿歌舞伎町”，使用攝影風(fēng)格。

$ pip list | grep -e requests 
requests           2.31.0

所有產(chǎn)生的影像都具有卓越的品質(zhì)。

在產(chǎn)生如此多高品質(zhì)的 AI 影像後，現(xiàn)實(shí)幾乎感覺超現(xiàn)實(shí)。

結(jié)論

黑森林實(shí)驗(yàn)室不斷創(chuàng)新並增強(qiáng)其人工智慧模型。

我很期待未來發(fā)布的影片產(chǎn)生功能。

日本原創(chuàng)文章

穩(wěn)定擴(kuò)散のオリジナル開発陣による肖像生成AIモデル最新版FLUX 1.1 [pro]のWeb APIを呼こでぁぁそそそそそぁぁえぁえぁえぁえぁええぁえええええええぁえええ、

以上是使用 Web API for FLUX [pro]：Stable Diffusion 原創(chuàng)團(tuán)隊(duì)最新的圖像生成 AI 模型的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！