# 替換為你的API密鑰
api_key = "your_api_key_here"
host = "https://api.explinks.com"
path = "/v2/scd2024053009391a1c66c0/dezgo-ai-painting"

payload = {
"description": "a beautiful landscape"
}

headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(host + path, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

PHP集成API案例

<?php
// 替換為你的API密鑰
$apiKey = "your_api_key_here";
$host = "https://api.explinks.com";
$path = "/v2/scd2024053009391a1c66c0/dezgo-ai-painting";

$payload = [
"description" => "a serene beach scene"
];

$headers = [
"Authorization" => "Bearer " . $apiKey,
"Content-Type" => "application/json"
];

$response = curl_init();

curl_setopt($response, CURLOPT_URL, $host . $path);
curl_setopt($response, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($response, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($response, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
curl_setopt($response, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);

$result = curl_exec($response);
curl_close($response);
echo $result;
?>

Ruby集成API案例

require 'net/http'
require 'json'

# 替換為你的API密鑰
api_key = "your_api_key_here"
host = "https://api.explinks.com"
path = "/v2/scd2024053009391a1c66c0/dezgo-ai-painting"

payload = {
description: "an abstract art piece"
}

headers = {
"Authorization" => "Bearer #{api_key}",
"Content-Type" => "application/json"
}

uri = URI("#{host}#{path}")
http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(uri, headers)
request.body = payload.to_json

response = http.request(request)
puts JSON.parse(response.body)

Dezgo-AI繪畫API是否有替換方案?

在考慮替換AI繪畫API的開源代碼解決方案時,我們可以考慮以下幾個流行的開源庫:

  1. Stable Diffusion: 一個開源的AI模型,能夠根據文本描述生成圖像。
  2. OpenCV: 一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫,它提供了多種圖像和視頻處理功能。
  3. TensorFlowPyTorch: 這兩個是廣泛使用的開源機器學習庫,可以用來訓練和部署AI模型。

接下來將給出一個使用Stable Diffusion庫的示例集成代碼。

示例:使用Stable Diffusion進行圖像生成的低代碼集成

假設我們有一個低代碼平臺,它允許我們通過圖形界面來配置和運行代碼,而無需編寫完整的程序代碼。以下是一個簡化的步驟說明,展示如何在低代碼環境中集成Stable Diffusion模型:

  1. 添加模型: 在低代碼平臺中,首先需要添加Stable Diffusion模型。這可能涉及到上傳預訓練模型的權重文件。
  2. 配置輸入: 配置文本輸入字段,允許用戶輸入他們想要生成圖像的描述。
  3. 設置參數: 根據需要配置生成圖像的參數,例如圖像的分辨率、樣式等。
  4. 運行模型: 通過點擊一個按鈕或配置一個自動化流程來運行模型。
  5. 顯示結果: 模型生成圖像后,將其顯示在用戶界面上。
# 假設的低代碼平臺集成代碼示例
from some_low_code_platform import StableDiffusionModel, ImageDisplay

# 步驟1: 加載預訓練的Stable Diffusion模型
model = StableDiffusionModel.load('path_to_pretrained_model')

# 步驟2: 獲取用戶輸入的文本描述
text_description = 'A beautiful landscape with mountains and a lake.'

# 步驟3: 配置生成參數
params = {
'resolution': '512x512',
'style': 'realistic'
}

# 步驟4: 生成圖像
generated_image = model.generate_image(text_description, **params)

# 步驟5: 顯示圖像
ImageDisplay.show(generated_image)

請注意,上述代碼是一個示例,實際的低代碼平臺可能有不同的API和方法來實現這些功能。此外,實際部署Stable Diffusion模型可能需要更多的設置,包括硬件要求、環境配置等。

如何找到Dezgo-AI繪畫API?

冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺,專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API:通過關鍵詞搜索API(例如,輸入’AI繪畫‘這類品類詞,更容易找到結果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。

此外,冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章,讓開發者快速使用目標API。

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