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# 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(shí)，我們可以考慮以下幾個(gè)流行的開源庫：

Stable Diffusion: 一個(gè)開源的AI模型，能夠根據(jù)文本描述生成圖像。
OpenCV: 一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，它提供了多種圖像和視頻處理功能。
TensorFlow 或 PyTorch: 這兩個(gè)是廣泛使用的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，可以用來訓(xùn)練和部署AI模型。

接下來將給出一個(gè)使用Stable Diffusion庫的示例集成代碼。

示例：使用Stable Diffusion進(jìn)行圖像生成的低代碼集成

假設(shè)我們有一個(gè)低代碼平臺(tái)，它允許我們通過圖形界面來配置和運(yùn)行代碼，而無需編寫完整的程序代碼。以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的步驟說明，展示如何在低代碼環(huán)境中集成Stable Diffusion模型：

添加模型: 在低代碼平臺(tái)中，首先需要添加Stable Diffusion模型。這可能涉及到上傳預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重文件。
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。
設(shè)置參數(shù): 根據(jù)需要配置生成圖像的參數(shù)，例如圖像的分辨率、樣式等。
運(yùn)行模型: 通過點(diǎn)擊一個(gè)按鈕或配置一個(gè)自動(dòng)化流程來運(yùn)行模型。
顯示結(jié)果: 模型生成圖像后，將其顯示在用戶界面上。

# 假設(shè)的低代碼平臺(tái)集成代碼示例

from some_low_code_platform import StableDiffusionModel, ImageDisplay



# 步驟1: 加載預(yù)訓(xùn)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(shù)

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(qǐng)注意，上述代碼是一個(gè)示例，實(shí)際的低代碼平臺(tái)可能有不同的API和方法來實(shí)現(xiàn)這些功能。此外，實(shí)際部署Stable Diffusion模型可能需要更多的設(shè)置，包括硬件要求、環(huán)境配置等。

如何找到Dezgo-AI繪畫API？

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

此外，冪簡(jiǎn)集成博客會(huì)編寫API入門指南、多語言API對(duì)接指南、API測(cè)評(píng)等維度的文章，讓開發(fā)者快速使用目標(biāo)API。