stability-sdk - Stability.ai API と対話するための SDK (例: 安定拡散推論)

(SDK for interacting with stability.ai APIs (e.g. stable diffusion inference))

Created at: 2022-08-22 08:21:34
Language: Jupyter Notebook
License: MIT

安定性クライアント

Colab で開く

Stability Generator API と対話するクライアント実装

インストール

次の方法で PyPI パッケージをインストールします。

pip install stability-sdk

Python クライアント

client.py
コマンド ライン クライアントであり、gRPC ベースの API をラップする API クラスでもあります。クライアントを試すには:

  • Python venv を使用します。
    python3 -m venv pyenv
  • venv の依存関係をセットアップします。
    pyenv/bin/pip3 install -r requirements.txt
  • pyenv/bin/enable
    venvを使用します。
  • STABILITY_HOST
    環境変数を設定します。これは、デフォルトで production エンドポイントに設定されています
    grpc.stability.ai:443
  • STABILITY_KEY
    環境変数を設定します。

次に、次のように呼び出します。

  • python3 client.py -W 512 -H 512 "A stunning house."

PNG が生成され、現在のディレクトリに配置されます。

SDK の使用

./nbs で使用デモ ノートブックを参照してください

コマンドラインの使用法

usage: client.py [-h] [--height HEIGHT] [--width WIDTH]
                 [--cfg_scale CFG_SCALE] [--sampler SAMPLER] [--steps STEPS]
                 [--seed SEED] [--prefix PREFIX] [--no-store]
                 [--num_samples NUM_SAMPLES] [--show]
                 prompt [prompt ...]

positional arguments:
  prompt

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --height HEIGHT, -H HEIGHT
                        [512] height of image
  --width WIDTH, -W WIDTH
                        [512] width of image
  --cfg_scale CFG_SCALE, -C CFG_SCALE
                        [7.0] CFG scale factor
  --sampler SAMPLER, -A SAMPLER
                        [k_lms] (ddim, plms, k_euler, k_euler_ancestral,
                        k_heun, k_dpm_2, k_dpm_2_ancestral, k_lms)
  --steps STEPS, -s STEPS
                        [50] number of steps
  --seed SEED, -S SEED  random seed to use
  --prefix PREFIX, -p PREFIX
                        output prefixes for artifacts
  --no-store            do not write out artifacts
  --num_samples NUM_SAMPLES, -n NUM_SAMPLES
                        number of samples to generate
  --show                open artifacts using PIL
  --engine, -e          engine to use for inference