fal: Generative Makromodellierungs-API für Entwickler von Rich-Media-Klassen

Allgemeine Einführung

fal ist eine Online-KI-Plattform, die Nutzern hilft, Echtzeit-KI-Anwendungen mit hochwertigen generativen Medienmodellen zu erstellen, einschließlich Bildern, Video und Audio. Kein Kaltstart erforderlich, pay-as-you-go. fal bietet eine Vielzahl von vortrainierten generativen Modellen wie Stable Diffusion XL, Stable Diffusion with LoRAs, Optimised Latent Consistency (SDv1.5), usw., die es den Nutzern ermöglichen, mit einfachen Textbeschreibungen und Kritzelskizzen schnell Bilder zu erzeugen.

fal unterstützt auch das Hochladen benutzerdefinierter Modelle oder die Verwendung gemeinsam genutzter Modelle mit feiner Steuerung und der Möglichkeit, automatisch hoch- und runterzuskalieren. fal unterstützt eine Vielzahl von Maschinentypen und -spezifikationen, wie z.B. GPU-A100, GPU-A10G, GPU-T4 usw., die unterschiedliche Leistungs- und Kostenanforderungen erfüllen können. fal verfügt über eine ausführliche Dokumentation und Beispiele, die den Benutzern den Einstieg und den schnellen Einsatz erleichtern.

Angetrieben von der proprietären fal-Inferenz-Engine ist die Plattform in der Lage, Diffusionsmodelle bis zu viermal schneller als andere Alternativen auszuführen und so neue Echtzeit-KI-Erfahrungen zu ermöglichen. fal.ai, gegründet 2021 mit Hauptsitz in San Francisco, hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Hürden für kreativen Ausdruck zu senken, indem die Geschwindigkeit und Effizienz der Inferenz optimiert wird.

Funktionsliste

• Effiziente InferenzmaschineBietet die weltweit schnellste Inferenzmaschine für Diffusionsmodelle mit einer Inferenzgeschwindigkeit von bis zu 400%.
• Modelle mit mehreren GenerationenUnterstützt eine Vielzahl von vortrainierten generativen Modellen wie Stable Diffusion 3.5 und FLUX.1.
• LoRA-SchulungBietet die branchenweit besten LoRA-Trainingstools mit der Möglichkeit, einen neuen Stil in weniger als 5 Minuten zu personalisieren oder zu trainieren.
• API-IntegrationEine Vielzahl von clientseitigen Bibliotheken wie JavaScript, Python und Swift sind für eine einfache Integration durch Entwickler verfügbar.
• Online-DarstellungUnterstützt die Echtzeit-Generierung von Medieninferenzen für kreative Werkzeuge und Kameraeingaben in Echtzeit.
• KostenoptimierungPay-per-Use, um kostengünstige Berechnungen zu gewährleisten.

Hilfe verwenden

Installation und Integration

1. ein Konto registrieren: Besuchen Sie fal.ai und melden Sie sich für ein Entwicklerkonto an.
2. Abrufen des API-SchlüsselsNach der Anmeldung generieren und erhalten Sie Ihren API-Schlüssel auf der Seite "API-Schlüssel".
3. Installation von Client-Bibliotheken::
   • JavaScript::

     import { fal } from "@fal-ai/client";
     const result = await fal.subscribe("fal-ai/fast-sdxl", {
     input: { prompt: "Foto einer Katze, die einen Kimono trägt" },
     logs: true,
     onQueueUpdate: (update) => {
     if (update.status === "IN_PROGRESS") {
     update.logs.map((log) => log.message).forEach(console.log);
     }
     },
     });
     

   • Python::

     from fal import Client
     client = Client(api_key="YOUR_API_KEY")
     result = client.subscribe("fal-ai/fast-sdxl", input={"prompt": "Foto einer Katze, die einen Kimono trägt"})
     print(ergebnis)
     

   • Schnell::

     FalAI importieren
     let client = FalClient(apiKey: "YOUR_API_KEY")
     client.subscribe(model: "fal-ai/fast-sdxl", input: ["prompt": "photo of a cat wearing a kimono"]) { result in
     print(result)
     }
     

Verwendung generativer Modelle

1. Modell auswählenWählen Sie ein Modell aus der Modellbibliothek von fal.ai, das für Ihr Projekt geeignet ist, wie z.B. Stable Diffusion 3.5 oder FLUX.1.
2. KonfigurationsparameterKonfigurieren Sie die Modellparameter, wie z. B. die Anzahl der Inferenzschritte, die Größe des Eingabebildes usw., entsprechend den Projektanforderungen.
3. logische SchlussfolgerungenAPI-Aufrufe verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen und generierte Medieninhalte abzurufen.
4. Optimierung und AnpassungAnhand der generierten Ergebnisse können Sie die Parameter anpassen oder ein anderes Modell für die Optimierung auswählen.

LoRA-Schulung

1. Daten hochladenBereiten Sie die Trainingsdaten vor und laden Sie sie auf die fal.ai-Plattform hoch.
2. Auswahl des TrainingsmodellsWählen Sie ein geeignetes LoRA-Trainingsmodell wie z.B. FLUX.1.
3. Konfigurieren der TrainingsparameterEinstellen von Trainingsparametern wie Lernrate, Anzahl der Trainingsschritte, usw.
4. Beginn der AusbildungStarten Sie den Trainingsprozess und die Plattform wird das Training abschließen und in kurzer Zeit ein neues Stilmodell erstellen.
5. Anwendung des neuen ModellsInferenz unter Verwendung neu trainierter Modelle zur Erstellung personalisierter Medieninhalte.

Alle Modelle sind in zwei Teile gegliedert, die Debugging-Schnittstelle und API, können Sie die Debugging-Schnittstelle kein Problem beim Aufruf der API zu verwenden:

fal Optionale Modelle

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