fal：为开发者提供富媒体类生成式大模型API服务

综合介绍

fal是一个在线AI推理平台，可以帮助用户构建实时的AI应用，提供高质量的生成媒体模型，包括图像、视频和音频。无需冷启动，按需付费。fal提供了多种预训练好的生成模型，如Stable Diffusion XL，Stable Diffusion with LoRAs，Optimized Latent Consistency (SDv1.5)等，可以让用户通过简单的文本描述和涂鸦草图来快速生成图片。

fal也支持用户上传自定义模型，或者使用共享模型，拥有细粒度的控制和自动扩缩容的能力。fal支持多种机器类型和规格，如GPU-A100，GPU-A10G，GPU-T4等，可以满足不同的性能和成本需求。fal有详细的文档和示例，可以帮助用户快速上手和使用。

该平台由其专有的 fal 推理引擎驱动，能够以比其他替代方案快 4 倍的速度运行扩散模型，从而实现新的实时 AI 体验。fal.ai 成立于 2021 年，总部位于旧金山，致力于通过优化推理速度和效率，降低创意表达的门槛。

功能列表

• 高效推理引擎：提供世界上最快的扩散模型推理引擎，推理速度提升至 400%。
• 多种生成模型：支持多种预训练生成模型，如 Stable Diffusion 3.5 和 FLUX.1。
• LoRA 训练：提供业内最佳的 LoRA 训练工具，能够在 5 分钟内个性化或训练新风格。
• API 集成：提供 JavaScript、Python 和 Swift 等多种客户端库，方便开发者集成。
• 实时推理：支持实时生成媒体推理，适用于实时创意工具和相机输入。
• 成本优化：按使用量付费，确保计算成本效益。

使用帮助

安装与集成

1. 注册账户：访问 fal.ai 并注册一个开发者账户。
2. 获取 API 密钥：登录后，在“API 密钥”页面生成并获取您的 API 密钥。
3. 安装客户端库：
   • JavaScript：

     import { fal } from "@fal-ai/client";
     const result = await fal.subscribe("fal-ai/fast-sdxl", {
     input: { prompt: "photo of a cat wearing a kimono" },
     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": "photo of a cat wearing a kimono"})
     print(result)
     

   • Swift：

     import FalAI
     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)
     }
     

使用生成模型

1. 选择模型：在 fal.ai 的模型库中选择适合您的项目的模型，如 Stable Diffusion 3.5 或 FLUX.1。
2. 配置参数：根据项目需求配置模型参数，如推理步数、输入图像大小等。
3. 运行推理：使用 API 调用运行推理，并获取生成的媒体内容。
4. 优化与调整：根据生成结果，调整参数或选择不同的模型进行优化。

LoRA 训练

1. 上传数据：准备好训练数据并上传到 fal.ai 平台。
2. 选择训练模型：选择适合的 LoRA 训练模型，如 FLUX.1。
3. 配置训练参数：设置训练参数，如学习率、训练步数等。
4. 开始训练：启动训练过程，平台会在短时间内完成训练并生成新的风格模型。
5. 应用新模型：使用新训练的模型进行推理，生成个性化的媒体内容。

所有模型都分为调试界面和API两部分，你可以在调试界面中使用没问题在调用API：

fal 可选模型

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