はじめに
SegmindはジェネレーティブAIに特化したオンラインプラットフォームで、様々なサーバーレスAPIとワークフローツールを提供し、ユーザーがマルチモーダルワークフローを簡単に構築・展開できるよう支援する。このプラットフォームは、Stable Diffusion XL 1.0やSegmind-Vegaを含む様々なジェネレーティブAIモデルをサポートしており、ユーザーは簡単なドラッグアンドドロップインターフェースやREST APIエンドポイントを通じて、テキストから画像への変換、画像の復元、バーチャルフィッティングなどを実行するために使用することができます。
特定のジョブ機能ポイントをワークフローにカプセル化する類似製品には、VoiceflowやTakomoがある。Flowise、LangFlow、Copy.AI、flowithも異なるモデルとして注目に値する。
機能一覧
- テキストから画像への変換Stable Diffusion XL 1.0モデルを使用して、テキスト記述を高品質画像に変換します。
- 画像修復Codeformer APIを使って、低画質の画像、古い写真、AIが生成した顔を修復します。
- バーチャル試着バーチャル試着室で様々な服を試着し、ファッションのベストチョイスをサポートします。
- 製品広告ディスプレイ様々な現実的なシナリオに製品をシームレスに統合し、プロフェッショナルで魅力的な広告を作成します。
- マルチモーダルワークフロー構築PixelFlow のドラッグ&ドロップ インターフェイスを使用して、複雑なマルチモーダル ワークフローを構築できます。
ヘルプの使用
モデルの使用
- モデルを選択Modelsページで目的のAIモデルを選択します。
- 運用モデルモデルページの例を実行したり、キューやセッティングを調整したりして、最良の出力が得られるようにしてください。
APIの使用
- APIキーの作成アカウントにログイン後、ダッシュボードのAPI KeysページでAPIキーを作成します。
- APIの呼び出し認証のために、リクエストにAPIキーを含める。例えば、cURLコマンドを使用する:
curl --location 'https://api.segmind.com/v1/instantid' \ --ヘッダー 'x-api-key: YOUR-API-KEY' \ --ヘッダー 'コンテントタイプ:application/json' \ --データ '{ }'
あるいはPythonのコードを使う:
インポート リクエスト api_key=キー "あなたのAPI-KEY" url = "https://api.segmind.com/v1/face-to-sticker" data = { }. response = requests.post(url, json=data, headers={)'x-apiキー': api_key}) プリント回答
PixelFlowの使用
- PixelFlowへのアクセスプラットフォーム上でPixelFlowツールを選択します。
- ワークフローの構築ドラッグ&ドロップのインターフェイスを使用して、必要なマルチモーダルワークフローを構築するために、さまざまなモデルや操作を追加および構成することができます。
コミュニティとサポート
- コミュニティに参加するDiscord、YouTube、LinkedIn、Twitterを通じてコミュニティと関わり、さらなるサポートやリソースを得る。
- 文書を読む詳しい説明と最新のアップデートについてはSegmindのドキュメントページをご覧ください。