fal: генеративный API макромоделирования для разработчиков классов богатых медиа

Общее введение

fal - это онлайн-платформа для выводов ИИ, которая помогает пользователям создавать приложения ИИ в реальном времени с помощью высококачественных генеративных моделей мультимедиа, включая изображения, видео и аудио. Не требуется холодного старта, оплата по факту. fal предоставляет множество предварительно обученных генеративных моделей, таких как Stable Diffusion XL, Stable Diffusion with LoRAs, Optimised Latent Consistency (SDv1.5) и т. д., которые позволяют пользователям использовать простые текстовые описания и каракулевые наброски для быстро генерировать изображения.

fal также поддерживает загрузку пользовательских моделей или использование общих моделей, с тонким контролем и возможностью автоматического увеличения и уменьшения масштаба. fal поддерживает различные типы машин и спецификации, такие как GPU-A100, GPU-A10G, GPU-T4 и т.д., которые могут удовлетворить различные требования к производительности и стоимости. fal имеет подробную документацию и примеры, которые могут помочь пользователям быстро начать работу и использовать его.

Платформа fal.ai, основанная в 2021 году и располагающая штаб-квартирой в Сан-Франциско, стремится снизить барьеры для творческого самовыражения, оптимизируя скорость и эффективность вычислений.

Список функций

• Эффективный механизм вывода: Обеспечивает самый быстрый в мире механизм вывода диффузионной модели со скоростью вывода до 400%.
• Модели нескольких поколений: Поддерживает различные предварительно обученные генеративные модели, такие как Stable Diffusion 3.5 и FLUX.1.
• Обучение по программе LoRA: Предоставляет лучший в отрасли инструмент для обучения LoRA, позволяющий персонализировать или обучить новому стилю менее чем за 5 минут.
• Интеграция API: Различные клиентские библиотеки, такие как JavaScript, Python и Swift, доступны для легкой интеграции разработчиками.
• он-лайн рассуждения: Поддерживает создание медиаинформации в режиме реального времени для творческих инструментов и ввода данных с камеры.
• Оптимизация затрат: Оплата за использование для обеспечения экономически эффективных расчетов.

Использование помощи

Установка и интеграция

1. зарегистрировать аккаунт: Посетите сайт fal.ai и зарегистрируйте аккаунт разработчика.
2. Получение ключа API: После входа в систему сгенерируйте и получите свой ключ API на странице "Ключ API".
3. Установка клиентских библиотек::
   • 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)
     }
     

Использование генеративных моделей

1. Выберите модель: Выберите модель из библиотеки моделей fal.ai, подходящую для вашего проекта, например Stable Diffusion 3.5 или FLUX.1.
2. Параметры конфигурации: Настройте параметры модели, такие как количество шагов вывода, размер входного изображения и т. д., в соответствии с требованиями проекта.
3. рассуждения о беге: Используйте вызовы API для проведения выводов и получения сгенерированного медиаконтента.
4. Оптимизация и настройка: На основе полученных результатов настройте параметры или выберите другую модель для оптимизации.

Обучение по программе LoRA

1. Загрузка данных: Подготовьте данные для обучения и загрузите их на платформу fal.ai.
2. Выбор модели обучения: Выберите подходящую обучающую модель LoRA, например FLUX.1.
3. Настройка параметров обучения: Установите параметры обучения, такие как скорость обучения, количество шагов обучения и т.д.
4. Начните обучение: Запустите процесс обучения, и платформа завершит обучение и сгенерирует новую модель стиля за короткий промежуток времени.
5. Применение новой модели: Выводы с использованием новых обученных моделей для создания персонализированного медиаконтента.

Все модели разделены на отладочный интерфейс и API на две части, вы можете использовать отладочный интерфейс без проблем при вызове API:

fal Дополнительные модели