The API Z-изображений предоставляет вам программный доступ к семейству моделей Alibaba Z-Image — генерация текста в изображение Turbo, Base и P, а также поддержка LoRA и обучение LoRA, и все это через один ключ API Muapi, от 0,004 доллара США за запрос.
Высокоскоростная модель преобразования текста в изображение, оптимизированная для быстрой творческой генерации и создания детализированных, высококонтрастных изображений с высоким разрешением.
Универсальная модель преобразования текста в изображение, предназначенная для надежного и высококачественного создания изображений на основе подсказок на естественном языке.
Вариант Z-Image для преобразования текста в изображение, самая дешевая точка входа в семейство.
Создавайте изображения с помощью Z-Image Base, применяя специально обученный LoRA для определенного стиля или объекта.
Создавайте изображения с помощью Z-Image Turbo, применяя специально обученный LoRA для определенного стиля или объекта.
Отредактируйте существующее изображение с помощью Z-Image Turbo, применив специально обученный LoRA.
Обучите пользовательский LoRA на Z-Image из набора эталонных изображений, создавая веса модели, которые можно использовать повторно.
Обучите пользовательский LoRA специально для Z-Image Base из набора эталонных изображений.
API Z-Image предоставляет приложениям программный доступ к семейству моделей преобразования текста в изображения Z-Image от Alibaba. Отправьте текстовое приглашение и получите сгенерированное изображение с уровнем «Турбо» для быстрой итерации и базовым уровнем для качества общего назначения.
Muapi предоставляет полное семейство конечных точек Z-Image через один ОТДЫХ API. Используйте игровая площадка для изображений чтобы сравнить Turbo, Base и P, затем обучить и применить собственный LoRA для согласованного стиля или предмета.
Z-Image Turbo и P генерируют изображения по одной из самых низких цен за запрос в каталоге Muapi.
Z-Image Base предназначен для надежного и высококачественного вывода для повседневных задач по преобразованию текста в изображение.
Примените специально обученный LoRA к базовому или турбо-поколению для единообразия стиля или темы.
Обучите многоразовый LoRA на базе Z-Image или Z-Image Base на основе собственных эталонных изображений.
Используйте аутентификацию Muapi, выставление счетов и ответы на задачи на каждой конечной точке Z-Image.
Отправьте задачу, сохраните ее идентификатор запроса и опросите готовый вывод изображения.
| Конечная точка | Вход | Выход | Цена | Лучшее для |
|---|---|---|---|---|
Цены и поддерживаемые поля зависят от модели. Просмотрите схему активной игровой площадки перед отправкой созданных изображений в рабочую среду.
Отправьте запрос JSON с вашим ключом API Muapi, сохраните идентификатор запроса и опросите конечную точку общего результата.
Вызовите z-image-turbo с подсказкой и размерами.
Опрашивайте, пока задача не будет завершена, затем прочитайте URL-адрес возвращенного изображения.
Режим Turbo оптимизирован для быстрой генерации высококонтрастных изображений. База ориентирована на универсальное и надежное качество. P — точка входа в семью с наименьшими затратами. Все три принимают текстовое приглашение и возвращают сгенерированное изображение.
Да. z-image-base-text-to-image-lora и z-image-turbo-text-to-image-lora применяют специально обученный LoRA во время генерации, а z-image-turbo-image-to-image-lora применяет его во время редактирования изображения.
Да. z-image-lora-trainer и z-image-base-lora-trainer обучают LoRA многократного использования на основе набора эталонных изображений, возвращая веса модели, которые вы можете повторно использовать в будущих поколениях.
Генерация ядра варьируется от 0,004 доллара США за запрос (P) до 0,013 доллара США за запрос (базовый); Генерация поддержки LoRA стоит 0,01 доллара США за запрос; Обучение LoRA стоит 2,50 доллара США за запрос.
Создайте учетную запись Muapi, сгенерируйте ключ API и вызовите конечную точку, соответствующую вашему рабочему процессу. Доступ возможен без отдельного листа ожидания.
Создайте один ключ API Muapi и соедините быструю генерацию текста в изображение, генерацию в стиле LoRA и обучение LoRA в едином асинхронном рабочем процессе.