This module is designed for asynchronous use of the kandinsky neural network and easy integration into your project.
Project description
kandinsky-api-requests
Асинхронное api для использования kandinsky 3.1 в своих проектах
Как использовать:
Установка:
pip install AsyncKandinsky
Для инициализации FusionBrainApi можно использовать keys или данные аккаунта:
- api_key и secret_key:
- !!! Ключи создаются в вкладке api (https://fusionbrain.ai/keys/)
- быстрый и простой способ генерации
- не самое лучше качество генерации
- почта и пароль - данные от уже созданного аккаунта:
- !!! Обязательно нужен уже зарегистрированный аккаунт
- в такой версии будет доступна генерация: видео / анимации / больше стилей
- лучшее качество генерации
model = FusionBrainApi(ApiApi("Сюда свой api_key", "Сюда свой secret_key"))
# Любой способ на выбор
model = FusionBrainApi(ApiWeb("Ваша почта", "Ваш пароль"))
Полные примеры можно посмотреть в tests.py (GitHub)
1. text2image
async def generate():
result = await model.text2image("котик", style="ANIME")
# новый параметр art_gpt - это инструмент для автоматического улучшения промпта => улучшение качества картинки
if result["error"]:
print("Error:")
print(result["data"])
else:
with open("cat_anime_img.png", "wb") as f:
f.write(result["data"].getvalue())
print("Done!")
2. text2animation
async def generate():
# описания для двух сцен
result = await model.text2animation(["котик бежит по полю", "котик пьёт воду из речки"])
# Стиль придётся самому вписывать
if result["error"]:
print("Error:")
print(result["data"])
else:
with open("cat_anime_animation.mp4", "wb") as f:
f.write(result["data"].getvalue())
print("Done!")
3. text2video
async def generate():
result = await model.text2video("котик бежит по полю")
# Стиль придётся самому вписывать
if result["error"]:
print("Error:")
print(result["data"])
else:
with open("cat_anime_video.mp4", "wb") as f:
f.write(result["data"].getvalue())
print("Done!")
Все стили можно посмотреть в await FusionBrainApi().get_styles()
:
async def read_styles():
for style in await model.get_styles():
print(style)
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
AsyncKandinsky-2.0.2.tar.gz
(5.6 kB
view hashes)
Built Distribution
Close
Hashes for AsyncKandinsky-2.0.2-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8f04882a8753a61e9e27b69d04386e18bd27b810067a862a4258b42d5eb584a8 |
|
MD5 | 3a6cbbb07b4d8cf19a98fb642a605828 |
|
BLAKE2b-256 | 5022d3fcf0c0e999bf6a19f71f23ddbd1569015e97158f4d060dfeb76e8a2d2f |