AsyncKandinsky 3.0.1

This module is designed for asynchronous use of the kandinsky neural network and easy integration into your project.

kandinsky-async-api

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 во 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():
    try:
        result = await model.text2image("котик", style="ANIME", art_gpt=True)
        # новый параметр art_gpt - это инструмент для автоматического улучшения промпта => улучшение качества картинки
    except ValueError as e:
        print(f"Error:\t{e}")
    else:
        with open("cat_anime_img.png", "wb") as f:
            f.write(result.getvalue())
        print("Done!")

2. text2animation

async def generate():
    # описания для двух сцен
    try:
        result = await model.text2animation(["котик бежит по полю", "котик пьёт воду из речки"])
        # заготовленных стилей нет
    except ValueError as e:
        print(f"Error:\t{e}")
    else:
        with open("cat_anime_animation.mp4", "wb") as f:
            f.write(result.getvalue())
        print("Done!")

3. text2video

async def generate():
    try:
        result = await model.text2video("котик бежит по полю")
        # заготовленных стилей нет
    except ValueError as e:
        print(f"Error:\t{e}")
    else:
        with open("cat_anime_video.mp4", "wb") as f:
            f.write(result.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)