Erstellen Sie ein ChatGPT-Plugin zur Bilderzeugung mit Stable Diffusion

Einführung in ChatGPT-Plugins und Stable Diffusion

ChatGPT-Plugins sind leistungsstarke Werkzeuge, die dazu entwickelt wurden, ChatGPT mit externen Anwendungen zu verbinden und dessen Fähigkeiten erheblich zu erweitern. Durch die Nutzung spezifischer APIs, die von Drittanbietern entwickelt wurden, ermöglichen diese Plugins ChatGPT, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen. Ob es darum geht, Echtzeitinformationen wie Sportergebnisse und Aktienkurse abzurufen, bei Reisebuchungen zu helfen oder Kundenunterstützung zu bieten, die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist Stable Diffusion, ein hochmodernes generatives Modell, das in der Lage ist, hochauflösende Bilder durch einen einzigen Vorwärtsdurchlauf zu erstellen. Inspiriert von Diffusionsmodellen und den StyleGAN2-Architekturen, ermöglicht es beeindruckende Kreativität und Realismus in der Bildgenerierung.

Was dieses Tutorial abdeckt

In diesem schrittweisen Leitfaden werden wir den einfachen und unkomplizierten Prozess zur Entwicklung eines ChatGPT-Plugins speziell zur Bildgenerierung mit Stable Diffusion näher betrachten. Zudem werden wir Ihr Plugin mit ChatGPT integrieren und einige Tests durchführen. Also, lassen Sie uns eintauchen!

Voraussetzungen

• Laden Sie Visual Studio Code oder einen bevorzugten Code-Editor wie IntelliJ IDEA oder PyCharm herunter und installieren Sie ihn.
• Treten Sie der Warteliste für ChatGPT-Plugins bei, um Zugriff auf die API-Funktionen zu erhalten.
• Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel von Dream Studio, indem Sie ein Konto erstellen.

Erster Schritt

Schritt 1 - Erstellen eines neuen Projekts

Um zu beginnen, öffnen Sie Visual Studio Code und erstellen Sie einen neuen Ordner für unser Projekt namens chatgpt-plugin-stable-diffusion über das Terminal:

mkdir chatgpt-plugin-stable-diffusion

Kurze Anmerkung:

Damit das Plugin ordnungsgemäß funktioniert, ist es unbedingt erforderlich, die folgenden Schritte abzuschließen:

1. Erstellen Sie eine API (Flask, FastAPI usw.), die die OpenAPI-Spezifikation implementiert.
2. Erstellen Sie eine JSON-Manifestdatei, die die relevanten Metadaten für das Plugin definiert.
3. Dokumentieren Sie die API mithilfe des OpenAPI YAML- oder JSON-Formats.

Schritt 2 - API-Implementierung

Wir beginnen mit der Implementierung der API mit Flask – einem leichten WSGI-Webanwendungs-Framework, das sich ideal für schnelle Setups eignet.

Erstellen Sie eine neue Datei namens app.py in Ihrem Projektordner:

touch app.py

Als Nächstes installieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten:

pip install Flask requests

Dann können wir mit der Implementierung der API beginnen, indem wir die notwendigen Abhängigkeiten importieren:

from flask import Flask, jsonify, request

Flask-App und -Client einrichten

Als Nächstes initialisieren Sie die Flask-App und konfigurieren den Stable Diffusion API-Client:

app = Flask(__name__)

API-Endpunkt definieren

Lassen Sie uns auch einen Endpunkt zur Generierung von Bildern definieren:

@app.route('/generate-image', methods=['POST'])
    def generate_image():
        # Code zur Bildgenerierung wird hier stehen

Schließlich starten Sie die Flask-App lokal:

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='127.0.0.1', port=5000)

Schritt 3 - Plugin-Manifest

Jedes Plugin benötigt eine ai-plugin.json-Datei, die auf der Domain der API gehostet wird. Erstellen Sie diese Datei und fügen Sie die relevanten Metadaten ein.

Schritt 4 - OpenAPI-Spezifikation

Erstellen Sie als Nächstes die OpenAPI-Spezifikation, indem Sie eine openapi.yaml-Datei erstellen, die die Struktur der API umreißt.

Fügen Sie die erforderlichen Endpunkte für das Logo des Plugins, das Manifest und die OpenAPI-Spezifikation in app.py ein, um eine ordnungsgemäße Integration zu gewährleisten.

Integration mit ChatGPT

Nachdem die Einrichtung abgeschlossen ist, navigieren Sie zu ChatGPT. Gehen Sie zum Plugin-Store, wählen Sie Ihr eigenes Plugin entwickeln aus und geben Sie den Basislink zu Ihrer App ein, der in diesem Fall https://127.0.0.1:5000 lautet. Gehen Sie die Installationsschritte durch, und voila! Ihr Plugin sollte bereit sein zur Nutzung.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir den sorgfältigen Prozess des Aufbaus eines ChatGPT-Plugins zur Bildgenerierung mit Stable Diffusion untersucht. Indem wir das Potenzial von Stable Diffusion nutzen, können wir die Fähigkeiten von ChatGPT durch realistische und vielfältige Bildgenerierungen aus Textaufforderungen erheblich erweitern.

Plugins sind in der Tat entscheidend für die Erweiterung der Funktionen von ChatGPT, da sie eine nahtlose Interaktion mit externen Anwendungen und APIs ermöglichen. Vielen Dank, dass Sie mit uns gelernt haben; wir hoffen, dass dieser Leitfaden für Ihre Entwicklungsreise von Vorteil war!