Wie man eine App mit AI21 Labs und Stable Diffusion Integration erstel

Einführung in KI und die Generierung von Bildern

Im sich rasant entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz sind Werkzeuge wie Stable Diffusion und AI21 Studio führend in der generativen Modellierung und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Stable Diffusion ermöglicht die Erstellung von hochauflösenden Bildern durch einen einzigen Vorwärtsdurchlauf, während AI21 Studio robuste API-Lösungen für Entwickler bietet, die moderne Sprachmodelle nutzen möchten. Dieses Tutorial wird Sie durch den Aufbau einer unterhaltsamen und interaktiven Anwendung führen, die ansprechende Tweets zusammen mit attraktiven Coverbildern erstellt.

Was wir bauen werden

Wir werden eine einfache App mit Streamlit entwickeln, einer leistungsstarken Open-Source-Bibliothek zum Erstellen von Webanwendungen, die auf maschinelles Lernen und Datenwissenschaften zugeschnitten ist. Diese App wird die Fähigkeiten von AI21 Labs zur Textgenerierung und Stable Diffusion zur Bildgenerierung nutzen.

Voraussetzungen

Bevor wir in das Tutorial eintauchen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

Ein geeigneter Code-Editor wie Visual Studio Code, IntelliJ IDEA oder PyCharm.
Ein API-Schlüssel von AI21 Labs.
Ein API-Schlüssel von Stable Diffusion.
Ein Streamlit-Konto für die Bereitstellung der App.

Schritt 1: Einrichten Ihrer Umgebung

Beginnen Sie damit, einen neuen Ordner für Ihr Projekt in Visual Studio Code mit dem Namen ai21-sd-tutorial zu erstellen.

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie mit:

python -m venv venv
source venv/bin/activate (Linux/Mac) oder venv\Scripts\activate (Windows)

Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten mit:

pip install streamlit AI21 Stable_Diffusion

Schritt 2: Implementierung der Anwendung

Als nächstes erstellen Sie eine Datei namens stable_diffusion.py zur Bildgenerierung und eine weitere Datei ai21_studio.py zur Generierung von Tweet-Ideen. Unten sind die Grundlagen jeder Datei:

# stable_diffusion.py
# Funktion zur Generierung von Bildern mit Stable Diffusion

# ai21_studio.py
# Funktion zur Generierung von Tweet-Ideen mit AI21 Labs

Schritt 3: Erstellen des Streamlit-Apps

Erstellen Sie eine Datei namens app.py zur Implementierung Ihrer Streamlit-Anwendung. So geht’s:

import streamlit as st
from stable_diffusion import generate_image
from ai21_studio import generate_ideas

# App-Konfiguration
st.title("Engaging Tweet Creator")

# Seitenleiste für API-Keys
st.sidebar.title("API-Konfiguration")
apikey_ai21 = st.sidebar.text_input("AI21 API-Schlüssel")
apikey_sd = st.sidebar.text_input("Stable Diffusion API-Schlüssel")

# Hauptlayout der App
tweet_prompt = st.text_area("Geben Sie hier Ihren Tweet-Prompt ein:")
if st.button("Ideen generieren"):
    ideas = generate_ideas(tweet_prompt)
    st.write(ideas)

image_prompt = st.text_area("Geben Sie hier Ihren Bild-Prompt ein:")
if st.button("Bild generieren"):
    image = generate_image(image_prompt)
    st.image(image)

Schritt 4: Ausführen und Bereitstellen der App

Sobald Sie die Logik implementiert haben, führen Sie Ihre App lokal aus:

streamlit run app.py

Um Ihre Anwendung bereitzustellen, überprüfen Sie die Dokumentation von Streamlit Sharing Cloud für Anleitungen, wie Sie Ihre App veröffentlichen können.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir erkundet, wie man eine ansprechende Anwendung erstellt, die Text- und Bildgenerierung mit den leistungsstarken APIs von AI21 und Stable Diffusion kombiniert. Am Ende haben wir die App in der Streamlit-Cloud bereitgestellt, sodass sie für alle zugänglich ist.

Vielen Dank, dass Sie an diesem Tutorial teilgenommen haben! Bei Fragen können Sie sich gerne über LinkedIn oder Twitter melden – ich würde mich freuen, Ihre Gedanken zu hören!

Wie man eine App mit AI21 Labs und Stable Diffusion Integration erstellt