Construyendo tu app con AI21 Labs e integración de Stable Diffusion

Introducción

Stable Diffusion es un modelo generativo pionero que se destaca en la creación de imágenes de alta resolución en un solo paso hacia adelante. AI21 Studio es una potente plataforma diseñada para proporcionar a desarrolladores y empresas soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de vanguardia, aprovechando las avanzadas capacidades de los modelos de lenguaje de AI21 Labs.

¿Qué Vamos a Hacer?

En este tutorial, desarrollaremos una aplicación entretenida destinada a crear tweets atractivos. Utilizaremos las robustas funcionalidades de AI21 Labs junto a impresionantes imágenes de portada generadas por Stable Diffusion. Para dar vida a nuestra aplicación, emplearemos Streamlit, una biblioteca de Python de código abierto que simplifica la creación de aplicaciones web visualmente atractivas para aprendizaje automático y ciencia de datos.

Requisitos Previos

• Descarga e instala Visual Studio Code o cualquier otro editor de código como IntelliJ IDEA o PyCharm adecuado para tu sistema operativo.
• Para acceder a AI21 Labs Studio, necesitarás una clave API. Regístrate para obtener una cuenta en AI21 Labs Studio, navega al Panel de Control, haz clic en tu foto de perfil en la esquina superior derecha, selecciona 'Clave API' del menú desplegable y copia tu clave API; asegúrate de almacenarla de forma segura.
• Para Stable Diffusion, crea una clave API registrándote en Dream Studio. Desde el Panel de Control, haz clic en el botón '+' para generar una nueva clave API y cópiala para asegurarte de tenerla guardada de forma segura.
• Para desplegar tu aplicación, regístrate para obtener una cuenta en Streamlit. Se recomienda utilizar GitHub para el registro, lo que facilita las opciones de despliegue más adelante.

Empezando

Crea un Proyecto Nuevo

Lanza Visual Studio Code y establece una nueva carpeta titulada ai21-sd-tutorial.

Crea un Entorno Virtual y Actívalo

En tu terminal, ejecuta el siguiente comando para crear y activar un entorno virtual:

python -m venv venv

Luego activa tu entorno virtual:

source venv/bin/activate  # en macOS/Linux
venv\Scripts\activate  # en Windows

Instala Todas las Dependencias

Ahora, instalemos las dependencias requeridas ejecutando el siguiente comando:

pip install -r requirements.txt

Implementando la Aplicación

Primero, crea un archivo llamado stable_diffusion.py e implementa una función para generar imágenes a partir de texto utilizando el modelo Stable Diffusion. Para obtener más información, consulta el Cliente de Python para la API gRPC de texto a imagen.

Luego, configura un archivo llamado ai21_studio.py donde implementaremos una función que genere ideas creativas para tweets interesantes destinados a promover una marca o producto.

Finalizando la Aplicación

Con nuestras funciones establecidas para generar ideas perspicaces y atractivas imágenes de portada, es hora de crear un archivo llamado app.py. Dentro de este archivo, formularemos la lógica para nuestra aplicación Streamlit, permitiéndonos crear rápidamente aplicaciones web utilizando Python puro.

Importando Bibliotecas y Funciones Necesarias

Iniciaremos la aplicación importando todas las bibliotecas necesarias y funciones personalizadas.

Configuración Básica

Configura las configuraciones fundamentales para la aplicación:

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

Inicializando Variables de Estado

Inicia cualquier estado necesario de la aplicación de la siguiente manera:

st.session_state.tweet_ideas = []

Trabajando en el Diseño de la Aplicación

Vamos a diseñar la barra lateral para acomodar nuestras claves de API. En lugar de usar archivos .env, nuestro diseño garantizará una accesibilidad fácil para el usuario.

Mejora la apariencia de la aplicación agregando un título llamativo y una descripción:

st.title('Generador de Tweets Atrayentes')
st.write('¡Utiliza nuestras herramientas de IA para crear tweets atractivos e impresionantes imágenes de portada!')

Widgets de Entrada de Usuario

Introduce un widget st.text_area() para recopilar las indicaciones del usuario y un widget st.button() para facilitar la generación de ideas basadas en esas indicaciones:

prompt = st.text_area('Ingresa tu indicación:')
if st.button('Generar Ideas'):
    tweet_ideas = generate_tweet_ideas(prompt)

Funcionalidad de Generación de Imágenes

A continuación, implementaremos otro widget st.text_area() para la generación de imágenes con Stable Diffusion:

image_prompt = st.text_area('Ingresa tu indicación para la imagen:')
if st.button('Generar Imagen'):
    image = generate_image(image_prompt)

Salida de Ideas e Imágenes Generadas

Ahora es crucial implementar las funciones principales que presentarán las ideas generadas y las imágenes creadas:

st.write('Ideas Generadas:', tweet_ideas)
st.image(image)

Desplegar en la Nube de Compartición de Streamlit

Para una guía detallada sobre cómo desplegar tu aplicación en la Nube de Compartición de Streamlit, consulta el Tutorial de ElevenLabs.

Conclusión

¡Felicidades! Hoy hemos creado con éxito una aplicación emocionante que utiliza la API de AI21 Studio para generar ideas de tweets y la API de Stable Diffusion para crear portadas de imágenes llamativas. Además, exploramos el proceso de despliegue en la Nube de Compartición de Streamlit. No olvides participar en próximos hackatones en lablab.ai para tener una oportunidad de ganar premios increíbles.

¡Gracias por seguir este tutorial! Si tienes alguna pregunta, no dudes en conectarte conmigo en LinkedIn o Twitter; ¡me encantaría conocer tus opiniones!