Créer votre application avec l'intégration d'AI21 Labs et de Stable Diffusion

Introduction

Stable Diffusion est un modèle génératif pionnier qui excelle dans la création d'images haute résolution en une seule passe. AI21 Studio est une plateforme puissante conçue pour fournir aux développeurs et aux entreprises des solutions de traitement du langage naturel (NLP) à la pointe de la technologie, en tirant parti des capacités avancées des modèles de langage d'AI21 Labs.

Que allons-nous faire ?

Dans ce tutoriel, nous allons développer une application divertissante visant à créer des tweets engageants. Nous utiliserons les fonctionnalités robustes d'AI21 Labs ainsi que des images de couverture frappantes générées par Stable Diffusion. Pour donner vie à notre application, nous utiliserons Streamlit, une bibliothèque Python open-source qui simplifie la création d'applications web attrayantes pour l'apprentissage automatique et la science des données.

Prérequis

• Téléchargez et installez Visual Studio Code ou tout autre éditeur de code comme IntelliJ IDEA ou PyCharm adapté à votre système d'exploitation.
• Pour accéder à AI21 Labs Studio, vous aurez besoin d'une clé API. Inscrivez-vous pour un compte sur AI21 Labs Studio, accédez au tableau de bord, cliquez sur votre image de profil en haut à droite, sélectionnez 'Clé API' dans le menu déroulant et copiez votre clé API - assurez-vous de la conserver en lieu sûr.
• Pour Stable Diffusion, créez une clé API en vous inscrivant à Dream Studio. Depuis le tableau de bord, cliquez sur le bouton '+' pour générer une nouvelle clé API et copiez-la pour vous assurer de l'avoir enregistrée en toute sécurité.
• Pour déployer votre application, inscrivez-vous pour un compte sur Streamlit. Utiliser GitHub pour l'inscription est recommandé pour des options de déploiement simples par la suite.

Commencer

Créez un tout nouveau projet

Lancez Visual Studio Code et créez un nouveau dossier intitulé ai21-sd-tutorial.

Créez un environnement virtuel et activez-le

Dans votre terminal, exécutez la commande suivante pour créer et activer un environnement virtuel :

python -m venv venv

Ensuite, activez votre environnement virtuel :

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

Installer toutes les dépendances

Maintenant, installons les dépendances requises en exécutant la commande suivante :

pip install -r requirements.txt

Implémentation de l'application

Tout d'abord, créez un fichier nommé stable_diffusion.py et implémentez une fonction pour générer des images à partir de texte en utilisant le modèle Stable Diffusion. Pour plus d'informations, veuillez vous référer à la API gRPC python client pour le texte à image.

Ensuite, configurez un fichier nommé ai21_studio.py où nous allons implémenter une fonction qui génère des idées créatives pour des tweets engageants visant à promouvoir une marque ou un produit.

Finalisation de l'application

Avec nos fonctions établies pour générer des idées perspicaces et des images de couverture attrayantes, il est temps de créer un fichier nommé app.py. Dans ce fichier, nous gonflerons la logique de notre application Streamlit, nous permettant de créer rapidement des applications web en utilisant du pure Python.

Importation des bibliothèques et fonctions nécessaires

Nous allons initier l'application en important toutes les bibliothèques requises et les fonctions personnalisées.

Configuration de base

Mettre en place les configurations fondamentales pour l'application :

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

Initialisation des variables d'état

Initiez tous les états nécessaires de l'application comme suit :

st.session_state.tweet_ideas = []

Travail sur la mise en page de l'application

Créons la barre latérale pour accueillir nos clés API. Au lieu d'utiliser des fichiers .env, notre design garantira un accès convivial.

Améliorez l'aspect de l'application en ajoutant un titre accrocheur et une description :

st.title('Générateur de Tweets Engageants')
st.write('Utilisez nos outils AI pour créer des tweets engageants et des images de couverture époustouflantes !')

Widgets d'entrée utilisateur

Introduisez un widget st.text_area() pour recueillir les prompts des utilisateurs et un widget st.button() pour faciliter la génération d'idées basées sur ces prompts :

prompt = st.text_area('Entrez votre prompt :')
if st.button('Générer des idées'):
    tweet_ideas = generate_tweet_ideas(prompt)

Fonctionnalité de génération d'images

Ensuite, nous allons implémenter un autre widget st.text_area() pour la génération d'images avec Stable Diffusion :

image_prompt = st.text_area('Entrez le prompt de l'image :')
if st.button('Générer une image'):
    image = generate_image(image_prompt)

Afficher les idées et images générées

Il est maintenant crucial d'implémenter les fonctions principales qui afficheront les idées générées et les images créées :

st.write('Idées générées :', tweet_ideas)
st.image(image)

Déployer sur le Cloud de Streamlit Sharing

Pour un guide détaillé sur le déploiement de votre application sur le Cloud de Streamlit Sharing, référez-vous au Tutoriel ElevenLabs.

Conclusion

Félicitations ! Aujourd'hui, nous avons réussi à créer une application passionnante qui utilise l'API AI21 Studio pour générer des idées de tweets et l'API Stable Diffusion pour créer des couvertures d'images accrocheuses. De plus, nous avons exploré le processus de déploiement sur le Cloud de Streamlit Sharing. N'oubliez pas de participer aux prochains hackathons sur lablab.ai pour avoir une chance de gagner de superbes prix.

Merci d'avoir suivi ce tutoriel. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me contacter sur LinkedIn ou Twitter ; j'aimerais avoir vos retours !