FLUX용 웹 API 사용 [pro]: Stable Diffusion 원팀의 최신 이미지 생성 AI 모델

소개

이전에 “Stable Diffusion의 오리지널 개발자가 MacBook(M2)에서 FLUX.1 이미지([dev]/[schnell]) 세대 AI 모델 실행”이라는 제목의 기사를 쓴 적이 있습니다. Stable Diffusion 개발자들이 설립한 Black Forest Labs의 FLUX.1 이미지 생성 모델을 시연했습니다.

두 달이 지난 지금, FLUX 1.1 [pro](코드명 Blueberry)가 웹 API에 대한 공개 액세스와 함께 출시되었지만 아직 베타 버전입니다.

오늘 우리는 베타 BFL API의 정식 출시와 함께 가장 진보되고 효율적인 모델인 FLUX1.1 [pro]를 출시합니다. 이번 릴리스는 확장 가능한 최첨단 생성 기술을 통해 제작자, 개발자 및 기업에 역량을 부여하려는 우리의 사명에서 중요한 진전을 이루었습니다.

참고: FLUX1.1 [pro] 및 BFL API 발표 - Black Forest Labs

이번 포스팅에서는 FLUX 1.1 [pro] 웹 API

사용법을 보여드리겠습니다.

모든 코드 예제는 Python으로 작성되었습니다.

계정 및 API 키 생성

먼저 계정을 등록하고 API 페이지의 등록 옵션에서 로그인하세요.

크레딧 가격은 각각 $0.01이며 등록 시 50크레딧을 받았습니다(다양할 수 있음).

가격 페이지 기준 모델 비용은 다음과 같습니다.

• FLUX 1.1 [pro]: 이미지당 $0.04
• FLUX.1 [프로]: 이미지당 $0.05
• FLUX.1 [dev]: 이미지당 $0.025

로그인한 후 키 추가를 선택하고 원하는 이름을 입력하여 API 키를 생성하세요.

아래 그림과 같이 키가 나타납니다.

환경설정

운영 체제로 macOS 14 Sonoma를 사용하고 있습니다.

Python 버전은 다음과 같습니다.

$ python --version
Python 3.12.2

샘플 코드를 실행하기 위해 요청을 설치했습니다.

$ pip install requests

설치된 버전을 확인했습니다:

$ pip list | grep -e requests 
requests           2.31.0

하드코딩을 방지하기 위해 zshrc 파일을 편집하여 API 키를 환경 변수로 저장했습니다.

$ open ~/.zshrc

환경 변수 이름을 BFL_API_KEY:
로 지정했습니다.

export BFL_API_KEY=<your api key here>
</your>

예제 코드

아래는 몇 가지 추가 설명이 포함된 시작하기의 샘플 코드입니다. 이상적으로는 상태를 사용하여 오류를 처리해야 하지만 단순화를 위해 변경하지 않고 그대로 두었습니다.

import os
import requests
import time

# Request
request = requests.post(
    'https://api.bfl.ml/v1/flux-pro-1.1',
    headers={
        'accept': 'application/json',
        'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'prompt': 'A cat on its back legs running like a human is holding a big silver fish with its arms. The cat is running away from the shop owner and has a panicked look on his face. The scene is situated in a crowded market.',
        'width': 1024,
        'height': 768,
    },
).json()
print(request)
request_id = request["id"]

# Wait for completion
while True:
    time.sleep(0.5)
    result = requests.get(
        'https://api.bfl.ml/v1/get_result',
        headers={
            'accept': 'application/json',
            'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        },
        params={
            'id': request_id,
        },
    ).json()
    if result["status"] == "Ready":
        print(f"Result: {result['result']['sample']}")
        break
    else:
        print(f"Status: {result['status']}")

이 예에서 프롬프트는 다음과 같습니다.

뒷다리로 사람처럼 달리는 고양이가 커다란 은빛 물고기를 팔로 안고 있습니다. 고양이는 가게 주인에게서 도망치며 당황한 표정을 짓습니다. 현장은 사람들이 붐비는 시장에 위치하고 있습니다.

최종 결과 형식은 다음과 같습니다. 테스트한 다른 API에 비해 응답 시간이 빨랐습니다.

$ python --version
Python 3.12.2

샘플에는 테스트 당시 bflapistorage.blob.core.windows.net에서 호스팅되었던 생성된 이미지의 URL이 포함되어 있습니다.

생성된 이미지는 다음과 같습니다.

결과가 프롬프트와 밀접하게 일치하여 긴박감을 포착했습니다.

대체 프롬프트 실험

다양한 이미지를 생성하기 위해 다양한 프롬프트를 시도했습니다.

일본 모에 히로인

프롬프트: 애니메이션 스타일을 사용하여 "일본 모에 히로인"을 사용합니다.

$ pip install requests

인기 일본 애니메이션의 과자

프롬프트: "일본 인기 애니메이션에 등장하는 과자"를 애니메이션 스타일을 사용합니다.

$ pip list | grep -e requests 
requests           2.31.0

수학여행을 온 남자 고등학생

프롬프트: 애니메이션 스타일을 사용하여 "수학여행 중인 남자 고등학생".

$ open ~/.zshrc

기타를 치는 공주

프롬프트: 판타지 아트 스타일을 사용하여 "기타를 치는 공주".

export BFL_API_KEY=<your api key here>
</your>

흰색 노트북 위에 있는 귀여운 요정

프롬프트: 사진 스타일을 사용하여 "하얀 노트북 위에 귀여운 요정"을 사용합니다.

import os
import requests
import time

# Request
request = requests.post(
    'https://api.bfl.ml/v1/flux-pro-1.1',
    headers={
        'accept': 'application/json',
        'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'prompt': 'A cat on its back legs running like a human is holding a big silver fish with its arms. The cat is running away from the shop owner and has a panicked look on his face. The scene is situated in a crowded market.',
        'width': 1024,
        'height': 768,
    },
).json()
print(request)
request_id = request["id"]

# Wait for completion
while True:
    time.sleep(0.5)
    result = requests.get(
        'https://api.bfl.ml/v1/get_result',
        headers={
            'accept': 'application/json',
            'x-key': os.environ.get("BFL_API_KEY"),
        },
        params={
            'id': request_id,
        },
    ).json()
    if result["status"] == "Ready":
        print(f"Result: {result['result']['sample']}")
        break
    else:
        print(f"Status: {result['status']}")

검은 단발머리의 28세 일본 여성

프롬프트: 사진 스타일을 사용하여 "검은 단발머리의 28세 일본 예쁜 여성".

$ python --version
Python 3.12.2

1980년대 홍콩 다운타운

프롬프트: 사진 스타일을 사용하여 "1980년대 홍콩 시내".

$ pip install requests

2020년 신주쿠 가부키초

프롬프트: 사진 스타일을 사용하여 "2020년 신주쿠 가부키초".

$ pip list | grep -e requests 
requests           2.31.0

생성된 이미지는 모두 품질이 뛰어났습니다.

고품질 AI 이미지를 너무 많이 생성하고 나니 현실이 거의 초현실적으로 느껴집니다.

결론

Black Forest Labs는 AI 모델을 지속적으로 혁신하고 강화하고 있습니다.

향후 출시될 동영상 생성 기능이 기대됩니다.

일본어 원본 기사

Stable Diffusion의 원본은 AI 모델의 새로운 버전 FLUX 1.1 [pro]의 Web APIを呼ん으로 예쁜 이미지를 생성하도록 만들었습니다

위 내용은 FLUX용 웹 API 사용 [pro]: Stable Diffusion 원팀의 최신 이미지 생성 AI 모델의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!