poster

stablediffusionapi
Texto a imagen

Permite generar imágenes a partir de texto utilizando la tecnología de difusores de texto a imagen con el modelo StableDiffusionXLPipeline. Se destaca por su capacidad ultrarrealista para crear retratos detallados y cinematográficos.

Como usar

import requests
import json

url =  "https://modelslab.com/api/v6/images/text2img"

payload = json.dumps({
"key":  "your_api_key",
"model_id":  "poster",
"prompt":  "ultra realistic close up portrait ((beautiful pale cyberpunk female with heavy black eyeliner)), blue eyes, shaved side haircut, hyper detail, cinematic lighting, magic neon, dark red city, Canon EOS R3, nikon, f/1.4, ISO 200, 1/160s, 8K, RAW, unedited, symmetrical balance, in-frame, 8K",
"negative_prompt":  "painting, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, skinny, glitchy, double torso, extra arms, extra hands, mangled fingers, missing lips, ugly face, distorted face, extra legs, anime",
"width":  "512",
"height":  "512",
"samples":  "1",
"num_inference_steps":  "30",
"safety_checker":  "no",
"enhance_prompt":  "yes",
"seed":  None,
"guidance_scale":  7.5,
"multi_lingual":  "no",
"panorama":  "no",
"self_attention":  "no",
"upscale":  "no",
"embeddings":  "embeddings_model_id",
"lora":  "lora_model_id",
"webhook":  None,
"track_id":  None
})

headers =  {
'Content-Type':  'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

Funcionalidades

Generación de imágenes a partir de texto
Modelación ultrarrealista
Uso de difusores
Compatibilidad con múltiples lenguajes de programación (PHP, Node, Java, etc.)
Opciones avanzadas de configuración (prompts negativos, escala de orientación, etc.)
Soporte para imágenes en alta resolución (8K)

Casos de uso

Generación de imágenes ultrarrealistas y cinematográficas
Creación de retratos detallados
Diseño de personajes para proyectos creativos