Qu’est-ce que l’API Stability AI ?
L’API Stability AI fournit aux développeurs un accès programmatique à la suite de puissants modèles génératifs de Stability AI, notamment la famille Stable Diffusion pour la génération d’images. Elle permet l’intégration de capacités de pointe en matière de texte-vers-image, image-vers-image et autres générations de médias directement dans des applications, des services et des flux de travail. En offrant une API REST simple, elle abstrait la complexité de l’hébergement et de l’exécution de ces modèles à grande échelle, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création de fonctionnalités innovantes.
Fonctionnalités Clés
- Génération Texte-vers-Image : Créez des images détaillées et de haute qualité à partir de simples prompts textuels en utilisant des modèles comme Stable Diffusion 3.
- Transformation Image-vers-Image : Modifiez des images existantes en fonction de prompts textuels, permettant une édition puissante et un transfert de style.
- Inpainting & Outpainting : Modifiez des parties spécifiques d’une image en masquant une zone pour la régénérer (inpainting) ou en étendant la toile originale (outpainting).
- Mise à l’échelle d’Image (Upscaling) : Augmentez la résolution des images générées ou existantes tout en améliorant les détails.
- Accès à Plusieurs Modèles : L’API donne accès à une variété de modèles, chacun ayant des forces et des styles artistiques différents.
- SDK et API REST : Offre des SDK officiels pour Python et TypeScript/JavaScript, ainsi qu’une API REST bien documentée pour un accès universel.
Cas d’Usage
- Génération de Contenu Créatif : Les artistes et les designers peuvent générer des visuels uniques, des concepts artistiques et des illustrations.
- Marketing et Publicité : Créez des créations publicitaires personnalisées, du contenu pour les réseaux sociaux et des images de produits à grande échelle.
- Jeux Vidéo et Divertissement : Générez des ressources de jeu, des portraits de personnages et des textures d’environnement.
- Prototypage d’Applications : Visualisez rapidement des concepts UI/UX et des fonctionnalités d’application.
- Médias Personnalisés : Développez des services qui génèrent des images personnalisées pour les utilisateurs, comme des avatars ou des œuvres d’art sur mesure.
Pour Commencer
Voici un exemple simple de type “Hello World” utilisant Python pour générer une image à partir d’un prompt textuel. Assurez-vous d’abord d’avoir installé la bibliothèque requests (pip install requests) et d’avoir obtenu une clé API depuis la plateforme Stability AI.
```python import requests import base64 import os
Votre clé API Stability AI
api_key = “VOTRE_CLE_API_STABILITY”
Point de terminaison de l’API pour le texte-vers-image
url = “https://api.stability.ai/v1/generation/stable-diffusion-v1-6/text-to-image”
Corps de la requête
body = { “steps”: 40, “width”: 512, “height”: 512, “seed”: 0, “cfg_scale”: 5, “samples”: 1, “text_prompts”: [ { “text”: “Une superbe photographie d’une ville futuriste au coucher du soleil, éclairage cinématographique”, “weight”: 1 }, { “text”: “flou, mauvais art, moche, texte”, “weight”: -1 } ], }
En-têtes
headers = { “Accept”: “application/json”, “Content-Type”: “application/json”, “Authorization”: f”Bearer {api_key}”, }
Effectuer la requête API
response = requests.post( url, headers=headers, json=body, )
if response.status_code != 200: raise Exception(“Réponse non-200 : “ + str(response.text))
data = response.json()
Enregistrer l’image générée
for i, image in enumerate(data[“artifacts”]): with open(f’./out/txt2img_{image[“seed”]}.png’, “wb”) as f: f.write(base64.b64decode(image[“base64”]))
print(“Image générée avec succès !”)
Tarification
L’API Stability AI fonctionne sur un modèle de paiement à l’utilisation basé sur des crédits. Les utilisateurs achètent des crédits, et différents appels API (selon le modèle, la taille de l’image et le nombre d’étapes) consomment un certain nombre de crédits. Ce modèle offre de la flexibilité, car vous ne payez que pour ce que vous utilisez, ce qui le rend adapté aussi bien aux expériences à petite échelle qu’aux applications de production à grande échelle.