"É como se Midjourney tivesse uma API" - Dando uma olhada em Kandinsky 2.2

Os modelos de geração de imagens alimentados por IA estão revolucionando o cenário criativo. A plataforma Midjourney tem sido um ator chave neste campo inovador com a criação de imagens baseadas em texto. Porém, sua interface baseada no Discord apresentava algumas limitações para uso profissional.

Vamos dar uma olhada em um novo modelo de IA chamado Kandinsky 2.2, um modelo de texto para imagem mais fácil de construir, disponível por meio de uma API versátil.

Ao contrário do Midjourney, que opera através do Discord, Kandinsky permite que os desenvolvedores integrem a geração de imagens de IA em várias linguagens de programação, como Python, Node.js e cURLs.

Isso significa que com apenas algumas linhas de código, Kandinsky pode automatizar o processo de geração de imagens, tornando-se uma ferramenta mais eficiente para profissionais criativos. E com a nova versão v2.2, a qualidade da imagem de Kandinsky nunca foi tão alta.

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Kandinsky 2.2 traz um novo nível de acessibilidade e flexibilidade para geração de imagens de IA. Integra-se perfeitamente com múltiplas linguagens e ferramentas de programação, oferecendo um nível de flexibilidade que supera a plataforma Midjourney.

Além disso, as técnicas avançadas de difusão de Kandinsky resultam em imagens impressionantemente fotorrealistas. Sua abordagem API-first torna mais fácil para os profissionais incorporarem a visualização baseada em IA em sua pilha de tecnologia existente.

Neste guia, exploraremos o potencial de Kandinsky em escalabilidade, automação e integração e discutiremos como ele pode contribuir para o futuro da criatividade.

Junte-se a nós enquanto nos aprofundamos nas ferramentas e técnicas necessárias para incorporar arte impressionante de IA em seus produtos usando este assistente avançado de IA.

Principais benefícios do Kandinsky 2.2

• Código aberto - Kandinsky é totalmente de código aberto. Use o código diretamente ou acesse-o por meio da API flexível do Replicate.
• Acesso à API - integre Kandinsky aos seus fluxos de trabalho em Python, Node.js, cURLs e muito mais por meio da API Replicate.
• Automação - Ajuste imagens programaticamente, modificando prompts de texto no código para iteração rápida.
• Escalabilidade – Gere milhares de imagens com chamadas simples de API. Crie storyboards e visualize conceitos em escala.
• Integração personalizada - incorpore Kandinsky em suas próprias ferramentas e produtos graças ao seu design API-first.
• ControlNet - Obtenha controle granular sobre as propriedades da imagem, como iluminação e ângulo, por meio de prompts de texto.
• Multilíngue - Compreende instruções em inglês, chinês, japonês, coreano, francês e muito mais.
• Alta resolução - Imagens nítidas e detalhadas de 1024x1024, prontas para qualquer caso de uso.
• Fotorrealismo - Técnicas de difusão de última geração produzem imagens impressionantes e realistas, equivalentes a Midjourney.

Como funciona Kandinsky?

Kandinsky 2.2 é um modelo de difusão de texto para imagem que gera imagens a partir de prompts de texto. Consiste em vários componentes principais:

• Codificador de texto: o prompt de texto é passado por um codificador XLM-Roberta-Large-Vit-L-14 para extrair recursos semânticos e codificar o texto em um espaço latente. Isso produz um vetor de incorporação de texto.

• Codificador de imagem: um modelo CLIP-ViT-G pré-treinado codifica imagens no mesmo espaço latente que os embeddings de texto. Isso permite a correspondência entre representações de texto e imagem.

• Difusão anterior: um transformador mapeia entre o texto que incorpora o espaço latente e a imagem que incorpora o espaço latente. Isso estabelece uma difusão anterior que liga texto e imagens de forma probabilística.

• UNet: Uma UNet de Difusão Latente de parâmetro 1.22B serve como rede backbone. É necessária uma incorporação de imagem como entrada e saída de amostras de imagem de ruidosas para limpas por meio de remoção de ruído iterativa.

• ControlNet: Uma rede neural adicional que condiciona a geração de imagens em entradas auxiliares como mapas de profundidade. Isso permite a síntese de imagem controlável.

• Codificador/Decodificador MoVQ: Um VAE discreto que compacta incorporações de imagens como códigos latentes discretos para uma amostragem mais eficiente.

Durante o treinamento, os pares texto-imagem são codificados em embeddings vinculados. A difusão UNet é treinada para inverter esses embeddings de volta às imagens por meio da remoção de ruído.

Para inferência, o texto é codificado para uma incorporação, mapeado através da difusão antes da incorporação de uma imagem, compactado pelo MoVQ e invertido pela UNet para gerar imagens iterativamente. O ControlNet adicional permite controlar atributos como profundidade.

Principais melhorias em relação às versões anteriores do Kandinsky

Um exemplo que mostra a evolução de Kandinsky de v2.0 para v2.1 e v2.2. O realismo!

As principais melhorias no Kandinsky 2.2 incluem:

1. Novo codificador de imagem - CLIP-ViT-G : Uma das principais atualizações é a integração do codificador de imagem CLIP-ViT-G. Esta atualização reforça significativamente a capacidade do modelo de gerar imagens esteticamente agradáveis. Ao utilizar um codificador de imagem mais poderoso, o Kandinsky 2.2 pode interpretar melhor as descrições de texto e traduzi-las em imagens visualmente cativantes.

   
   

2. Suporte ControlNet : Kandinsky 2.2 introduz o mecanismo ControlNet, um recurso que permite controle preciso sobre o processo de geração de imagens. Esta adição aumenta a precisão e o apelo dos resultados gerados. Com o ControlNet, o modelo ganha a capacidade de manipular imagens com base na orientação de texto, abrindo novos caminhos para a exploração criativa.

Como posso usar Kandinsky para criar imagens?

Pronto para começar a criar com este poderoso modelo de IA? Aqui está um guia passo a passo para usar a API Replicate para interagir com Kandinsky 2.2. Em um nível alto, você precisará:

1. Autenticar – Obtenha sua chave de API de replicação e autentique em seu ambiente.

   
   

2. Enviar um prompt - Passe sua descrição textual no parâmetro prompt . Você pode especificá-lo em vários idiomas.

   
   

3. Personalize parâmetros - ajuste as dimensões da imagem, o número de saídas, etc., conforme necessário. Consulte o especificação do modelo para obter mais detalhes ou continue lendo.

   
   

4. Processe a resposta - Kandinsky 2.2 gera uma URL para a imagem gerada. Baixe esta imagem para usar em seu projeto.

Por conveniência, você também pode experimentar este demonstração ao vivo para ter uma ideia dos recursos do modelo antes de trabalhar em seu código.

Guia passo a passo para usar o Kandinsky 2.2 por meio da API Replicate

Neste exemplo, usaremos Node para trabalhar com o modelo. Portanto, você precisará primeiro instalar o cliente Node.js.

 npm install replicate

Em seguida, copie o token da API e defina-o como uma variável de ambiente:

 export REPLICATE_API_TOKEN=r8_*************************************

A seguir, execute o modelo usando o script Node.js:

 import Replicate from "replicate"; const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); const output = await replicate.run( "ai-forever/kandinsky-2.2:ea1addaab376f4dc227f5368bbd8eff901820fd1cc14ed8cad63b29249e9d463", { input: { prompt: "A moss covered astronaut with a black background" } } );

Você também pode configurar um webhook para que as previsões recebam atualizações quando o processo for concluído.

 const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "ea1addaab376f4dc227f5368bbd8eff901820fd1cc14ed8cad63b29249e9d463", input: { prompt: "A moss covered astronaut with a black background" }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] });

À medida que você trabalha esse código em seu aplicativo, você desejará experimentar os parâmetros do modelo. Vamos dar uma olhada nas entradas e saídas de Kandinsky.

Entradas e saídas do Kandinsky 2.2

O prompt de texto é a entrada principal que orienta a geração de imagens de Kandinsky. Ajustando seu prompt, você pode moldar a saída.

• Prompt - A descrição textual, como "Um astronauta jogando xadrez em Marte". Isto é necessário.

• Prompt Negativo - Especifica elementos a serem excluídos, como "sem capacete espacial". Opcional.

• Largura e Altura – Dimensões da imagem em pixels, de 384 a 2048. O padrão é 512 x 512.

• Número de etapas de inferência - Número de etapas de remoção de ruído durante a difusão; quanto maior, mais lento, mas com qualidade potencialmente maior. O padrão é 75.

• Num Outputs - Número de imagens a serem geradas por prompt, o padrão é 1.

• Seed - Semente inteira para randomização. Deixe em branco para aleatório.

Combinar prompts criativos com esses parâmetros de ajuste permite que você obtenha a imagem perfeita.

Resultados do modelo Kandinsky

Kandinsky gera um ou mais URLs de imagem com base em suas entradas. Os URLs apontam para imagens JPG de 1024x1024 hospedadas no back-end. Você pode baixar essas imagens para usar em seus projetos criativos. O número de saídas depende do parâmetro "num_outputs".

O formato de saída é assim:

 { "type": "array", "items": { "type": "string", "format": "uri" }, "title": "Output" }

Ao gerar variações, você pode escolher o melhor resultado ou encontrar orientações inspiradoras.

Que tipos de aplicativos ou produtos posso construir com Kandinsky?

A capacidade de transformar texto em imagens é uma inovação notável e o Kandinsky 2.2 está na vanguarda desta tecnologia. Vamos explorar algumas maneiras práticas pelas quais esse modelo poderia ser usado.

No design, por exemplo, a rápida conversão de ideias textuais em conceitos visuais poderia agilizar significativamente o processo criativo.

Em vez de depender de longas discussões e esboços manuais, os designers poderiam usar Kandinsky para visualizar instantaneamente suas ideias, acelerando as aprovações e revisões dos clientes.

Na educação, a transformação de descrições textuais complexas em diagramas visuais poderia tornar a aprendizagem mais envolvente e acessível. Os professores poderiam ilustrar conceitos desafiadores rapidamente, aumentando a compreensão e o interesse dos alunos em assuntos como biologia ou física.

O mundo do cinema e do web design também poderia se beneficiar do Kandinsky 2.2. Ao transformar roteiros e conceitos escritos em recursos visuais, diretores e designers podem visualizar seu trabalho em tempo real.

Esta visualização imediata poderia simplificar a fase de planejamento e promover a colaboração entre os membros da equipe.

Além disso, a capacidade de Kandinsky de produzir imagens de alta qualidade poderá abrir portas para novas formas de expressão artística e aplicações profissionais. Das galerias de arte digital à mídia impressa, os usos potenciais são amplos e estimulantes.

Mas não percamos de vista as limitações práticas. Embora o conceito seja promissor, a integração no mundo real enfrentará desafios e a qualidade das imagens geradas pode variar ou exigir supervisão humana.

Como qualquer tecnologia emergente, o Kandinsky 2.2 provavelmente precisará de refinamento e adaptação para atender às suas necessidades.

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Conclusão

Neste guia, exploramos os recursos inovadores do Kandinsky-2.2, um modelo multilíngue de difusão latente de texto para imagem.

Desde a compreensão de sua implementação técnica até sua utilização por meio de instruções passo a passo, agora você está equipado para aproveitar o poder da IA em seus empreendimentos criativos.

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