การกระจายตัวที่เสถียร XL 1.0 API

มีเสถียรภาพ Diffusion XL 1.0 API เป็นอินเทอร์เฟซการสร้างข้อความเป็นรูปภาพอันทรงพลังซึ่งใช้ประโยชน์จากโมเดลการแพร่กระจายขั้นสูงเพื่อสร้างรูปภาพคุณภาพสูงและมีรายละเอียดจากข้อความพร้อมท์พร้อมด้วยสุนทรียศาสตร์ องค์ประกอบ และความสมจริงของภาพที่ได้รับการปรับปรุงเมื่อเปรียบเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า

สถาปัตยกรรมและหลักการพื้นฐาน

การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 สร้างขึ้นบนหลักการพื้นฐานของ แบบจำลองการแพร่กระจาย, คลาสของ AI กำเนิด ที่ได้ปฏิวัติ การสังเคราะห์ภาพ. ที่สำคัญ โมเดลนี้ใช้กระบวนการที่ซับซ้อน กระบวนการกำจัดเสียงรบกวน ที่ค่อย ๆ เปลี่ยนสัญญาณรบกวนแบบสุ่มให้กลายเป็นภาพที่มีรายละเอียดสอดคล้องกัน แตกต่างจากแบบเดิม เครือข่ายปฏิปักษ์กำเนิด (GAN), การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 บรรลุผลลัพธ์ที่โดดเด่นผ่าน แนวทางการแพร่กระจายแฝงทำงานในพื้นที่แฝงที่ถูกบีบอัดแทนที่จะทำงานกับค่าพิกเซลโดยตรง

การขอ สถาปัตยกรรม of การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ประกอบด้วยไฟล์ แกนหลักของ UNet ด้วยพารามิเตอร์ประมาณ 3.5 พันล้านตัว ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างเห็นได้ชัด จำนวนพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้นนี้ทำให้โมเดลสามารถจับภาพความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างองค์ประกอบภาพ ส่งผลให้คุณภาพของภาพดีขึ้น การนำ กลไกการใส่ใจแบบไขว้ ช่วยให้โมเดลสามารถตีความและตอบสนองต่อข้อความแจ้งเตือนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ควบคุมผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

ส่วนประกอบทางเทคนิค

การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 รวมคีย์หลาย ๆ ตัวเข้าด้วยกัน ส่วนประกอบทางเทคนิค ซึ่งช่วยให้มีประสิทธิภาพที่โดดเด่น รุ่นนี้ใช้ กระบวนการแพร่กระจายสองขั้นตอนโดยขั้นตอนเริ่มต้นจะกำหนดองค์ประกอบองค์ประกอบที่กว้าง ในขณะที่ขั้นตอนที่สองจะปรับปรุงรายละเอียดและพื้นผิว แนวทางหลายขั้นตอน ช่วยให้สามารถสร้างภาพที่มีความสอดคล้องและภาพที่สวยงามสมจริง

การขอ ตัวเข้ารหัสข้อความ in การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญโดยรวมเอาโมเดลภาษา CLIP และ CLIP-ViT-bigG เข้าด้วยกันเพื่อให้เข้าใจข้อความได้อย่างละเอียดมากขึ้น ระบบเข้ารหัสแบบคู่ ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการตีความคำแนะนำที่ซับซ้อนและสร้างภาพที่สะท้อนถึงความตั้งใจของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ การนำ การรวมความสนใจ ปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการรักษาเนื้อหาที่สอดคล้องกันในส่วนต่างๆ ของภาพ

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง:การเปรียบเทียบโมเดล AI ยอดนิยม 8 อันดับแรกของปี 2025

เส้นทางวิวัฒนาการ

การพัฒนาของ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 เป็นตัวแทนของความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วใน การวิจัยแบบจำลองการแพร่กระจาย. ต้นตำรับ แบบจำลองการแพร่กระจายที่เสถียรที่เปิดตัวในปี 2022 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ แบบจำลองการแพร่กระจายแฝง สำหรับการสร้างภาพที่มีคุณภาพสูง อย่างไรก็ตาม แสดงให้เห็นถึงข้อจำกัดในการจัดการองค์ประกอบที่ซับซ้อนและการสร้างผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอในพรอมต์ที่หลากหลาย

การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 จัดการกับความท้าทายเหล่านี้ผ่านการปรับปรุงเชิงวิวัฒนาการหลายประการ โดยโมเดลนี้มีลักษณะดังนี้ ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ขยาย ครอบคลุมคู่ภาพ-ข้อความนับพันล้านคู่ ส่งผลให้มีความรู้ด้านภาพที่กว้างขึ้นและมีความสามารถในการสร้างสรรค์ที่เพิ่มขึ้น การปรับปรุงทางสถาปัตยกรรม รวมถึงบล็อกที่เหลือที่ลึกกว่าและกลไกการใส่ใจที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งช่วยให้รับรู้พื้นที่และเข้าใจองค์ประกอบได้ดีขึ้น ความก้าวหน้าเหล่านี้ร่วมกันแสดงถึงก้าวกระโดดที่สำคัญไปข้างหน้า วิวัฒนาการของโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์.

เหตุการณ์สำคัญในการพัฒนาการแพร่กระจายที่มั่นคง

การเดินทางสู่ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ถูกทำเครื่องหมายด้วยจุดสำคัญหลายประการ ความก้าวหน้าทางการวิจัย. การแนะนำของ เทคนิคการเสริมสภาพ ปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลายจากคำแนะนำที่คล้ายคลึงกัน การใช้งาน แนวทางที่ปราศจากตัวจำแนก ให้การควบคุมที่ดีขึ้นสำหรับความเที่ยงตรงและการปฏิบัติตามคำแนะนำในข้อความ นอกจากนี้ การพัฒนา วิธีการสุ่มตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพ ลดความต้องการในการคำนวณเพื่อสร้างภาพคุณภาพสูงได้อย่างมาก

ทีมวิจัยของ Stability AI ปรับปรุงวิธีการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องโดยผสมผสาน กลยุทธ์การเรียนรู้หลักสูตร ซึ่งเผยให้เห็นโมเดลที่มีแนวคิดภาพที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ การผสานรวม เทคนิคการปรับระดับที่มั่นคง ปัญหาที่บรรเทาลง เช่น การยุบโหมดและการติดตั้งเกิน ส่งผลให้ได้แบบจำลองที่สรุปทั่วไปได้มากขึ้น เหตุการณ์สำคัญด้านการพัฒนาเหล่านี้ร่วมกันมีส่วนสนับสนุนในการสร้าง การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0สร้างมาตรฐานใหม่ให้กับคุณภาพการสังเคราะห์ภาพ

ข้อดีทางเทคนิค

การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ข้อเสนอมากมาย ข้อดีทางเทคนิค ที่ทำให้แตกต่างจากระบบสร้างภาพทางเลือก ความสามารถในการเพิ่มความละเอียด ช่วยให้สามารถสร้างภาพที่มีขนาดสูงสุด 1024×1024 พิกเซลได้โดยไม่ทำให้คุณภาพลดลง ซึ่งถือเป็นการปรับปรุงที่สำคัญเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้าที่จำกัดขนาดไว้ที่ 512×512 พิกเซล การเพิ่มประสิทธิภาพความละเอียด ช่วยให้สามารถสร้างภาพที่เหมาะกับการใช้งานระดับมืออาชีพที่ต้องการเนื้อหาภาพที่มีรายละเอียด

ข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือโมเดล ความเข้าใจในการแต่งเพลงที่ดีขึ้นส่งผลให้การจัดวางองค์ประกอบภาพมีความสอดคล้องกันมากยิ่งขึ้น การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันยอดเยี่ยมในการรักษาแสง มุมมอง และความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ที่สม่ำเสมอทั่วทั้งผืนผ้าใบของภาพ ความรู้สึกสุนทรียะอันประณีต สร้างภาพที่มีความสมดุลของสีและการจัดระเบียบภาพที่น่าสนใจ โดยมักจะไม่จำเป็นต้องทำการประมวลผลหลังการถ่ายภาพมากนัก

ข้อได้เปรียบเชิงเปรียบเทียบเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า

เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นก่อนและคู่แข่ง การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 แสดงให้เห็นความแตกต่างหลายประการ ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ. แบบจำลองนี้ประสบความสำเร็จ ลดการสะสมของที่ไม่ต้องการลง 40% เช่น ลักษณะที่บิดเบือนหรือองค์ประกอบที่ไม่สอดคล้องกัน ความเที่ยงตรงรวดเร็ว ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมาก โดยภาพที่สร้างขึ้นสะท้อนความแตกต่างของคำแนะนำข้อความได้แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ความหลากหลายทางรูปแบบ of การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ช่วยให้สามารถสร้างภาพได้ในหลากหลายประเภทความงาม ตั้งแต่ภาพเสมือนจริงไปจนถึงองค์ประกอบเชิงนามธรรม

การขอ ประสิทธิภาพการคำนวณ of การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ถือเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่ง แม้ว่าจะมีจำนวนพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้น แต่โมเดลนี้ใช้ อัลกอริทึมการอนุมานที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม ที่รักษาความเร็วการผลิตที่เหมาะสมบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค การเข้าถึงนี้ทำให้สามารถเข้าถึงความสามารถในการสังเคราะห์ภาพขั้นสูงได้อย่างเป็นประชาธิปไตย ซึ่งช่วยให้นำไปใช้งานได้อย่างแพร่หลายมากขึ้นในกลุ่มผู้ใช้ต่างๆ โมเดล มูลนิธิโอเพ่นซอร์ส ยังมีส่วนสนับสนุนข้อดีเพิ่มเติมโดยส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนและการปรับตัวเฉพาะทาง

ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพทางเทคนิคของ Stable Diffusion XL 1.0

มาตรวัดการประเมินเชิงวัตถุประสงค์ แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญที่ประสบความสำเร็จโดย การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0. แบบจำลองนี้แสดงให้เห็นถึง ระยะเริ่มต้นFréchet (FID) คะแนนประมาณ 7.27 แสดงให้เห็นถึงการจัดตำแหน่งที่ใกล้เคียงกับการกระจายภาพตามธรรมชาติมากกว่ารุ่นก่อนหน้าที่ให้คะแนนสูงกว่า 10 คะแนนเริ่มต้น (IS) เกิน 35 สะท้อนถึงความหลากหลายและคุณภาพของภาพที่สร้างขึ้นที่เพิ่มขึ้น การวัดเชิงปริมาณ ยืนยันประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของโมเดลเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการสังเคราะห์ภาพแบบทางเลือก

การขอ คุณภาพการรับรู้ ของภาพที่สร้างขึ้นโดย การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญตามที่วัดโดย **เรียนรู้ความคล้ายคลึงของแพทช์ภาพการรับรู้ (LPIPS)**ด้วยคะแนน LPIPS เฉลี่ยที่เพิ่มขึ้น 22% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า โมเดลนี้จึงสร้างภาพที่สอดคล้องกับการตัดสินด้านสุนทรียศาสตร์ของมนุษย์มากขึ้น เมตริกเพิ่มเติม เช่น ดัชนีความคล้ายคลึงเชิงโครงสร้าง (SSIM) และ อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนสูงสุด (PSNR) ยืนยันความเหนือกว่าทางเทคนิคของ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ในการผลิตเนื้อหาภาพที่มีความเที่ยงตรงสูง

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับ Stable Diffusion XL 1.0

ในการใช้งานจริง การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 แสดงให้เห็นอย่างน่าประทับใจ การวัดประสิทธิภาพการคำนวณในระบบที่ติดตั้ง GPU NVIDIA A100 โมเดลนี้สามารถสร้างภาพขนาด 1024×1024 ได้ในเวลาประมาณ 12 วินาทีโดยใช้ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง 50 ขั้นตอน ประสิทธิภาพการผลิต ช่วยให้สามารถบูรณาการเวิร์กโฟลว์ในทางปฏิบัติสำหรับผู้ใช้ระดับมืออาชีพที่ต้องการการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว โมเดล ความต้องการหน่วยความจำ มี VRAM ตั้งแต่ 10GB ถึง 16GB ขึ้นอยู่กับขนาดแบตช์และความละเอียด ทำให้เข้าถึงได้บนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคระดับไฮเอนด์ พร้อมยังได้รับประโยชน์จากทรัพยากรการคำนวณที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การขอ การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน เทคนิคที่นำมาใช้ใน การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ประกอบด้วย การตัดความสนใจ และ การใส่ใจแบบไขว้ที่มีประสิทธิภาพด้านหน่วยความจำซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำสูงสุดโดยไม่กระทบต่อคุณภาพผลลัพธ์ การเพิ่มประสิทธิภาพทางเทคนิค ช่วยให้สามารถปรับใช้การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย ตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์บนคลาวด์ไปจนถึงคอมพิวเตอร์เวิร์กสเตชัน ความสามารถของโมเดลในการใช้ประโยชน์จาก การคำนวณความแม่นยำแบบผสม ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่เข้ากันได้ให้ดียิ่งขึ้น พร้อมแสดงถึงการพิจารณาทางวิศวกรรมที่รอบคอบในการใช้งาน

สถานการณ์การใช้งานสำหรับ Stable Diffusion XL 1.0

ความเก่งกาจของ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ช่วยให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายสาขาอาชีพ การสร้างงานศิลปะดิจิทัลโมเดลนี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสร้างแนวคิดอันทรงพลัง ช่วยให้ศิลปินสำรวจแนวคิดทางภาพและสร้างสื่ออ้างอิง นักออกแบบกราฟิก ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อสร้างต้นแบบทรัพยากรภาพได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาความคิดสร้างสรรค์ได้อย่างมาก ความสามารถของโมเดลในการสร้างตัวละครและสภาพแวดล้อมที่สอดคล้องกันทำให้มีค่าสำหรับ แนวคิดศิลปะ ในอุตสาหกรรมภาพยนตร์ เกม และแอนิเมชั่น

ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด นำไปใช้ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 เพื่อสร้างแรงดึงดูดใจ เนื้อหาภาพ สำหรับแคมเปญ การสร้างภาพที่กำหนดเองซึ่งสอดคล้องกับแนวทางของแบรนด์และวัตถุประสงค์ในการส่งข้อความ แอปพลิเคชั่นอีคอมเมิร์ซโมเดลนี้ช่วยให้สร้างภาพผลิตภัณฑ์และภาพไลฟ์สไตล์ได้ง่ายขึ้น ลดความจำเป็นในการถ่ายภาพที่มีราคาแพง ภาคสถาปัตยกรรมและการออกแบบภายในได้รับประโยชน์จากความสามารถของโมเดลในการสร้าง การสร้างภาพเชิงพื้นที่ โดยอิงตามคำอธิบายที่ชัดเจน เพื่อให้ลูกค้าได้เห็นตัวอย่างการออกแบบที่เสนออย่างสมจริง

กรณีการใช้งานการใช้งานเฉพาะทาง

การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ได้พบการใช้งานเฉพาะทางในกรณีการใช้งานขั้นสูงหลายกรณี การพัฒนาเนื้อหาทางการศึกษาโมเดลนี้สร้างภาพประกอบที่ช่วยชี้แจงแนวคิดที่ซับซ้อนในหลากหลายสาขาวิชา นักวิจัยทางการแพทย์ สำรวจการประยุกต์ใช้ในการสร้างภาพทางกายวิภาคและจำลองสภาวะที่หายากเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม อุตสาหกรรมแฟชั่นใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ การสำรวจการออกแบบ และการสร้างภาพเสื้อผ้าเสมือนจริง ช่วยลดขยะวัสดุในกระบวนการสร้างต้นแบบ

การบูรณาการโมเดลเข้า ขั้นตอนการทำงานที่สร้างสรรค์ ผ่านทาง API และอินเทอร์เฟซเฉพาะทางได้ขยายประโยชน์ใช้สอยของมัน นักพัฒนาซอฟต์แวร์ รวมเข้าด้วยกัน การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 เข้าสู่การใช้งานตั้งแต่ประสบการณ์ความจริงเสริมไปจนถึงระบบจัดการเนื้อหา อุตสาหกรรมสิ่งพิมพ์ ใช้เทคโนโลยีในการสร้างภาพปกและภาพประกอบภายใน ซึ่งให้ทางเลือกที่คุ้มต้นทุนแทนงานที่ได้รับมอบหมาย การใช้งานที่หลากหลายเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความคล่องตัวและคุณค่าเชิงปฏิบัติของโมเดลในบริบทระดับมืออาชีพต่างๆ

การเพิ่มประสิทธิภาพ Stable Diffusion XL 1.0 สำหรับความต้องการเฉพาะ

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดด้วย การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0ผู้ใช้สามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ. วิศวกรรมทันใจ ถือเป็นทักษะที่สำคัญ โดยมีคำแนะนำเป็นข้อความอธิบายโดยละเอียดซึ่งให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น การใช้ แจ้งเชิงลบ กำจัดองค์ประกอบที่ไม่ต้องการออกจากภาพที่สร้างขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ควบคุมผลลัพธ์สุดท้ายได้ดีขึ้น การปรับพารามิเตอร์ ช่วยให้ปรับแต่งกระบวนการสร้างได้ โดยการปรับขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง มาตราส่วนคำแนะนำ และประเภทของตัวกำหนดตาราง มีผลอย่างมากต่อลักษณะเอาต์พุต

ปรับจูน แบบจำลองบนชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนช่วยให้สามารถใช้งานเฉพาะทางที่ต้องการรูปแบบภาพหรือเนื้อหาที่สอดคล้องกันได้ กระบวนการปรับตัว โดยทั่วไปแล้วต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อยกว่าการฝึกอบรมแบบจำลองเต็มรูปแบบ ทำให้องค์กรที่มีโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคระดับปานกลางสามารถเข้าถึงได้ การนำ เครือข่ายควบคุม และกลไกการปรับสภาพอื่นๆ จะให้การควบคุมเพิ่มเติมเหนือคุณลักษณะเฉพาะของภาพ เช่น องค์ประกอบ แสง หรือสไตล์ศิลปะ

เทคนิคการปรับแต่งขั้นสูงสำหรับ Stable Diffusion XL 1.0

ผู้ใช้ขั้นสูงสามารถใช้ประโยชน์จากหลายๆ เทคนิคการปรับแต่ง เพื่อขยายขีดความสามารถของ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0. LoRA (การปรับระดับต่ำ) ช่วยให้ปรับแต่งรูปแบบหรือหัวข้อเฉพาะได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยพารามิเตอร์เพิ่มเติมน้อยที่สุด การกลับข้อความ ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้แนวคิดใหม่จากตัวอย่างที่จำกัด และสร้างโทเค็นส่วนบุคคลที่สามารถรวมเข้าในคำเตือนได้ การปรับตัวเฉพาะทาง รักษาจุดแข็งหลักของโมเดลพื้นฐานในขณะที่เพิ่มความสามารถที่ปรับแต่งเอง

การพัฒนาของ เวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเอง การรวมกัน การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 ด้วยโมเดล AI อื่นๆ จะสร้างกระบวนการสร้างสรรค์อันทรงพลัง การบูรณาการกับ การอัปสเกลเครือข่ายประสาท เพิ่มความละเอียดให้เกินขีดความสามารถดั้งเดิม การผสมผสานกับ แบบจำลองการแบ่งส่วน ช่วยให้สามารถสร้างภาพซ้ำแบบเลือกได้ แนวทางการดำเนินการขั้นสูง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการขยายของ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 เพื่อเป็นรากฐานสำหรับการประยุกต์ใช้งานการสังเคราะห์ภาพเฉพาะทาง

สรุป:

ในขณะที่ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญใน เทคโนโลยี AI กำเนิดมีข้อจำกัดที่ได้รับการยอมรับ โมเดลบางครั้งมีปัญหาในการจัดการรายละเอียดทางกายวิภาคที่ซับซ้อน โดยเฉพาะในรูปร่างของมนุษย์ ความเข้าใจในคุณสมบัติทางกายภาพและปฏิสัมพันธ์ของวัสดุบางครั้งทำให้เกิดองค์ประกอบภาพที่ดูไม่น่าเชื่อ ข้อจำกัดทางเทคนิค สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายที่กว้างขึ้นในการพัฒนาความเข้าใจภาพที่ครอบคลุมภายในโมเดลเชิงกำเนิด

วิธีการเรียกสิ่งนี้ การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 API จากเว็บไซต์ของเรา

1.ล็อกอิน ไปยัง โคเมตาปิดอทคอม. หากคุณยังไม่ได้เป็นผู้ใช้ของเรา กรุณาลงทะเบียนก่อน

2.รับรหัส API ของข้อมูลรับรองการเข้าถึง ของอินเทอร์เฟซ คลิก "เพิ่มโทเค็น" ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx และส่ง

3. รับ URL ของเว็บไซต์นี้: https://api.cometapi.com/

4 เลือก การแพร่กระจายที่เสถียร XL 1.0 จุดสิ้นสุดในการส่งคำขอ API และกำหนดเนื้อหาคำขอ วิธีการคำขอและเนื้อหาคำขอจะได้รับจาก เอกสาร API ของเว็บไซต์ของเราเว็บไซต์ของเรายังให้บริการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณอีกด้วย

5. ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากส่งคำขอ API แล้ว คุณจะได้รับอ็อบเจ็กต์ JSON ที่มีคำตอบที่สร้างขึ้น