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与 AI Turbo 端点一起创建实时图像生成器

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丽贝卡·摩恩
2024 年 10 月 12 日 11:26

探索 BlinkShot 如何利用 Together AI 的 Turbo 端点进行实时图像生成,集成 Next.js 和 React Query 等技术以实现无缝用户体验。




BlinkShot 和 Together AI 简介

BlinkShot 是一款创新应用程序,旨在根据文本提示实时生成图像,利用由 Black Forest Labs 开发的 FLUX.1 (schnell) 模型的 Together AI Turbo 端点的功能。据 (Together AI)( 该应用程序是使用包括 Next.js、Shadcn 和 React Query 在内的开源堆栈构建的,尽管 API 足够灵活,可以与任何语言或框架一起使用。

构建用户界面

BlinkShot 中的核心交互涉及一个文本区域,用户可以在其中输入提示。该应用程序的设计允许实时图像生成,无需提交按钮。这是通过 React Query 实现的 useQuery,只要输入提示发生变化,就会触发新的 API 请求。

图像生成的 API 路由

BlinkShot 的一个关键组件是它的 API 路由,它负责生成图像。这是通过创建一个新文件来实现的, app/api/generateImage/route.js,其中处理来自用户的提示。 Together AI 的节点 SDK 通过利用 together.images.create 函数,支持 FLUX.1 (schnell) 模型。

通过去抖动增强用户体验

为了优化用户体验,BlinkShot 实现了去抖功能,以防止过多的 API 请求。通过合并 @uidotdev/usehooks 库中,应用程序会延迟 API 请求,直到用户暂停输入 300 毫秒,以确保更流畅的交互。

提高图像质量

生成图像的质量可通过以下方式调节 steps 中的参数 images.create 功能。增加步数可以提高图像质量,但也会增加生成时间。 BlinkShot 通常使用三个步骤来平衡质量和速度。

图像生成的一致性

BlinkShot 提供了一种利用固定的一致性模式 seed 值,确保同一提示生成确定性图像。此功能对于需要跨不同会话保持一致输出的应用程序特别有用。

未来的可能性

FLUX (schnell) 模型的速度和效率为 Web 应用程序中的实时图像生成开辟了新的可能性。 BlinkShot 的开源性质邀请开发人员探索其代码库并创建自己的创新解决方案。 Together AI 提供了一个将高质量图像生成集成到各种应用程序中的平台,并为新用户提供免费的 5 美元信用额度以进行初步探索。图片来源:Shutterstock




关键词:人工智能,加密,区块链,新闻