openai-image-generator-vue A small VueJs app to generate OpenAi Dall.E2 images. Setup Download/clone the project Get an OpenAi API Key Rename .env.example file to .env and use the API key there Install dependencies: npm install Run Compile and Hot-Reload for Development npm run dev...
py --image_text_folder /path/to/coco/dataset --taming Generation Once you have successfully trained DALL-E, you can then use the saved model for generation! $ python generate.py --dalle_path ./dalle.pt --text 'fireflies in a field under a full moon' You should see your images saved...
client=OpenAI(api_key=api_key)defgenerate_image():response=client.images.generate(model="dall-e-3",pompt="一只柴犬趴在沙发上",size="1024x1024",quality="standard",n=1,)image_url=response.data[0].urlprint('image_url:',image_url) 生成的图像返回的URL格式类似该链接:https://oaidalleapipro...
選取Generate。 Azure OpenAI 會嘗試擷取文字的內容,並以簡潔方式重新撰寫。 您應該會得到類似下列文字的結果: 回應的正確性可能會因每個模型而有所不同。 本範例中基於gpt-35-turbo-instruct的模型非常適合這種類型的摘要,但一般我們會建議使用替代聊天完成 API,除非您有特別適合完成 API 的特定使用案例。
Generate an image Last week’s blog discussedimage generating prompts, and these are also available from the client library wrapper. The following Kotlin snippet shows how the request is made, and the first result URL is extracted: Copy
选择Generate。 Azure OpenAI 会尝试捕获文本的上下文并简洁地对其进行重新编写。 你应得到类似于以下文本的结果: 响应的准确性可能因模型而异。 此示例中基于gpt-35-turbo-instruct的模型非常适合这种类型的摘要,但通常我们建议使用备选的聊天补全 API,除非你有特别适合补全 API 的特定用例。
Image image True file The image to edit. Model model string The model to use for image generation. Number of Images n integer The number of images to generate Size size string The size of the generated images. User user string A unique identifer representing your end user. Returns Agrandir...
AI agents are rapidly gaining traction in various industries, from customer service to programming, content creation, and financial management. In content creation, for instance, AI agents can generate videos or even write s autonomously. This level of efficiency has led to broader adoption of AI ...
(Image source: Li et al. 2023) 在API-Bank的工作流中,LLMs需要做出几个决策,我们可以在每一步评估该决策的准确性。决策包括: 是否需要API调用。 识别正确的API进行调用:如果不够好,LLMs需要迭代地修改API输入, 例如为搜索引擎API决定搜索关键词 基于API结果的响应:模型可以选择细化并再次调用,如果结果不满意...
选择Generate。 Azure OpenAI 会尝试捕获文本的上下文并简洁地对其进行重新编写。 你应得到类似于以下文本的结果: 响应的准确性可能因模型而异。 此示例中基于 gpt-35-turbo-instruct 的模型非常适合这种类型的摘要,但通常我们建议使用备选的聊天补全 API,除非你有特别适合补全 API 的特定用例。 清理资源 如果你想要...