# API端點
api_url = "https://apihub.explinks.com/v2/scd2024053069711a1c6687/ai-art-creation"

# 請求數據
data = {"prompt": "一個寧靜的夏日海灘"}

# 發送POST請求
response = requests.post(api_url, json=data)

# 打印結果
print(response.json())

Go集成API案例

package main



import (

    "bytes"

    "encoding/json"

    "fmt"

    "net/http"

)



func main() {

    // API端點

    apiURL := "https://apihub.explinks.com/v2/scd2024053069711a1c6687/ai-art-creation"



    // 請求數據

    prompt := map[string]string{"prompt": "一個寧靜的夏日海灘"}

    jsonData, _ := json.Marshal(prompt)



    // 創建請求

    req, _ := http.NewRequest("POST", apiURL, bytes.NewBuffer(jsonData))

    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")



    // 發送請求

    client := &http.Client{}

    resp, err := client.Do(req)

    if err != nil {

        fmt.Println("請求錯誤:", err)

        return

    }

    defer resp.Body.Close()



    // 打印結果

    fmt.Println("響應狀態碼:", resp.StatusCode)

    // 這里可以添加代碼來解析和打印響應體中的JSON數據

}

Stable Diffusion-AI繪畫API的替代方案

對于尋求替代方案的用戶，可以考慮以下開源庫：

  1. DeepArt.io – 將照片轉化為藝術風格的開源工具。
  2. Neural-Style – 用于圖像風格轉換的深度學習庫。

推薦開源庫

低代碼集成示例

使用DeepArt.io進行圖像風格轉換的Python示例：

# 假設DeepArt.io的Python封裝已經可用

from deepart import DeepArt



da = DeepArt()

content_image = da.load_image('path_to_content_image.jpg')

style_image = da.load_image('path_to_style_image.jpg')

output_image = da.apply_style(content_image, style_image)

output_image.save('path_to_output_image.jpg')

如何找到Stable Diffusion-AI繪畫API？

冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’AI繪畫‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。

此外，冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發者快速使用目標API。

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