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# 替換為你的API密鑰
api_key = "your_api_key_here"
host = "https://api.explinks.com"
path = "/v2/scd2024053009391a1c66c0/dezgo-ai-painting"

payload = {
"description": "a beautiful landscape"
}

headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(host + path, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

PHP集成API案例

<?php

// 替換為你的API密鑰

$apiKey = "your_api_key_here";

$host = "https://api.explinks.com";

$path = "/v2/scd2024053009391a1c66c0/dezgo-ai-painting";



$payload = [

    "description" => "a serene beach scene"

];



$headers = [

    "Authorization" => "Bearer " . $apiKey,

    "Content-Type" => "application/json"

];



$response = curl_init();



curl_setopt($response, CURLOPT_URL, $host . $path);

curl_setopt($response, CURLOPT_POST, true);

curl_setopt($response, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));

curl_setopt($response, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

curl_setopt($response, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);



$result = curl_exec($response);

curl_close($response);

echo $result;

?>

Ruby集成API案例

require 'net/http'

require 'json'



# 替換為你的API密鑰

api_key = "your_api_key_here"

host = "https://api.explinks.com"

path = "/v2/scd2024053009391a1c66c0/dezgo-ai-painting"



payload = {

    description: "an abstract art piece"

}



headers = {

    "Authorization" => "Bearer #{api_key}",

    "Content-Type" => "application/json"

}



uri = URI("#{host}#{path}")

http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)

http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(uri, headers)

request.body = payload.to_json



response = http.request(request)

puts JSON.parse(response.body)

Dezgo-AI繪畫API是否有替換方案？

在考慮替換AI繪畫API的開源代碼解決方案時，我們可以考慮以下幾個流行的開源庫：

Stable Diffusion: 一個開源的AI模型，能夠根據文本描述生成圖像。
OpenCV: 一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，它提供了多種圖像和視頻處理功能。
TensorFlow 或 PyTorch: 這兩個是廣泛使用的開源機器學習庫，可以用來訓練和部署AI模型。

接下來將給出一個使用Stable Diffusion庫的示例集成代碼。

示例：使用Stable Diffusion進行圖像生成的低代碼集成

假設我們有一個低代碼平臺，它允許我們通過圖形界面來配置和運行代碼，而無需編寫完整的程序代碼。以下是一個簡化的步驟說明，展示如何在低代碼環境中集成Stable Diffusion模型：

添加模型: 在低代碼平臺中，首先需要添加Stable Diffusion模型。這可能涉及到上傳預訓練模型的權重文件。
配置輸入: 配置文本輸入字段，允許用戶輸入他們想要生成圖像的描述。
設置參數: 根據需要配置生成圖像的參數，例如圖像的分辨率、樣式等。
運行模型: 通過點擊一個按鈕或配置一個自動化流程來運行模型。
顯示結果: 模型生成圖像后，將其顯示在用戶界面上。

# 假設的低代碼平臺集成代碼示例

from some_low_code_platform import StableDiffusionModel, ImageDisplay



# 步驟1: 加載預訓練的Stable Diffusion模型

model = StableDiffusionModel.load('path_to_pretrained_model')



# 步驟2: 獲取用戶輸入的文本描述

text_description = 'A beautiful landscape with mountains and a lake.'



# 步驟3: 配置生成參數

params = {

    'resolution': '512x512',

    'style': 'realistic'

}



# 步驟4: 生成圖像

generated_image = model.generate_image(text_description, **params)



# 步驟5: 顯示圖像

ImageDisplay.show(generated_image)