API документация

Вступление

Fusion Brain API - это новый раздел платформы, который позволяет пользователям платформы получить доступ к моделям искусственного интеллекта по API. Одной из первых моделей, которая доступна по API, стала модель Kandinsky.

Kandinsky - это модель искусственного интеллекта, которая может создавать реалистичные изображения и произведения искусства на основе описания на естественном языке.

В настоящее время по API доступна версия Kandinsky 3.0 с более реалистичными, точными изображениями.

Возможности и ограничения использования API

Давайте рассмотрим подробнее технические характеристики модели и примеры запросов к каждому из параметров. А если хотите поскорее приступить к действиям - двигайтесь ниже.

Режимы работы модели

В настоящее время Kandinsky доступен по API в одном режиме по работе с изображениями:

• режим генерация generate: создание изображений с нуля на основе текстового описания

Данный параметр указывается как:

"type": "GENERATE",

Размеры изображений

Сгенерированные изображения могут иметь размер до 1024 пикселей с каждой из сторон. Также в версии 3.0 поддерживается генерация изображения с разными соотношением сторон (самые оптимальные aspect ratio - 1:1 / 2:3 / 3:2 / 9:16 / 16:9).

Данные параметры указываются как (соотношение вам необходимо подобрать самостоятельно):

"width": 1024,
"height": 1024,

Количество изображений

Вы можете запросить только 1 изображение одновременно по одному и тому же запросу.

"numImages": 1,

Запрос

Вы и ваши пользователи могут составлять запросы на русском, английском или любом другом языке. Допускается также использование emoji в текстовом описании.

Максимальный размер текстового описания - 1000 символов.

Пример запроса:

"query": "Пушистый кот в очках",

Стиль

Вы и ваши пользователи могут также использовать несколько стилей из наших пресетов для генераций.

"style": "ANIME",

Получение актуального списка стилей осуществляется по URL: cdn.fusionbrain.ai/static/styles/api

Негативный промпт

В поле Негативный промпт можно прописать, какие цвета и приёмы модель не должна использовать при генерации изображения.

"negativePromptUnclip": "яркие цвета, кислотность, высокая контрастность",

Пример передачи запроса:

{
  "type": "GENERATE",
  "style": "string",
  "width": 1024,
  "height": 1024,
  "num_images": 1,
  "negativePromptUnclip": "яркие цвета, кислотность, высокая контрастность",
  "generateParams": {
    "query": "Пушистый кот в очках",
  }
}

Результаты генерации

Вне зависимости от выбранного режима результатом работы модели является изображение. Каждое изображение может быть возвращено в виде данных Base64, используя параметр images.

"images": ["string"]

Модерация контента

Запросы на генерацию и изображения проходят соответствующие фильтры цензуры в соответствии с нашей политикой в отношении контента, возвращая ошибку, когда запрос или изображение не соответствует. Пример отработки данного параметра:

"censored": true

Описание запросов

Аутентификация API ключа

Первым шагом после получения ключа вам необходимо провести его аутентификацию.

API ключ и Secret необходимо передавать при любом обращении в сервис.

Для передачи используются заголовки HTTP запроса: X-Key и X-Secret, префиксы Key, Secret соответственно. Подготовим все необходимые значения:

def __init__(self, url, api_key, secret_key):
    self.URL = url
    self.AUTH_HEADERS = {
        'X-Key': f'Key {api_key}',
        'X-Secret': f'Secret {secret_key}',
    }

Далее вам необходимо будет обратиться к списку доступных моделей и выбрать Kandinsky 3.0 (в настоящий момент это единственная модель, доступная для подключения по API). Обращение происходит по URL: https://api-key.fusionbrain.ai/.

Для этого совершите следующий запрос:

def get_model(self):
    response = requests.get(self.URL + 'key/api/v1/models', headers=self.AUTH_HEADERS)
    data = response.json()
    return data[0]['id']

Структура ответа:

[
	{
		"id": 1,
		"name": "string",
		"version": 1.0,
		"type": "TEXT2IMAGE"
	}
]

Напомним, что API Kandinsky поддерживает один режим работы модели: generate. Запрос к модели (на примере режима generate)

Метод generate принимает текстовое описание изображения в качестве входных данных и генерирует соответствующее ему изображение. Для вызова этого метода необходимо отправить POST запрос на URL /key/api/v1/text2image/run.

Запрос должен содержать следующие параметры:

• query: текстовое описание изображения
• height width: размеры выходного изображения
• num_images: количество изображений по данному запросу

Прочие параметры мы рекомендуем оставить в дефолтных состояниях из примера ниже, так как они дают оптимальный результат генерации.

Пример запроса:

def generate(self, prompt, model, images=1, width=1024, height=1024):
	params = {
		"type": "GENERATE",
		"numImages": images,
		"width": width,
		"height": height,
		"generateParams": {
			"query": f"{prompt}"
		}
	}

  data = {
		'model_id': (None, model),
		'params': (None, json.dumps(params), 'application/json')
	}
	response = requests.post(self.URL + 'key/api/v1/text2image/run', headers=self.AUTH_HEADERS, files=data)
	data = response.json()
	return data['uuid']

Структура ответа:

{
	"uuid": "string",
	"status": "INITIAL"
}

Доступность сервиса

При большой нагрузке или технических работах сервис может быть временно недоступен для приема новых задач. Можно заранее проверить текущее состояние с помощью GET запроса на URL /key/api/v1/text2image/availability. Во время недоступности задачи не будут приниматься и в ответе на запрос к модели вместо uuid вашего задания будет возвращен текущий статус работы сервиса.

Пример:

{
  "model_status": "DISABLED_BY_QUEUE"
}

Запросы для проверки статуса check_status

Метод check_status позволяет проверить статус генерации изображения. Для вызова этого метода необходимо отправить GET запрос на URL /key/api/v1/text2image/status/{uuid}, где uuid - идентификатор задания, полученный при вызове запроса к модели.

Пример запроса:

def check_generation(self, request_id, attempts=10, delay=10):
	while attempts > 0:
		response = requests.get(self.URL + 'key/api/v1/text2image/status/' + request_id, headers=self.AUTH_HEADERS)
		data = response.json()
		if data['status'] == 'DONE':
			return data['images']

		attempts -= 1
		time.sleep(delay)

Ответ содержит текущий статус задания:

{
  "uuid": "string",
  "status": "string",
  "images": ["string"],
  "errorDescription": "string",
  "censored": "false"
}

Важно отметить, что получение картинки осуществляется только один раз, повторно запросить нельзя.

Возможные значения поля status:

• INITIAL- запрос получен, находится в очереди на обработку
• PROCESSING - запрос находится в процессе обработки
• DONE- задание выполнено
• FAIL- задание не удалось выполнить.

Обработка ошибок

API может вернуть следующие ошибки:

• 401 Unauthorized - ошибка авторизации
• 404 Not found - ресурс не найден
• 400 Bad Request - неверные параметры запроса или текстовое описание слишком длинное
• 500 Internal Server Error - ошибка сервера при выполнении запроса
• 415 Unsupported Media Type - формат содержимого не поддерживается сервером

При возникновении 415 ошибки рекомендуем воспользоваться данным скриптом, который необходимо отправить в postman.

curl --location --request POST 'https://api-key.fusionbrain.ai/key/api/v1/text2image/run' \
--header 'X-Key: Key YOUR_KEY' \
--header 'X-Secret: Secret YOUR_SECRET' \
-F 'params="{
  \"type\": \"GENERATE\",
  \"generateParams\": {
    \"query\": \"море\"
  }
}";type=application/json' \
--form 'model_id="1"'

#Не забудьте указать именно ваш YOUR_KEY и YOUR_SECRET.

Примеры использования

Python

Пример использования API в Python:

import json
import time

import requests


class Text2ImageAPI:

    def __init__(self, url, api_key, secret_key):
        self.URL = url
        self.AUTH_HEADERS = {
            'X-Key': f'Key {api_key}',
            'X-Secret': f'Secret {secret_key}',
        }

    def get_model(self):
        response = requests.get(self.URL + 'key/api/v1/models', headers=self.AUTH_HEADERS)
        data = response.json()
        return data[0]['id']

    def generate(self, prompt, model, images=1, width=1024, height=1024):
        params = {
            "type": "GENERATE",
            "numImages": images,
            "width": width,
            "height": height,
            "generateParams": {
                "query": f"{prompt}"
            }
        }

        data = {
            'model_id': (None, model),
            'params': (None, json.dumps(params), 'application/json')
        }
        response = requests.post(self.URL + 'key/api/v1/text2image/run', headers=self.AUTH_HEADERS, files=data)
        data = response.json()
        return data['uuid']

    def check_generation(self, request_id, attempts=10, delay=10):
        while attempts > 0:
            response = requests.get(self.URL + 'key/api/v1/text2image/status/' + request_id, headers=self.AUTH_HEADERS)
            data = response.json()
            if data['status'] == 'DONE':
                return data['images']

            attempts -= 1
            time.sleep(delay)


if __name__ == '__main__':
    api = Text2ImageAPI('https://api-key.fusionbrain.ai/', 'YOUR_API_KEY', 'YOUR_SECRET_KEY')
    model_id = api.get_model()
    uuid = api.generate("Sun in sky", model_id)
    images = api.check_generation(uuid)
    print(images)

#Не забудьте указать именно ваш YOUR_KEY и YOUR_SECRET.

Заключение

API Kandinsky для создания уникальных изображений предоставляет удобный способ генерации реалистичного контента для ваших продуктов и сервисов. Следуя инструкциям в этой документации, вы можете легко интегрировать API в свой проект. Если у вас есть вопросы или предложения, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу hello@fusionbrain.ai.