利用Together AI的Turbo端点创建实时图像生成器 - Blockchain.News

利用Together AI的Turbo端点创建实时图像生成器

realtime news Oct 12, 2024 11:44

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

利用Together AI的Turbo端点创建实时图像生成器

BlinkShot和Together AI简介

BlinkShot是一款创新应用,旨在利用Black Forest Labs开发的Together AI Turbo端点为FLUX.1 [schnell]模型,将文本提示实时生成图像。根据[Together AI](https://www.together.ai/blog/how-to-build-a-real-time-image-generator-with-together-ai),此应用采用包括Next.js、Shadcn和React Query在内的开源技术栈构建,但API足够灵活,可以与任何语言或框架结合使用。

用户界面的构建

BlinkShot的核心交互功能包括一个文本区域,用户可以在其中输入提示。应用的设计支持实时图像生成,无需提交按钮。通过React Query的useQuery功能,当输入提示变化时,就会触发新的API请求。

用于图像生成的API路线

BlinkShot的一个关键组件是其API路线,负责生成图像。这是通过创建一个新的文件app/api/generateImage/route.js来实现的,其中处理用户的提示。Together AI的节点SDK通过together.images.create函数结合FLUX.1 [schnell]模型来促进图像生成。

通过去抖优化用户体验

为优化用户体验,BlinkShot实施了去抖,以防止过多的API请求。通过引入@uidotdev/usehooks库,当用户暂停输入300毫秒时,应用才会延迟API请求,确保交互流畅。

提高图像质量

生成图像的质量可以通过images.create函数中的steps参数进行调整。增加步骤数量可以提高图像质量,但也会增加生成时间。为平衡质量和速度,BlinkShot通常使用三个步骤。

图像生成的一致性

BlinkShot提供一致性模式,利用固定seed值,确保相同提示的一致性图像生成。此功能对于需要跨不同会话产生一致输出的应用特别有用。

未来的可能性

FLUX [schnell]模型的速度和效率为网页应用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者探索其代码库并创建自己的创新解决方案。Together AI提供了一个平台,将高质量的图像生成集成到各种应用中,为新用户提供免费的5美元信用额度,用于初步探索。Image source: Shutterstock