# py-stability-ai

**Repository Path**: phpervip/py-stability-ai

## Basic Information

- **Project Name**: py-stability-ai
- **Description**: Python 调用 Stabilityai API 在本地生成图像
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-10
- **Last Updated**: 2025-02-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## Python 调用 Stabilityai API在本地生成图像

### 概述
本程序利用硅基流动目前的免费 stabilityai/stable-diffusion-2-1 模型API，生成图像并下载到本地，用户可以通过输入描述性提示词来获取相应的图像。使用Python编写，依赖于​`​requests`​​​库进行HTTP请求，并使用`​​os​`​库处理文件系统操作。

### 功能
1. **用户输入**：程序提示用户输入描述图像的提示词，用户输入时要添加单引号。
2. **API请求**：使用用户输入的提示词构建请求负载，并向指定的API发送POST请求以生成图像。
3. **响应处理**：解析API的响应，提取生成的图像URL。
4. **文件保存**：将生成的图像下载并保存到本地文件系统，文件名基于用户输入的前10个字符命名。
5. **目录管理**：在保存图像之前，检查并创建必要的目录。

### 代码结构
以下是应用程序的主要代码结构：

```python
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import os

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/images/generations"

# 提示用户输入描述图片的提示词
try:
    user_input = input("\n请输入描述图片的提示词，例如：'blue sky': ").strip()  
    user_prompt = "'{}'".format(user_input)  
except Exception as e:
    print("输入提示词时发生错误: {}".format(e))
    exit(1)  # 退出程序

payload = {
    "model": "deepseek-ai/Janus-Pro-7B",
    "prompt": user_prompt,  # 使用用户输入的提示词
    "seed": 4999999999
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",  #<token> 替换成你在硅基流动里的 API-KEY
    "Content-Type": "application/json"
}
# 如何获得 硅基流动里的 API-KEY:  https://cloud.siliconflow.cn/i/7qQzHGZs

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

# 解析响应以获取图像URL
response_json = response.json()  # 使用 json() 方法解析响应
image_url = response_json['data'][0]['url']  # 从 data 数组中获取 URL

# 定义保存图像的本地文件名
local_filename = os.path.join("images", "{}.png".format(user_input[:10]))  # 使用用户输入的前10个字符命名

# 创建图像目录（如果不存在）
if not os.path.exists(os.path.dirname(local_filename)):
    os.makedirs(os.path.dirname(local_filename))

# 下载图像并保存到本地
with requests.get(image_url, stream=True) as img_response:
    img_response.raise_for_status()  # 检查请求错误
    with open(local_filename, 'wb') as f:
        for chunk in img_response.iter_content(chunk_size=8192):
            f.write(chunk)

print("Image saved to {local_filename}")
```

### 关键技术
- **HTTP请求**：使用`requests`库简化HTTP请求的发送和响应处理。
- **JSON解析**：通过`response.json()`方法轻松解析API返回的JSON数据。
- **文件操作**：使用`os`库处理文件路径和目录创建，确保图像能够正确保存。

### 总结
本应用程序展示了如何通过API生成图像，并将其保存到本地。用户友好的输入提示和自动化的文件管理使得该应用程序易于使用，适合需要快速生成图像的场景。

### 示例

![命令行交互界面](./images/01.png)
![改为自己的 API KEY](./images/02.png)
![生成图片](./images/an_island.png)