PAI Model Gallery'deki Step1X-Edit görüntü düzenleme modelini bir EAS çıkarım hizmetine dağıtın.
Modele genel bakış
Step1X-Edit, Stepfun tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir görüntü düzenleme modelidir. Çok modlu büyük dil modeli (MLLM) ile difüzyon görüntü kod çözücüyü (DiT) birleştirir. 19 milyar parametreye sahip olan Step1X-Edit aşağıdaki yetenekleri sunar:
Hassas anlamsal ayrıştırma: Düzenleme talimatlarını doğru şekilde yorumlayarak kullanıcı niyetine uygun sonuçlar üretir.
Kimlik tutarlılığı: Düzenleme sırasında konu kimliğini korur ve temel özelliklerin değişmemesini sağlar.
Bölge düzeyinde kontrol: İnce ayarlı değişiklikler için hassas, bölge bazlı düzenlemeyi destekler.
Geniş görev kapsamı: Metin değiştirme ve stil aktarımı dahil olmak üzere 11 yaygın görüntü düzenleme görevini destekler.
Güçlü kıyaslama sonuçları: GEdit-Bench kıyaslamasında anlamsal tutarlılık, görüntü kalitesi ve genel performans açısından en yüksek puanları elde eder.
Step1X-Edit hakkında daha fazla bilgi için stepfun-ai/Step1X-Edit adresine bakın.
Kaynak gereksinimleri
Step1X-Edit'i dağıtmak için en az 48 GB video belleğe sahip bir GPU gerekir.
Yordam
-
Model Gallery sayfasına gidin.
PAI console üzerinde oturum açın.
Üst gezinme çubuğunun sol üst köşesinde bir bölge seçin.
Sol gezinme bölmesinde Workspaces öğesine tıklayın ve ardından açmak istediğiniz çalışma alanının adına tıklayın.
Sol gezinme bölmesinde Quick Start > Model Gallery yolunu izleyin.
Model Gallery sayfasında model listesinde Stepfun Step1X-Edit arayın ve model kartına tıklayın.
-
Sağ üst köşede Deploy düğmesine tıklayın. Hizmet adını ve kaynak ayarlarını yapılandırarak modeli Elastic Algorithm Service (EAS) üzerine dağıtın.
Dağıtım yapılandırma panelinde Dağıtım Yöntemi olarak single-node standard deployment, Kaynak Türü olarak public resource ve Örnek Sayısı olarak 1 değerini seçin. Ardından Deploy düğmesine tıklayın.
Modeli çağırma
Dağıtımdan sonra Step1X-Edit'i web uygulaması veya API aracılığıyla çağırabilirsiniz.
Web uygulaması
Hizmet ayrıntıları sayfasında sağ üst köşede bulunan View Web App düğmesine tıklayarak web uygulamasını açın.
Bir görüntü yükleyin, bir prompt girin ve Generate düğmesine tıklayın.
Web kullanıcı arayüzü ayrıca Negative Prompt, Seed, Inference Steps, cfg_scale ve Size_level gibi görüntü oluşturma parametrelerini yapılandırmanıza olanak tanır.
API çağrısı
Hizmet ayrıntıları sayfasında uç noktayı ve belirteci almak için View Call Information düğmesine tıklayın.
Aşağıdaki örnek Python kodu, API'ye bir görüntü düzenleme isteği gönderir:
import requests
import time
EAS_URL = "<YOUR_EAS_URL>"
EAS_TOKEN = "<YOUR_EAS_TOKEN>"
class TaskStatus:
PENDING = "pending"
PROCESSING = "processing"
COMPLETED = "completed"
FAILED = "failed"
response = requests.post(
f"{EAS_URL}/generate",
headers={
"Authorization": f"{EAS_TOKEN}"
},
json={
"prompt": "A spaceship orbiting Earth",
"seed": 42,
"neg_prompt": "low quality, blurry",
"infer_steps": 28,
"cfg_scale": 6,
"size":1024,
"image": "<The Base64 encoding of your image>"
}
)
task_id = response.json()["task_id"]
print(f"Task ID: {task_id}")
while True:
status_response = requests.get(
f"{EAS_URL}/tasks/{task_id}/status",
headers={
"Authorization": f"{EAS_TOKEN}"
})
status = status_response.json()
print(f"Current status: {status['status']}")
if status["status"] == TaskStatus.COMPLETED:
print("Image ready!")
break
elif status["status"] == TaskStatus.FAILED:
print(f"Failed: {status['error']}")
exit(1)
time.sleep(5)
image_response = requests.get(
f"{EAS_URL}/tasks/{task_id}/image",
headers={
"Authorization": f"{EAS_TOKEN}"
})
with open("generated_image.jpg", "wb") as f:
f.write(image_response.content)
print("Image downloaded successfully!")
EAS_URL ve EAS_TOKEN değerlerini kendi uç noktanız ve belirtecinizle değiştirin.