par stablediffusionapi
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Juggernaut XL v9 est un modèle avancé de génération d'images par intelligence artificielle, spécialisé dans la création d'images réalistes et détaillées à partir de descriptions textuelles. Il excelle particulièrement dans la production de portraits hyperréalistes, de scènes cyberpunk ou futuristes, et d'environnements complexes avec des éclairages cinématographiques. Ses capacités incluent la gestion fine des détails anatomiques, des textures et des ambiances lumineuses, tout en permettant des ajustements précis via des paramètres comme le style, la résolution ou les éléments à éviter. Ce modèle est idéal pour les artistes, les créateurs de contenu ou les développeurs cherchant à générer des visuels professionnels sans compétences en design, offrant rapidité et flexibilité. Ce qui le distingue, c'est son équilibre entre réalisme et créativité, ainsi que son intégration facile via une API accessible, même pour les utilisateurs non techniques.
Get API key from ModelsLab API, No Payment needed.
Replace Key in below code, change model_id to "juggernaut-xl-v9"
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import requests
import json
url = "https://modelslab.com/api/v6/images/text2img"
payload = json.dumps({
"key": "your_api_key",
"model_id": "juggernaut-xl-v9",
"prompt": "ultra realistic close up portrait ((beautiful pale cyberpunk female with heavy black eyeliner)), blue eyes, shaved side haircut, hyper detail, cinematic lighting, magic neon, dark red city, Canon EOS R3, nikon, f/1.4, ISO 200, 1/160s, 8K, RAW, unedited, symmetrical balance, in-frame, 8K",
"negative_prompt": "painting, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, skinny, glitchy, double torso, extra arms, extra hands, mangled fingers, missing lips, ugly face, distorted face, extra legs, anime",
"width": "512",
"height": "512",
"samples": "1",
"num_inference_steps": "30",
"safety_checker": "no",
"enhance_prompt": "yes",
"seed": None,
"guidance_scale": 7.5,
"multi_lingual": "no",
"panorama": "no",
"self_attention": "no",
"upscale": "no",
"embeddings": "embeddings_model_id",
"lora": "lora_model_id",
"webhook": None,
"track_id": None
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)
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