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const main = async () => {
const response = await fetch('https://api.ai.cc/v1/images/generations', {
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main();
import requests
def main():
response = requests.post(
"https://api.ai.cc/v1/images/generations",
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"Authorization": "Bearer ",
"Content-Type": "application/json",
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"prompt": "Mona Lisa with glasses",
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response.raise_for_status()
data = response.json()
print("Generation:", data)
if __name__ == "__main__":
main()
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供超过 300 种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
字节跳动的USO是一项先进的 人工智能图像生成平台 旨在制作高分辨率、可定制的视觉内容，注重创意、精准性和可扩展性。它利用尖端的深度学习模型，支持广告、媒体、设计和娱乐行业的创作者、开发者和企业多样化的图像合成需求。
技术规格
USO 支持多种输入方式，包括文本提示、参考图像和样式描述符，能够生成高度精细的图像，并对构图、样式和内容进行精细控制。它针对百万像素级输出进行了优化，适用于数字出版、营销素材和创意制作流程。
性能基准
- 🚀 世代速度： 针对批量和按需图像合成进行了高效处理，在质量和吞吐量之间取得平衡，以实现实时集成。
- 🖼️ 解决： 输出图像分辨率从中等到超高百万像素不等，可呈现细节丰富的视觉效果，适用于印刷和数字应用。
- ✨ 质量： 能够持续制作出逼真且风格多样的图像，并能很好地保留纹理、光照和环境的真实感。
架构分解
USO雇佣了 基于多模态Transformer的架构 结合在涵盖多种类型和风格的大量带标注图像和艺术作品数据集上微调的扩散模型，先进的注意力机制和自适应风格模块能够实现动态内容融合和纹理合成，从而生成精细的图像。
API定价
- 💰 每百万像素 0.105 美元
核心特性与功能
- ✅ 高分辨率图像生成： 根据简单或复杂的提示创建图像，允许自定义输出分辨率，从 1 到数百万像素。
- ✅ 多模态条件反射： 结合文本、图像参考和样式输入，指导生成过程，精确控制美学和主题元素。
- ✅ 风格迁移与编辑： 通过交互式提示，修改现有图像的风格、调色板和构图。
- ✅ 高级细节处理： 利用先进的纹理合成和光照建模技术，实现照片级真实感和艺术效果的平衡。
用例和应用
- 💡 为广告宣传活动、品牌推广和产品视觉效果提供自动化内容创建。
- 💡 为游戏开发、虚拟环境和社交媒体内容生成数字资产。
- 💡 为需要快速迭代和风格探索的艺术首页和机构提供创意设计协助。
- 💡 为媒体、出版和沉浸式体验开发提供定制图像制作。
代码示例
与其他型号的比较
来源： 稳定扩散 3 API
USO 与稳定扩散： USO 为超高分辨率输出提供更高的可扩展性，并具有更强的多模态输入灵活性，而稳定扩散提供更快的原型制作速度和开源社区支持，但最大细节较低。
USO 对阵 Midjourney： USO 注重精确控制和百万像素级分辨率，适合商业级输出，而 Midjourney 则以艺术风格和创意探索而闻名，图像尺寸适中。
来源： 来自 E
USO 对阵 DALL·E： 与 DALL·E 专注于较小分辨率下概念融合的创新相比，USO 擅长整合多模态输入并以经济高效的方式生成超大图像。
USO vs. Runway Gen-2： USO 在静态图像生成方面领先，可进行百万像素定制，而 Runway Gen-2 提供具有时间一致性的多模态视频合成，但静态图像细节较低。
常见问题解答 (FAQ)
问：USO 的跨模态统一语义理解依赖于怎样的架构框架？
答：USO（统一语义预言机）采用了一种突破性的跨模态Transformer架构，它通过共享的语义表示来处理文本、图像、音频和视频。该模型具有模态无关的注意力机制，能够提取与输入类型无关的含义；通用嵌入空间能够跨不同数据形式对齐概念；自适应融合网络能够智能地融合来自多个来源的信息。这种统一的方法使模型能够理解不同类型信息之间的关系，并进行复杂的推理，从而充分利用每种模态的优势，同时保持对底层语义内容的连贯理解。
问：USO是如何在跨模态检索和生成任务中取得如此卓越性能的？
答：该架构实现了双向跨模态对齐，并采用对比学习目标，确保不同模态表示之间的语义一致性。它具备生成功能，能够基于一种模态的输入生成一种模态的内容；具备检索系统，能够跨模态查找相关信息；以及具备转换功能，能够在保持语义不变的情况下转换不同的数据类型。先进的注意力机制使模型能够专注于每种模态中语义相关的区域，从而实现精确的跨模态理解和生成，并将信息损失降至最低。
问：USO在多模态推理应用中有哪些独特的特殊能力？
答：USO展现了复杂的多模态推理能力，包括带有文本解释的视觉问答、视听场景理解、集成文本和图表理解的文档分析，以及结合不同来源证据的跨模态推理。该模型能够生成引用多种模态的全面描述，识别不同类型信息之间的不一致之处，并提供需要综合多种数据形式的洞见。这些能力使其在信息以多种格式呈现的复杂分析任务中尤为宝贵。
问：该模型如何处理实时多模态集成和处理？
答：USO 具备高效的流处理能力，能够以低延迟处理来自多种模态的连续输入。该架构支持增量理解，即来自任何模态的新信息都会更新模型的理解；动态注意力分配优先处理信息量最大的输入；以及自适应融合，根据可靠性和相关性对不同模态进行加权。这些功能使得实时多媒体分析、交互式多模态界面以及实时跨模态内容生成等应用能够实现快速响应的性能。
问：USO的统一语义理解在哪些实际应用中受益？
答：该模型可应用于多种场景，包括多媒体内容分析与生成、可在不同模态间转换的辅助工具、集成学习材料的教育平台、结合音视频分析的监控系统、整合图像和文本数据的医疗诊断，以及连接不同艺术媒介的创意工具。USO 能够理解并跨模态工作，这使其在复杂的现实场景中尤为宝贵，因为在这些场景中，信息自然以多种形式存在，需要进行协同处理。
