Civitai
Civitai - это платформа, ориентированная на создание, распространение и использование моделей искусственного интеллекта, особенно связанных с обработкой изображений и созданием визуального контента.* Модель: Stable Diffusion (версии 1.5, XL и производные), а также множество пользовательских моделей LoRA и других дообученных вариантов, доступных для скачивания и использования на платформе.
Подробнее о Civitai
Платформа Civitai специализируется на моделях, генерирующих изображения на основе текста (текст-картинка). Это одна из ключевых областей глубокого обучения, активно развивающаяся благодаря успехам архитектур типа Transformer и диффузионных моделей.
Хотя основной акцент делается на изображениях, некоторые пользователи Civitai могут загружать или разрабатывать небольшие вспомогательные NLP-модели для улучшения взаимодействия с изображениями (описания, аннотации).
Пользователи платформы Civitai часто занимаются тонкой настройкой существующих моделей (fine-tuning), что делает её частью категории машинного обучения и адаптации глубоких сетей.
Через платформу Civitai развивается активное сообщество разработчиков и пользователей моделей, обменивающихся знаниями и опытом, что способствует распространению методов создания и тестирования новых подходов в разработке нейронных сетей.
Основные функции Civitai
Хостинг модели AI
Здесь можно найти множество пользовательских моделей , обученных на специфических стилях или персонажах. Например: модели, создающие аниме, фотореалистичные портреты, стиль конкретного художника, персонажей игр или фильмов и т.д.
Сообщество
Платформа построена как сообщество энтузиастов генеративного ИИ. Люди загружают свои модели, делятся результатами, обсуждают их и дают обратную связь.
Галерея примеров
Каждая модель сопровождается примерами изображений, сгенерированных с её помощью. Это помогает понять, какой стиль или эффект даёт модель.
Рейтинги и фильтры
Можно сортировать модели по популярности, дате, типу и другим критериям.
Для кого полезен Civitai
- Для художников и дизайнеров, желающих расширить возможности AI-генерации.
- Для разработчиков и энтузиастов, экспериментирующих с нейросетями.
- Для всех, кто хочет получить доступ к качественным и специализированным моделям Stable Diffusion без необходимости самому обучать их.
Использование Civitai через API
Civitai предоставляет API , который позволяет программно взаимодействовать с платформой.
- Автоматизировать загрузку моделей.
- Интегрировать Civitai в собственные инструменты или приложения.
- Получать информацию о моделях, авторах, версиях и т.д.
Примеры использования API
Получить модель по ID
GET https://civitai.com/api/v1/models/{modelId}
Поиск моделей
GET https://civitai.com/api/v1/models?query=anime
Получить список версий модели
GET https://civitai.com/api/v1/model-versions/by-model-name?model={modelName}&modelVersion={versionName}
Поиск изображений
GET https://civitai.com/api/v1/images?query=naruto
Ограничения
Rate limits: Есть ограничения на количество запросов в минуту/час/день (зависит от статуса аккаунта).
Публичное использование без ключа возможно, но рекомендуется использовать API-ключ для стабильности и большего лимита.
Простой скрипт на Python
Пример простого скрипта на Python , который использует API Civitai для поиска моделей по заданному запросу (например, "anime") и выводит их названия, авторов и ссылки.
import requests
# Замените на свой API-ключ, если он у вас есть
API_KEY = None # или "ваш_ключ_здесь"
# Базовый URL API Civitai
BASE_URL = "https://civitai.com/api/v1/models"
# Параметры поиска
params = {
"query": "anime", # Ключевое слово для поиска
"limit": 5 # Сколько моделей показать
}
headers = {}
if API_KEY:
headers["Authorization"] = f"Bearer {API_KEY}"
try:
response = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print(f"Найдено {data['metadata']['total']} моделей. Показываю первые {len(data['items'])}:\n")
for model in data["items"]:
name = model["name"]
author = model["creator"]["username"]
versions = len(model["modelVersions"])
url = model["url"]
print(f"🔹 Название: {name}")
print(f" Автор: {author}")
print(f" Версии: {versions}")
print(f" Ссылка: {url}")
print("-" * 60)
else:
print(f"Ошибка: {response.status_code}")
print(response.text)
except Exception as e:
print("Произошла ошибка:", e)