Скриншот
Civitai - это платформа, ориентированная на создание, распространение и использование моделей искусственного интеллекта, особенно связанных с обработкой изображений и созданием визуального контента.
Подробнее
Смотреть нейрорсеть
Версия: v1.0
Подкатегория: Сообщества разработчиков, Разработка моделей
Доступность: Бесплатно с регистрацией
Тип доступа: Веб-версия
API: Есть
Язык: Английский
Уникальный ID: 6658
Посмотрели: 150 раз
Прокомментировали: 0 раз
Рейтинг: 5.0 / 5 - 1 голосов
Тип лицензии: CC BY 4.0
Информация: Пользователям
Информация: Правообладателям
Поделился: BootstrapТема
Добавлено: 2025-05-05 в 18:37
Метка: 1746459649
Хостинг

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)
Похожие материалы
    Nomic AI
    Google Colab
    Kaggle
    Hugging Face
    LocalAI
    Claude Chat
Просмотренные материалы
Архив материалов которые Вы уже смотрели пока пуст
Всего комментариев: 0
avatar

Посоветуйте этот материал другу отправив ему письмо на E - mail

Написать администрации по поводу этого материала