五个 AI API 可自动解决你的可自日常问题

作者：佚名 2023-08-11 17:16:57开发 前端 人工智能 让我们利用当今的人工智能技术实现手动工作的自动化。现在可以使用我们最喜欢的动解编程语言 Python 来完成校对文档、创作艺术或在 Google 中搜索答案等任务。日常

让我们利用当今的问题人工智能技术实现手动工作的自动化。现在可以使用我们最喜欢的可自编程语言 Python 来完成校对文档、创作艺术或在 Google 中搜索答案等任务。动解

在本文中，日常我将分享 5 个可以帮助自动化解决我们日常问题的问题 AI API。

现在，可自让我们开始吧。动解

01、日常图像生成人工智能

想要将您的问题想象变成现实，那么，可自您可能会对使用图像生成 AI API 感兴趣。动解该工具可让您将文本转换为美丽的日常艺术作品。

Getimg.ai 提供了这样一个 API，每月最多可生成 100 个免费图像。

请查看下面的 API 代码来尝试一下。

在这里获取您的 API

# AI Image Generation# pip install requestsimport requestsimport base64def generate_image(access_token, prompt):    url = "https://api.getimg.ai/v1/stable-diffusion/text-to-image"    headers = { "Authorization": "Bearer { }".format(access_token)}    data = {             "model": "stable-diffusion-v1-5",            "prompt": prompt,            "negative_prompt": "Disfigured, cartoon, blurry",            "width": 512,            "height": 512,            "steps": 25,            "guidance": 7.5,            "seed": 42,            "scheduler": "dpmsolver++",            "output_format": "jpeg",        }    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)    image_string = response.content    image_bytes = base64.decodebytes(image_string)    with open("AI_Image.jpeg", "wb") as f:        f.write(image_bytes)if __name__ == "__main__":    api_key = "YOUR_API_KEY"    prompt = "a photo of a cat dressed as a pirate"    image_bytes = generate_image(api_key, prompt)

02、人工智能校对员

需要人工智能校对器来纠正文本或文档中的语法和拼写错误，然后，使用下面的 API，它为您提供免费的 API 访问权限，并允许您使用强大的语法检查人工智能技术来修复您的文本。

在这里获取您的 API

# AI Proofreading# pip install requestsimport requestsdef Proofreader(text):    api_key = "YOUR_API_KEY"    url = 'https://api.sapling.ai/api/v1/edits'    data = {         'key': api_key,        'text': text,        'session_id': 'Test Document UUID',        'advanced_edits': {             'advanced_edits': True,        },    }    response = requests.post(url, json=data)    resp_json = response.json()    edits = resp_json['edits']    print("Corrections: ", edits)if __name__ == '__main__':    Proofreader("I are going to the store, She don't likes pizza")

03、人工智能文本转语音

借助 Google Cloud 的文本转语音 AI 技术，您可以将文本转换为逼真的声音。您可以灵活地选择各种选项，例如，语言、音调、人们的声音等等。

最重要的是，Google 提供免费的 API 供您使用。

在这里获取您的 API

# AI Text to Speech# pip install google-cloud-texttospeech# pip install playsoundimport ioimport osfrom google.cloud import texttospeechimport playsound# Set the path to your credentials JSON fileos.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials.json"def Text_to_Speech(text):    client = texttospeech.TextToSpeechClient()    # Set the language code and the voice name.    language_code = "en-US"    voice_name = "en-US-Wavenet-A"    # Create a request to synthesize speech.    r = texttospeech.types.SynthesizeSpeechRequest()    r.text = text    r.voice = texttospeech.types.VoiceSelectionParams(        language_code=language_code, name=voice_name)    # Set the audio encoding.    r.audio_encoding = texttospeech.types.AudioEncoding.MP3    # Get the response from the API.    response = client.synthesize_speech(r)    # Save the audio to a file.    with io.open("audio.mp3", "wb") as f:        f.write(response.audio_content)    # Play the audio.    playsound.playsound("audio.mp3", True)if __name__ == "__main__":    text = input("Enter the text: ")    Text_to_Speech(text)

04、聊天机器人人工智能

如果您正在寻找类似于 chatGPT 的聊天机器人，您可以使用 OpenAI API。我在下面提供了一些代码，演示如何使用 GPT 3.5 在 Python 中轻松创建个性化聊天机器人。

# ChatGPT AI# pip install openaiimport osimport openaidef ask(prompt):  response = openai.ChatCompletion.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[      {         "role": "user",        "content": prompt      }    ],    temperature=1,    max_tokens=256,    top_p=1,    frequency_penalty=0,    presence_penalty=0  )  print("Ans: ", response)if __name__ == "__main__":    ask("Python or JavaScript?")

05、人工智能识别

您是否需要将扫描文档转换为文本或从图像或扫描 PDF 中提取文本？您可以使用以下 OCR AI 技术从任何类型的图像中提取文本。

下面的 API 利用了 Google Cloud Vision AI 技术，该技术擅长检测和分析图像中的文本。

在这里获取您的 API

# AI OCR# pip install google-cloud-visionfrom google.cloud import visionfrom google.cloud.vision import typesimport os# Set the path to your credentials JSON fileos.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials.json"def OCR(img_path):    client = vision.ImageAnnotatorClient()    with open(img_path, 'rb') as image_file:        content = image_file.read()    image = types.Image(content=content)    response = client.text_detection(image=image)    texts = response.text_annotations    if texts:        return texts[0].description    else:        return "No text found in the image."if __name__ == "__main__":    image_path = "photo.jpg"    print(OCR(image_path))

最后的想法

在自动化工作方面，人工智能的能力非常出色。我希望这篇文章能为您提供一些有用的信息。如果您觉得有帮助，请分享给您的朋友，也许能够帮助到他。

最后，感谢您的阅读，编程愉快！

责任编辑：华轩 来源： web前端开发 AI API人工智能

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