# Set up our connection to the API. stability_api = client.StabilityInference( key=os.environ['STABILITY_KEY'], # API Key reference. verbose=True, # Print debug messages. engine="stable-diffusion-xl-beta-v2-2-2", # Set the engine to use for generation. # Available engines: stable-diffusion-v1 stable-diffusion-v1-5 stable-diffusion-512-v2-0 stable-diffusion-768-v2-0 # stable-diffusion-512-v2-1 stable-diffusion-768-v2-1 stable-diffusion-xl-beta-v2-2-2 stable-inpainting-v1-0 stable-inpainting-512-v2-0 )

[CIFTum]

เราสามารถปรับแต่งการเชื่อมต่อของเรากับ API ได้ด้วยการแก้ไขค่าต่างๆ ใน Stability_api = client.StabilityInference() ดังนี้

• key: คีย์ API ที่ได้รับจาก Stability เช่น key=os.environ['STABILITY_KEY']
• verbose: กำหนดว่าจะแสดงข้อความแก้ไขข้อบกพร่องหรือไม่ เช่น verbose=True
• engine: เลือกเครื่องยนต์ที่จะใช้สำหรับการสร้างข้อความ มีหลายตัวให้เลือกตามความต้องการ เช่น engine="stable-diffusion-xl-beta-v2-2-2"

[CIFTum]

เนื่องจากการเสถียรของระบบเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของการทำงาน จึงจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์และปรับปรุงค่าพารามิเตอร์ที่มีผลต่อการเสถียรของระบบ ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีการเขียนคีย์ที่ได้จากการเสถียรของระบบแบบไม่เชิงเส้น โดยใช้วิธีการที่เรียกว่า Lyapunov function ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการพิสูจน์ว่าระบบมีความเสถียรหรือไม่ และหากมี จะมีความเสถียรแบบใด