O processamento em lote pode ser feito seguindo as etapas abaixo:
- Organização de documentosColocar todas as imagens a serem processadas em um diretório unificado (por exemplo, /imgs/batch_input/)
- ScriptingExemplo de código do Core usando Python para percorrer arquivos de diretório:
for img_file in os.listdir('imgs/batch_input'):
client.images.edit(image=open(f'imgs/batch_input/{img_file}','rb'),
prompt="Convert to van gogh style") - Economia de resultadosAdicionar um número ou prefixo a cada arquivo de saída para evitar substituições
- Monitoramento de recursosQuando estiver processando em lote, preste atenção ao limite de frequência de chamada da API; recomenda-se que não haja mais de 5 solicitações por 10 segundos.
O projeto fornece um script de amostra batch_processing.py que pode ser modificado e usado diretamente.
Essa resposta foi extraída do artigoGPT-Image-Edit: ferramenta para editar e gerar imagens usando comandos de textoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Solução eficiente para conversão rápida de estilo de imagem em lote
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