[Python] ChatGPT #3 ChatGPT X Kakao Karlo API 이미지 생성 2

 

해당 게시글은 아래 개발환경을 사용하여 작성됨

IDE : VSCode

Python : 3.11.3

 

1. Kakao Karlo API 발급

• Kakao API Key 발급 방법은 아래 게시글을 참고

[Python] ChatGPT #3 ChatGPT X Kakao Karlo API 이미지 생성 1

 

2. ChatGPT X Kakao Karlo

• 코드를 작성하기에 앞서 OpenAI API와 Kakao API를 사용하기 위한 기본 코드를 작성한다.

import openai
from PyKakao import Karlo

OPENAI_API_KEY = 'OpenAI API Key 입력'
KAKAO_API_KEY = 'Kakao API REST API Key 입력'

# OpenAI API Key 인증
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

# Karlo API 인스턴스 생성
karlo = Karlo(service_key = KAKAO_API_KEY)

 

2.1 ChatGPT - 질문하기

• ChatGPT에 질의를 작성한다.
• 질문 : 인간이 화성에 정착한다면 건축물의 모습은 어떤 모습일지 자유롭게 상상해서 외형을 묘사해주세요.

# STEP 1 - ChatGPT에 질문하기
# 모델 - GPT 3.5 Turbo 선택
model = "gpt-3.5-turbo"

# 질문 작성하기
prompt = "인간이 화성에 정착한다면 건축물의 모습은 어떤 모습일지 자유롭게 상상해서 외형을 묘사해주세요."

# 메시지 설정하기
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant who is good at detailing."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": prompt
    }
]

# API 호출
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)

answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)

answer 결과

 

2.2 ChatGPT - 디테일한 질문하기

• 2.1에서 응답받은 answer를 이용하여 ChatGPT에게 다시 질문

# STEP2 - 디테일한 응답 요청하기
# 이전 어시스턴스 응답 메시지 설정하기
messages.append(
    {
        "role": "assistant",
        "content": answer
    },
)

# 사용자 메시지 추가
messages.append(
    {
        "role": "user", 
        "content": "위 내용을 바탕으로 외형적인 모습을 더 자세히 상상해서 묘사해주세요."
    }
)

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)

answer2 = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer2)

answer2 결과

 

2.3 ChatGPT - 영어 번역 요청

• 2.2를 통해 응답받은 답변을 영어로 번역 요청하기

# STEP3 - 영어 번역 요청하기
# 새 메시지 구성
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant who is good at translating."
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": answer2
    }
]

# 사용자 메시지 추가
messages.append(
    {
        "role": "user", 
        "content": "영어로 번역해주세요."
    }
)

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)

answer3 = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer3)

answer3 결과

 

2.4 ChatGPT - 프롬프트 작성 요청하기

• 2.3에서 응답받은 답변을 프롬프트 형태로 변환해달라고 요청하기

# STEP4 - 프롬프트 작성 요청하기
# 새 메시지 구성
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are an assistant who is good at creating prompts for image creation."
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": answer3
    }
]

# 사용자 메시지 추가
messages.append(
    {
        "role": "user", 
        "content": "Condense up to 4 outward description to focus on nouns and adjectives separated by ,"
    }
)

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)
answer4 = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer4)


# 이미지 생성을 위한 프롬프트
params = ", concept art, realistic lighting, ultra-detailed, 8K, photorealism, digital art"
prompt = f"Futuristic mars villages, {answer4}{params}"
print(prompt)

answer4 결과

prompt 결과

 

2.5 Karlo - 이미지 생성 요청하기

• 2.4에서 응답받은 프롬프트를 사용하여 Karlo에 이미지 생성 요청

# 이미지 생성하기 REST API 호출
img_dict = karlo.text_to_image(prompt, 1)

# 생성된 이미지 정보
img_str = img_dict.get("images")[0].get('image')

# base64 string을 이미지로 변환
img = karlo.string_to_image(base64_string = img_str, mode = 'RGBA')

# 이미지 저장하기
img.save("./new_original.png")

ChatGPT X Karlo를 사용하여 생성한 그림

ChatGPT X Karlo를 사용하여 생성한 그림

 

전체 소스코드

• 2.1 ~ 2.5까지의 전체 소스코드는 아래와 같다.

import openai
from PyKakao import Karlo

OPENAI_API_KEY = 'OpenAI API Key 입력'
KAKAO_API_KEY = 'Kakao API REST API Key 입력'

# OpenAI API Key 인증
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

# Karlo API 인스턴스 생성
karlo = Karlo(service_key = KAKAO_API_KEY)


# STEP 1 - ChatGPT에 질문하기
# 모델 - GPT 3.5 Turbo 선택
model = "gpt-3.5-turbo"

# 질문 작성하기
prompt = "인간이 화성에 정착한다면 건축물의 모습은 어떤 모습일지 자유롭게 상상해서 외형을 묘사해주세요."

# 메시지 설정하기
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant who is good at detailing."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": prompt
    }
]

# API 호출
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)

answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)


# STEP2 - 디테일한 응답 요청하기
# 이전 어시스턴스 응답 메시지 설정하기
messages.append(
    {
        "role": "assistant",
        "content": answer
    },
)

# 사용자 메시지 추가
messages.append(
    {
        "role": "user", 
        "content": "위 내용을 바탕으로 외형적인 모습을 더 자세히 상상해서 묘사해주세요."
    }
)

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)

answer2 = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer2)

# STEP3 - 영어 번역 요청하기
# 새 메시지 구성
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant who is good at translating."
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": answer2
    }
]

# 사용자 메시지 추가
messages.append(
    {
        "role": "user", 
        "content": "영어로 번역해주세요."
    }
)

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)

answer3 = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer3)


# STEP4 - 프롬프트 작성 요청하기
# 새 메시지 구성
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are an assistant who is good at creating prompts for image creation."
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": answer3
    }
]

# 사용자 메시지 추가
messages.append(
    {
        "role": "user", 
        "content": "Condense up to 4 outward description to focus on nouns and adjectives separated by ,"
    }
)

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)
answer4 = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer4)


# 이미지 생성을 위한 프롬프트
params = ", concept art, realistic lighting, ultra-detailed, 8K, photorealism, digital art"
prompt = f"Futuristic mars villages, {answer4}{params}"
print(prompt)


# STEP5 - Karlo에게 이미지 생성 요청하기
# 이미지 생성하기 REST API 호출
img_dict = karlo.text_to_image(prompt, 1)

# 생성된 이미지 정보
img_str = img_dict.get("images")[0].get('image')

# base64 string을 이미지로 변환
img = karlo.string_to_image(base64_string = img_str, mode = 'RGBA')

# 이미지 저장하기
img.save("./new_original.png")