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Stable-diffusion-WebUI 的API调用(内含文生图和图生图实例)

article 2024/12/25 23:56:42

前情提要

在之前尝试使用Diffusers库来进行stable-diffusion的接口调用以及各种插件功能实现，但发现diffusers库中各复杂功能的添加较为麻烦，而且难以实现对采样器的添加，safetensors格式模型的读取。在官网上找到了webui有专门的api接口，能够极大方便我们进行类似webui界面的api调用。

webui实例图

diffusers文档

webui项目官网

webui API说明

webui项目部署

这种调用webui自带的api的方法需要先将webui运行起来，无论是自己从官网配置的webui，还是各类启动器一键启动的都是可以的。（我使用的为一键启动包，较为简单）

一键启动包教程

如果是自己配置的

使用

bash webui.sh --nowebui

或者

python launch.py --xformers --api

API接口调用

当我们把webui项目启动之后，我们可以看到运行的端口（默认为7860）

可以进行调用

1. 文生图（python示例）：

import json
import requests
import io
import base64
from PIL import Image

url = "http://127.0.0.1:7860"

prompt = "dog"
negative_prompt = ""

payload = {

    # 模型设置
    "override_settings":{
          "sd_model_checkpoint": "v1-5-pruned.ckpt",
          "sd_vae": "animevae.pt",
          "CLIP_stop_at_last_layers": 2,
    },

    # 基本参数
    "prompt": prompt,
    "negative_prompt": negative_prompt,
    "steps": 30,
    "sampler_name": "Euler a",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "batch_size": 1,
    "n_iter": 1,
    "seed": 1,
    "CLIP_stop_at_last_layers": 2,

    # 面部修复 face fix
    "restore_faces": False,

    #高清修复 highres fix
    # "enable_hr": True,
    # "denoising_strength": 0.4,
    # "hr_scale": 2,
    # "hr_upscaler": "Latent",

}

response = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/txt2img', json=payload)
r = response.json()
image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(r['images'][0])))

image.show()
image.save('output.png')

2. 图生图（python 示例）

import json
import requests
import io
import base64
from PIL import Image
import cv2

url = "http://127.0.0.1:7860"

prompt = "cat"
negative_prompt = ""

# 此处为读取一张图片作为输入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 编码图像
retval, bytes = cv2.imencode('.png', img)
encoded_image = base64.b64encode(bytes).decode('utf-8')

payload = {

#     # 模型设置
#     "override_settings":{
#           "sd_model_checkpoint": "v1-5-pruned.ckpt",
#           "sd_vae": "animevae.pt",
#           "CLIP_stop_at_last_layers": 2,
#     },

    # 基本参数
    "prompt": prompt,
    "negative_prompt": negative_prompt,
    "steps": 30,
    "sampler_name": "Euler a",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "batch_size": 1,
    "n_iter": 1,
    "seed": 1,
    "cfg_scale": 7,
    "CLIP_stop_at_last_layers": 2,
    
    "init_images": [encoded_image],

    # 面部修复 face fix
    "restore_faces": False,

    #高清修复 highres fix
    # "enable_hr": True,
    # "denoising_strength": 0.4,
    # "hr_scale": 2,
    # "hr_upscaler": "Latent",

}



response = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/img2img', json=payload)
r = response.json()
image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(r['images'][0])))

image.show()
image.save('output.png')

如要修改其他参数可参照官网文档进行修改。

查看全文

http://www.kler.cn/a/451392.html