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

Chaoerlie 2024-06-18 15:33:02 阅读 99

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 jsonimport requestsimport ioimport base64from PIL import Imageurl = "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 jsonimport requestsimport ioimport base64from PIL import Imageimport cv2url = "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。



声明

本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。