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

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

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