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。
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。
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