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。

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。