Stable Diffusion webui api介绍 网站调用stable diffuion接口教程

大家好，我是Stable Diffusion攻略的小编。在今天的文章中，我将为您介绍Stable Diffusion WebUI和API的基本内容，以及如何搭建和使用这一强大的工具，以满足您的创作需求。

安装环境依赖

在使用Stable Diffusion WebUI和API之前，首先需要安装必要的环境依赖。以下是一些必要的步骤：

安装显卡驱动

要使用CUDA，您需要安装Nvidia驱动程序。请执行以下命令：

sudo apt update<br /> sudo apt purge *nvidia*<br /> <span># </span><span>列出适用于您的GPU的可用驱动程序</span><br /> ubuntu-drivers list<br /> sudo apt install nvidia-driver-525<br /> reboot<br />

安装CUDA

按照NVIDIA Developers的说明，安装CUDA并重启机器：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin<br /> sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600<br /> wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.0-530.30.02-1_amd64.deb<br /> sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local_12.1.0-530.30.02-1_amd64.deb<br /> sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/<br /> sudo apt-get update<br /> sudo apt-get -y install cuda<br />

验证安装

使用以下命令验证驱动和CUDA的安装情况：

nvidia-smi<br /> nvcc --version<br />

安装Python、Wget和Git

安装Python、Wget和Git，以便后续的配置和操作：

sudo apt install python3 python3-pip python3-virtualenv wget git<br />

安装Conda

为了配置不同版本的Python虚拟环境，您可以安装Conda：

wgt https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh<br /> chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh<br /> bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh<br /> <span># </span><span>确认所有设置并安装</span><br />

创建Python虚拟环境

使用Conda创建一个Python虚拟环境，例如：

conda create --name sdwebui python=3.10.6<br />

搭建Stable Diffusion WebUI环境

现在，让我们来搭建Stable Diffusion WebUI环境，以便进行图像生成和创作。

克隆Stable Diffusion WebUI代码

首先，将Stable Diffusion WebUI的代码克隆到您的机器上：

cd ~<br /> git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git<br />

进入虚拟环境

激活刚刚创建的Python虚拟环境：

conda activate sdwebui<br />

设置启动参数

根据您的电脑配置，编辑webui_user.sh文件并设置相应的参数。您可以根据GPU显存的大小来调整参数以获得最佳性能。

安装Stable Diffusion WebUI依赖

运行以下命令以自动安装所需的依赖项：

bash webui.sh<br />

如果一切顺利，依赖项将被安装并且WebUI将成功启动。您可以在浏览器中打开相应的链接地址，开始使用WebUI进行图像生成和创作。

如果克隆代码时出现问题，您还可以手动下载相应的仓库并将其放置在正确的位置，具体的依赖仓库地址可以参考lanch.py文件。

安装插件

您还可以为Stable Diffusion WebUI安装各种插件，以扩展其功能。找到各种插件对应的Git仓库，将代码克隆下来并放置在stable-diffusion-webui/extensions文件夹下。

配置模型

下载所需类型的模型文件，并将其放置在stable-diffusion-webui/models文件夹的相应目录下。

使用API模式

如果您更倾向于使用API模式，可以按照以下步骤进行操作：

启动Stable Diffusion WebUI

运行以下命令以启动Stable Diffusion WebUI，但不启动WebUI界面：

bash webui.sh --nowebui<br />

调用API

通过向API的接口发送POST请求，您可以使用API进行图像生成。以下是一个示例代码：

<span>import</span> json<br /> <span>import</span> base64<br /> <span>import</span> requests</p><p><span>def</span> <span>submit_post</span>(<span>url: <span>str</span>, data: <span>dict</span></span>):<br /> <span>return</span> requests.post(url, data=json.dumps(data)</p><p><span>def</span> <span>save_encoded_image</span>(<span>b64_image: <span>str</span>, output_path: <span>str</span></span>):<br /> <span>with</span> <span>open</span>(output_path, <span>'wb'</span>) <span>as</span> image_file:<br /> image_file.write(base64.b64decode(b64_image)</p><p><span>if</span> __name__ == <span>'__main__'</span>:<br /> txt2img_url = <span>r'http://127.0.0.1:7861/sdapi/v1/txt2img'</span></p><p> data = {<span>'prompt'</span>: <span>'a dog wearing a hat'</span>,<br /> <span>'negative_prompt'</span>: <span>''</span>,<br /> <span>'sampler_index'</span>: <span>'DPM++ SDE'</span>,<br /> <span>'seed'</span>: <span>1234</span>,<br /> <span>'steps'</span>: <span>20</span>,<br /> <span>'width'</span>: <span>512</span>,<br /> <span>'height'</span>: <span>512</span>,<br /> <span>'cfg_scale'</span>: <span>8</span>}</p><p>

response = submit_post(txt2img_url, data)<br /> save_image_path = <span>r'tmp.png'</span><br /> save_encoded_image(response.json()[<span>'images'</span>][<span>0</span>], save_image_path)