全网最全stable diffusion webui API调用示例，包含controlneth和segment anything的API（附json示例）

在机器学习和计算机视觉领域，Stable Diffusion已经成为一个广泛使用的生成模型，尤其是在图像生成和处理方面。同时，ControlNet和Segment Anything等模型也在细化图像处理和语义分割方面展现出强大的能力。在本文中，我们将探讨如何通过API调用Stable Diffusion的Web UI，结合ControlNet和Segment Anything的功能，给出全面的代码示例及JSON请求格式。

Stable Diffusion Web UI

首先，我们需要确保Stable Diffusion的Web UI已经部署完成。这个Web UI可以通过docker等方式快速搭建。部署完成后，我们可以通过发送HTTP请求来与其进行交互。

API调用示例

以下是一些常见的API调用示例，包括生成图像、使用ControlNet进行控制和利用Segment Anything进行图像分割。

1. 图像生成

假设我们有一个文本提示“一个美丽的风景”，可以通过以下方式调用API生成图像：

POST /sdapi/v1/txt2img
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "一个美丽的风景",
  "num_inference_steps": 50,
  "seed": 42,
  "width": 512,
  "height": 512
}

2. 使用ControlNet

ControlNet可以根据条件生成更精确的图像。假设我们已经有一张草图，想要生成对应的图像可以使用以下API：

POST /sdapi/v1/controlnet
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "请根据草图生成一个美丽的公园",
  "control_image": "<base64_encoded_image>",
  "num_inference_steps": 50,
  "seed": 42,
  "width": 512,
  "height": 512
}

在这个请求中，control_image是经过Base64编码的草图图像数据。

3. 使用Segment Anything

Segment Anything模型用于图像中对象的分割，可以这样调用：

POST /sdapi/v1/segment
Content-Type: application/json

{
  "image": "<base64_encoded_image>",
  "threshold": 0.5
}

在这里，image字段同样是经过Base64编码的图像数据，而threshold则用来控制分割的敏感度。

完整代码示例

以下是一个使用Python进行API调用的完整示例，利用requests库来发送请求：

import requests
import base64

# 图像生成函数
def generate_image(prompt):
    url = "http://localhost:5000/sdapi/v1/txt2img"
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "num_inference_steps": 50,
        "seed": 42,
        "width": 512,
        "height": 512
    }

    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# ControlNet生成图像函数
def generate_with_controlnet(prompt, control_image_path):
    with open(control_image_path, "rb") as image_file:
        control_image_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

    url = "http://localhost:5000/sdapi/v1/controlnet"
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "control_image": control_image_data,
        "num_inference_steps": 50,
        "seed": 42,
        "width": 512,
        "height": 512
    }

    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# Segment Anything函数
def segment_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        image_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

    url = "http://localhost:5000/sdapi/v1/segment"
    payload = {
        "image": image_data,
        "threshold": 0.5
    }

    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    generated_image = generate_image("一个美丽的风景")
    print(generated_image)

    controlnet_result = generate_with_controlnet("根据草图生成的艺术作品", "path/to/sketch.jpg")
    print(controlnet_result)

    segmentation_result = segment_image("path/to/image.jpg")
    print(segmentation_result)

总结

通过以上示例，我们能够清晰地了解如何利用Stable Diffusion、ControlNet和Segment Anything进行图像生成和处理。通过RESTful API的方式，不仅增强了模型的可扩展性，同时也使得图像生成和处理的自动化变得更加简便。希望这篇文章能够帮助到对Stable Diffusion和API应用感兴趣的开发者们。