AI绘图开源工具Stable Diffusion WebUI前端API对接

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所属分类:Web前端
摘要

本文主要介绍 AI 绘图开源工具 Stable Diffusion WebUI 的 API 开启和基本调用方法,通过本文的阅读,你将了解到 stable-diffusion-webui 的基本介绍、安装及 API 环境配置;文生图、图生图、局部重绘、后期处理等 API 接口调用;图像处理开发中常用到一些方法如 Base64、PNG、Canvas及 URL 相互转换、Canvas 颜色转换等。

AI绘图开源工具Stable Diffusion WebUI前端API对接

背景

本文主要介绍 AI 绘图开源工具 Stable Diffusion WebUIAPI 开启和基本调用方法,通过本文的阅读,你将了解到 stable-diffusion-webui 的基本介绍、安装及 API 环境配置;文生图、图生图、局部重绘、后期处理等 API 接口调用;图像处理开发中常用到一些方法如 Base64PNGCanvasURL 相互转换、Canvas 颜色转换等。

AI 绘图工具目前市面上比较广泛使用的主要有两款,一个是 Midjourney,它提供面向用户有好的操作界面,文生图、图生图等功能非常强大,但是它是一款收费软件;另一个就是开源工具 Stable Diffusion, 同样具有强大的AI绘图和图片再创造能力,但是学习成本和上手难度相对较大,不过由于它是开源的,现在有非常多的用户和开发者,我们可以找到丰富的训练模型和学习资源。本文介绍的 Stable Diffusion WebUI 就是基于 Stable Diffusion 的具有比较完善的可视化操作界面的 AI 绘图开源工具,它的 github 访问地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

顺便一提,本文上方的 Banner 图就是使用 Stable Diffusion 生成的 ?

使用体验

在正式开发之前,我们可以先体验一下 Stable Diffusion WebUI 以及两个接口封装和操作界面比较优秀的 AI 绘图网站,了解文生图图生图后期处理等基本操作步骤。

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环境配置

安装 Stable Diffusion WebUI

我们首先需要先在本地或者服务器安装部署 Stable Diffusion WebUI,可以从Github克隆仓库,然后按说明文档进行安装,对前端开发来说安装流程非常简单,详细安装流程大家可以自行搜索,现在网上已经有很多保姆级的教程,本文不再赘述。

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安装完成后,在 Windows操作系统中进入 stable-diffusion-webui 根目录,然后双击 webui-user.bat 文件即可开启本地运行服务,在浏览器中输入 http://localhost:7860 加载如下所示的界面。在 txt2img 输入框中输入需要生图图像的的正向关键词和反向关键词,点击 Generate 按钮即可生成图像。

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完成基本安装后,还可以安装界面汉化插件、关键字中文翻译插件、自己喜欢的风格模型等,都可以按照教程非常容易实现。

开启 API 功能

stable-diffusion-webui 根目录下找到文件 webui-user.bat,使用编辑器打开这个文件,然后在 COMMANDLINE_ARGS 配置项后面添加 --api

set COMMANDLINE_ARGS= --lowvram --precision full --api --listen 

然后双击 webui-user.bat 重启服务,此时在浏览器中输入地址 https://localhost:7860/doc,就能看到如下所示的所有接口文档了,我们可以从文档中找到需要接入的接口及详细参数。

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? 我们还可以配置如上所示的 --listen 参数,这样就可以通过局域网访问 stable-diffusion-webui 的接口了。

实现

文生图

文生图接口,可以通过向 stable-diffusion-webui 服务发送正向关键字、反向关键字、图片尺寸、采样步数等参数来调用AI能力生成图片。我们先来看看它有哪些可配置的 payload 参数选项。(暂时只用到后面写了注释的参数,基本上可以满足大部分文生图参数配置)

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{   "enable_hr": false,                 // 开启高清hr   "denoising_strength": 0,            // 降噪强度   "hr_scale": 2,                      // 高清级别   "hr_upscaler": "string",   "hr_second_pass_steps": 0,   "hr_resize_x": 0,   "hr_resize_y": 0,   "hr_sampler_name": "string",   "hr_prompt": "",   "hr_negative_prompt": "",   "prompt": "",                       // 正向关键字   "styles": [     "string"   ],   "seed": -1,                         // 随机种子   "subseed": -1,                      // 子级种子   "subseed_strength": 0,              // 子级种子影响力度   "seed_resize_from_h": -1,   "seed_resize_from_w": -1,   "sampler_name": "string",   "batch_size": 1,                    // 每次生成的张数   "n_iter": 1,                        // 生成批次   "steps": 50,                        // 生成步数   "cfg_scale": 7,                     // 关键词相关性   "width": 512,                       // 生成图像宽度   "height": 512,                      // 生成图像高度   "restore_faces": false,             // 面部修复   "tiling": false,                    // 平铺   "do_not_save_samples": false,   "do_not_save_grid": false,   "negative_prompt": "string",        // 反向关键字   "eta": 0,                           // 等待时间   "s_min_uncond": 0,   "s_churn": 0,   "s_tmax": 0,   "s_tmin": 0,   "s_noise": 1,   "override_settings": {},             // 覆盖性配置   "override_settings_restore_afterwards": true,   "script_args": [],                   // lora 模型参数配置   "sampler_index": "Euler",            // 采样方法   "script_name": "string",   "send_images": true,                 // 是否发送图像   "save_images": false,                // 是否在服务端保存生成的图像   "alwayson_scripts": {}               // alwayson配置 } 

根据需要的参数,在页面逻辑中,我们可以像下面这样实现,此时服务端会根据接口参数,一次生成4张对应的图。接口返回成功之后,我们会接收到一个包含所有图片数据名为 images 的数组,数组项是格式为 base64 的图片,我们可以向下面这样转化为页面上可直接显示的图片。

const response = await txt2img({   id_task: `task(${taskId})`,   // 正向关键词   prompt: 'xxxx',   // 反向关键词   negative_prompt: 'xxxx',   // 随机种子   seed: 'xxxx',   // 生成步数   steps: 7,   // 关键词相关性   cfg_scale: 20,   width: 1024,   height: 1024,   // 每次生成的张数   batch_size: 4,   // 生成批次   n_iter: 1,   // 采样方法   sampler_index: 'xxxx',   // 采用的模型哈希值   sd_model_hash: 'xxxx',   override_settings: {     sd_model_checkpoint: sdModelCheckpoint,     eta_noise_seed_delta: 0.0,     CLIP_stop_at_last_layers: 1.0,   }, }) if (response.status === 200 && response.data) {   try {     const images = response.data.images;     if (images.length === 0) return;     data.imageUrls = images.map(item => `data:image/png;base64,${item}`);   } catch (err) {} } 

生成效果就是本文 Banner 图中的粉色长头发的 3D 卡通风格小姐姐 正向关键字大致是 girl, long hair, pink,模型采用的是 3dAnimationDiffusion_v10,其他参数可自行调节。本文后续实例的图生图图优化都将采用这张图作为参考图进行演示。

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图生图

图生图接口stable-diffusion-webui 将根据我们从接口传送的参考图,生成内容和风格类似的图片,就像最近抖音上很火的瞬息全宇宙特效一样,也可以将同一张图片通过选择不同模型转化为另一种画风。下面是图生图接口的详细 payload 参数,可以观察到基本上和文生图是一样的,多了一些与参考图片相关的配置,如 init_images

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{   "init_images": [     "string"   ],   "resize_mode": 0,   "denoising_strength": 0.75,   "image_cfg_scale": 0,   "mask": "string",   "mask_blur": 0,   "mask_blur_x": 4,   "mask_blur_y": 4,   "inpainting_fill": 0,   "inpaint_full_res": true,   "inpaint_full_res_padding": 0,   "inpainting_mask_invert": 0,   "initial_noise_multiplier": 0,   "prompt": "",   "styles": [     "string"   ],   "seed": -1,   "subseed": -1,   "subseed_strength": 0,   "seed_resize_from_h": -1,   "seed_resize_from_w": -1,   "sampler_name": "string",   "batch_size": 1,   "n_iter": 1,   "steps": 50,   "cfg_scale": 7,   "width": 512,   "height": 512,   "restore_faces": false,   "tiling": false,   "do_not_save_samples": false,   "do_not_save_grid": false,   "negative_prompt": "string",   "eta": 0,   "s_min_uncond": 0,   "s_churn": 0,   "s_tmax": 0,   "s_tmin": 0,   "s_noise": 1,   "override_settings": {},   "override_settings_restore_afterwards": true,   "script_args": [],   "sampler_index": "Euler",   "include_init_images": false,   "script_name": "string",   "send_images": true,   "save_images": false,   "alwayson_scripts": {} } 

在页面接口逻辑中,我们可以通过以下方法实现,其他参数和文生图都是一样的,我们只需要把参考图以 base64 格式添加到 init_images 数组即可。

const response = await img2img({   // 正向关键词   prompt: prompt,   // 反向关键词   negative_prompt: negativePrompt,   // 初始图像   init_images: [sourceImage.value],   // 尺寸缩放   resize_mode: 0,   // ... }); 

我们将文生图示例中的图片作为参考图,然后将大模型切换为 墨幽人造人_v1030,就能得到如下图所示的真人写实风格的图片。

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局部重绘

图生图 API 还可以实现图片局部重绘、涂鸦、重绘蒙版、高清放大、图像扩充等效果。本文中,我们简单讲解以下如何实现局部重绘功能。

要实现局部重绘功能,首先我们需要使用 Canvas 创建一个画布,然后通过鼠标移动在画布上涂抹出需要重绘的路径,在实际开发时我们可以实现一个如下图所示的图片重绘编辑器,右侧图片黄色区域 ? 是经过画笔涂抹需要重绘修改的区域。涂抹功能可以通过以下代码简单实现,像擦除画笔大小颜色选择撤销重做等扩展功能可自行搜索如何实现。

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<div>   <canvas id="canvas"></canvas>   <img src="your_image.jpg" alt="AI绘图开源工具Stable Diffusion WebUI前端API对接" id="image">   <button onclick="clearMask()">清除遮罩</button> </div>  <script> var canvas = document.getElementById('canvas'); var image = document.getElementById('image'); // 设置canvas宽高与图像尺寸相同 canvas.width = image.width; canvas.height = image.height; var ctx = canvas.getContext('2d'); var isDrawing = false; // 是否正在绘制 var lastX = 0; var lastY = 0; // 鼠标按下事件处理程序 canvas.addEventListener('mousedown', function(e) {   isDrawing = true;   [lastX, lastY] = [e.offsetX, e.offsetY]; }); // 鼠标移动事件处理程序 canvas.addEventListener('mousemove', function(e) {   if (!isDrawing) return;   drawMask(e.offsetX, e.offsetY); }); // 鼠标释放事件处理程序 canvas.addEventListener('mouseup', function() {   isDrawing = false; }); // 绘制遮罩函数 function drawMask(x, y) {   ctx.beginPath();   ctx.moveTo(lastX, lastY);   ctx.lineTo(x, y);   ctx.strokeStyle = 'rgba(0, 0, 0, 1)'; // 设置遮罩颜色(黑色)   ctx.lineWidth = 20;                   // 设置遮罩宽度   ctx.lineCap = 'round';                // 设置线条末端形状为圆形   ctx.stroke();   [lastX, lastY] = [x, y]; } // 清除遮罩函数 function clearMask() {   ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); } </script> 

涂抹完成后,我们右键保存图片,可以得到如下图左侧所示的图片。但是 stable-diffusion-webui 需要的 Mask遮罩图是涂改区域为纯白色,非修改区域为黑色,且大小需要和原图一致,如右侧图片所示。此时就需要将得到的左侧透明遮罩层转换为右侧需要的遮罩层图片。

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Canvas 遮罩层转换方法可以通过如下方式实现,绘制 Mask 图片,Canvas 使用鼠标绘制黑色图案,导出图片时需要把空白部分变为黑色,绘制线条的部分变为白色,并且需要转换成和原图相同的尺寸。其中两个参数 _canvas 是需要转换的画布,_image 是涂抹的原图。其中用于获取图像原始尺寸的方法 getImageOriginSize 可以在本文末尾方法汇总中查看

export const drawMask = async (_canvas, _image) => {   return new Promise(async(resolve) => {     const canvas = _canvas;     const ctx = canvas.getContext('2d');     const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.clientWidth, canvas.clientHeight);     const imageDataContent = imageData.data;     // 修改图像数据中的像素颜色     for (let i = 0; i < imageDataContent.length; i += 4) {       // 判断透明度是否小于阈值       if (imageDataContent[i + 3] < 128) {       // 将透明部分设置为黑色         imageDataContent[i] = 0;         imageDataContent[i + 1] = 0;         imageDataContent[i + 2] = 0;         imageDataContent[i + 3] = 255;       } else {         // 将线条部分设置为白色         imageDataContent[i] = 255;         imageDataContent[i + 1] = 255;         imageDataContent[i + 2] = 255;         imageDataContent[i + 3] = 255;       }     }     // 将修改后的图像数据导出为图片格式     const exportCanvas = document.createElement('canvas');     exportCanvas.width = canvas.clientWidth;     exportCanvas.height = canvas.clientHeight;     const exportCtx = exportCanvas.getContext('2d');     exportCtx.putImageData(imageData, 0, 0);     // mask放大到和原图一致     const size = await getImageOriginSize(_image);     const finalMask = await scaleImage(exportCanvas.toDataURL(), size.width, size.height);     resolve(finalMask);   }); } 

然后我们将转换后的遮罩图以 base64 的形式作为 mask 参数添加到接口参数中,添加一些正向关键字等参数进行图生图接口请求,返回结果和上述 API 都是一样的,最终就可以得到下面所示的图像,可以观察到被涂抹区域的花朵消失了 ?

const response = await img2img({   init_images: [sourceImage.value],   mask: data.mask,   // ... }); 

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? 本文实现中将用到非常多关于图像转换的方法,,比如PNG转Base64、URL转Base64、Canvas转Base64等,这些方法的具体实现将放在文章末尾的汇总中。

后期处理

后期处理接口,可以实现图片高清放大、裁切、扩充等功能,有批量和单图调整两种接口,如下所示是单图调整接口。我们先来看看单图优化 API 可以接收的参数有哪些:

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{   "resize_mode": 0,   "show_extras_results": true,   "gfpgan_visibility": 0,   "codeformer_visibility": 0,   "codeformer_weight": 0,   "upscaling_resize": 2,   "upscaling_resize_w": 512,   "upscaling_resize_h": 512,   "upscaling_crop": true,   "upscaler_1": "None",   "upscaler_2": "None",   "extras_upscaler_2_visibility": 0,   "upscale_first": false,   "image": ""                       // 原图 } 

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其他

更多接口

stable-diffusion-webui 还有许多实用的 API 可以调用,比如可以通过进度查询接口实时获取到生成图片的进度、剩余时间、排队状态等、可以通过配置查询接口获取到配置信息、已安装的模型列表等;反向推理接口可以通过已生成的图片反推出图像信息、描述关键字等。具体接口使用方法和参数都可以在 API 文档中查询。

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实用方法

在做 Web 图片处理应用时需要用到很多图片相关的实用方法,以下是一些简单汇总。

① Canvas转Base64/PNG

要将 Canvas 转换为 Base64 格式图像数据,可以使用 CanvastoDataURL() 方法。该方法将返回一个包含图像数据的字符串,其中包括图像的类型,如 image/pngBase64 编码的图像数据。

// 获取 Canvas 元素 var canvas = document.getElementById("myCanvas"); var ctx = canvas.getContext("2d"); // 将 Canvas 转换为 Base64 格式的图像数据 var dataURL = canvas.toDataURL(); 
② 图片URL转Base64
export const convertUrlToBase64 = src => {   return new Promise(resolve => {     const img = new Image()     img.crossOrigin = ''     img.src = src     img.onload = function () {       const canvas = document.createElement('canvas');       canvas.width = img.width;       canvas.height = img.height;       const ctx = canvas.getContext('2d');       ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height);       const ext = img.src.substring(img.src.lastIndexOf('.') + 1).toLowerCase();       const dataURL = canvas.toDataURL('image/' + ext);       resolve(dataURL);     }   }); }; 
③ Base64转PNG
export const convertBase64ToImage = src => {   return new Promise((resolve) => {     const arr = src.split(',');     const byteString = atob(arr[1]);     const ab = new ArrayBuffer(byteString.length);     const ia = new Uint8Array(ab);     for (let i = 0; i < byteString.length; i++) {       ia[i] = byteString.charCodeAt(i);     }     const file = new File([ab], generateRandomId(), { type: 'image/png' });     resolve(file);   }); } 
④ 获取图像原始尺寸
export const getImageOriginSize = (src) => {   return new Promise((resolve) => {     const image = new Image();     image.src = src;     image.onload = () => {       resolve({         width: image.naturalWidth,         height: image.naturalHeight       });     };   }); } 
⑤ 等比缩放Base64
export const scaleImage = (src, width, height) => {   return new Promise((resolve) => {     const image = new Image();     image.src = src;     image.onload = () => {       const canvas = document.createElement('canvas');       canvas.width = width;       canvas.height = height;       const ctx = canvas.getContext('2d');       ctx.drawImage(image, 0, 0, width, height);       resolve(canvas.toDataURL());     };   }) }; 

还有上述文章中提到的将透明彩色 Canvas 转化为 stable-diffusion-webui 局部重绘所需的黑底白色图案方法等。

总结

本文主要包含的知识点包括:

  • stable-diffusion-webui 的基本介绍
  • stable-diffusion-webui 安装及 API 环境配置
  • 文生图、图生图、局部重绘、后期处理等 API 接口调用
  • 图像处理开发中常用到一些方法如 Base64PNGCanvasURL 相互转换、Canvas 颜色转换等

想了解其他前端知识或其他未在本文中详细描述的AI相关开发技术相关知识,可阅读我往期的文章。如果有疑问可以在评论中留言,如果觉得文章对你有帮助,不要忘了一键三连哦 ?

附录

参考

本文作者:dragonir 本文地址:https://www.cnblogs.com/dragonir/p/17668699.html