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stable-diffusion API文档：开发人员参考指南

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Q:知道开源的Stable Diffusion吗

A:...

Q:Stable Diffusion API开发文档

A:..

Stable Diffusion 的 API 开发可通过官方服务、第三方平台或本地部署实现。

AUTOMATIC1111 API 参考：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API

Q:本地部署的Stable Diffusion如何通过API调用绘图

A:...

一、启用 WebUI 的 API 功能

Stable Diffusion WebUI 内置了 API 支持，但默认未开启，需通过启动参数启用：

修改启动脚本

找到 WebUI 的启动脚本（Windows 为webui-user.bat，Linux 为webui-user.sh），右键编辑。

在启动参数中添加 --api，示例：

bash

# Windows (webui-user.bat)

set COMMANDLINE_ARGS=--api --xformers --enable-insecure-extension-access

# Linux (webui-user.sh)

export COMMANDLINE_ARGS="--api --xformers"

其他可选参数：--listen（允许局域网访问，地址为http://本机IP:7860）、--port 8000（修改端口，避免冲突）。

启动 WebUI运行脚本，启动成功后，API 接口会随 WebUI 一起启动，默认地址为 http://127.0.0.1:7860/api。

二、API 接口说明与调用示例

WebUI 的 API 基于 FastAPI 实现，支持文本生成图像（txt2img）、图像生成图像（img2img）等核心功能，完整接口文档可访问 http://127.0.0.1:7860/docs 查看。

1. 核心接口：文本生成图像（txt2img）

接口地址：http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img请求方法：POST请求体参数（JSON 格式）：

参数名 含义说明 示例值

prompt 正向提示词（描述生成内容） "a cat wearing a hat, oil painting style"

negative_prompt 反向提示词（排除不想要的内容） "blurry, low quality, text"

steps 采样步数（越大越精细，通常 20-50） 30

width/height 生成图像宽高（需符合模型训练尺寸，如 512x512、768x768） 512, 512

sampler_index 采样器（如 "Euler a"、"DPM++ 2M Karras"） "Euler a"

cfg_scale 提示词相关性（越大越严格遵循提示词，通常 7-12） 7.5

batch_size 一次生成的图像数量 1

2. Python 调用示例（txt2img）

使用requests库发送 POST 请求，获取生成的图像并保存：

python

运行

import requests

import base64

import json

from PIL import Image

from io import BytesIO

# API地址

url = "http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img"

# 请求参数

payload = {

    "prompt": "a cyberpunk city at night, neon lights, rain, 8k resolution",

    "negative_prompt": "ugly, distorted, lowres, watermark",

    "steps": 30,

    "width": 768,

    "height": 512,

    "sampler_index": "DPM++ 2M Karras",

    "cfg_scale": 8,

    "batch_size": 1

}

# 发送请求

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

result = response.json()

# 解析返回结果（图像以base64编码存储在images字段）

for i, img_data in enumerate(result["images"]):

    # 解码base64为图像

    image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(img_data)))

    # 保存图像

    image.save(f"generated_image_{i}.png")

    print(f"图像已保存：generated_image_{i}.png")

3. 图像生成图像（img2img）调用示例

若需基于已有图像生成新内容（如风格迁移、局部重绘），使用/sdapi/v1/img2img接口，核心参数需增加原始图像的 base64 编码：

python

运行

import requests

import base64

from PIL import Image

from io import BytesIO

# 读取本地图像并转为base64

def image_to_base64(image_path):

    with Image.open(image_path) as img:

        buffered = BytesIO()

        img.save(buffered, format="PNG")

        return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()

# 原始图像路径

img_path = "input_image.png"

img_base64 = image_to_base64(img_path)

# API地址

url = "http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/img2img"

# 请求参数（新增init_images字段）

payload = {

    "init_images": [img_base64],  # 原始图像的base64列表

    "prompt": "turn the photo into a Van Gogh style painting",

    "negative_prompt": "photorealistic, modern elements",

    "steps": 30,

    "denoising_strength": 0.75,  # 去噪强度（0-1，越大越偏离原图）

    "sampler_index": "Euler a"

}

# 发送请求并保存结果

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

result = response.json()

for i, img_data in enumerate(result["images"]):

    image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(img_data)))

    image.save(f"img2img_result_{i}.png")