stable diffusion API 调用，超级详细代码示例和说明_stable diffusio api

* 反向提示词, 默认 “”
*/
private String negative_prompt;

private List<String> styles;

/\*\*
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* 随机数种子 (Seed)
*/
private Integer seed;

private Integer clip_skip;


/\*\*
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*
*/
private Integer subseed;

/\*\*
1

*
*/
private Integer subseed_strength;

/\*\*
1

* 高度
*/
private Integer seed_resize_from_h;

/\*\*
1

* 宽度
*/
private Integer seed_resize_from_w;

/\*\*
1

* 采样方法 (Sampler), 默认 null
*/
private String sampler_name;

/\*\*
1

* 采样方法 (Sampler) 下标
*/
private String sampler_index;

/\*\*
1

* 批次数 default: 1
*/
private Integer batch_size;

/\*\*
1

* 每批的数量 default: 1
*/
private Integer n_iter;

/\*\*
1

* 迭代步数 (Steps), 默认 50
*/
private Integer steps;

/\*\*
1

* 提示词引导系数, 默认7
*/
private Double cfg_scale;

/\*\*
1

* 宽度
*/
private Integer width;

/\*\*
1

* 高度
*/
private Integer height;

/\*\*
1

* 面部修复, 默认 false
*/
private Boolean restore_faces;

/\*\*
1

* 平铺图 默认 false
*/
private Boolean tiling;

/\*\*
1

* 默认 false
*/
private Boolean do_not_save_samples;

/\*\*
1

* 默认 false
*/
private Boolean do_not_save_grid;

/\*\*
1

* 默认 null
*/
private Integer eta;

/\*\*
1

* 默认 0
*/
private Integer s_min_uncond;

/\*\*
1

* 默认 0
*/
private Integer s_churn;

/\*\*
1

* 默认 null
*/
private Integer s_tmax;

/\*\*
1

* 默认 0
*/
private Integer s_tmin;

/\*\*
1

* 默认 1
*/
private Integer s_noise;

/\*\*
1

* 默认 null
*/
private OverrideSettings override_settings;

/\*\*
1

* 默认 true
*/
private Boolean override_settings_restore_afterwards;

private List<Object> script_args;

/\*\*
1
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3

* 默认 null
*/
private String script_name;

/\*\*
1

* 默认 true
*/
private Boolean send_images;

/\*\*
1

* 默认 false
*/
private Boolean save_images;

/\*\*
1

* 默认 {}
*/
private AlwaysonScripts alwayson_scripts;

上述重要的参数都标注了注释，基本够用，下面也会给出入参类的构建示例。


OverrideSettings 类：用于指定基础模型和 VAE：



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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class OverrideSettings {
private String sd_model_checkpoint;
private String sd_vae;
}

AlwaysonScripts 类，其中可以指定 ControlNet：



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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

/**
* 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624042359
*/
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class AlwaysonScripts {
private ControlNet controlnet;
}

ControlNet 类，其中可以指定多组 Args（一个 Args 是一个 ControlNet）



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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.util.List;

@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ControlNet {
private List args;
}

Args 类，即指定一个 ControlNet 的所有参数：



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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

/**
* 参考：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/wiki/API#integrating-sdapiv12img
*/
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Args {
private boolean enabled;
/**
* PreProcessor 例如：“module”: “lineart_coarse”
*/
private String module;
private String model;

/\*\*
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* defaults to 1
*/
private double weight = 1.0;
private String input_image;
private String mask;

private int control_mode = 0;

/\*\*
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* enable pixel-perfect preprocessor. defaults to false
*/
private boolean pixel_perfect;

/\*\*
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* whether to compensate low GPU memory with processing time. defaults to false
*/
private boolean lowvram;
private int processor_res;
private int threshold_a;
private int threshold_b;
private double guidance_start;
private double guidance_end = 1.0;

StableDiffusionTextToImgResponse 类，即 stable diffusion webui 的响应结构：



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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.io.Serializable;
import java.util.List;

@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class StableDiffusionTextToImgResponse implements Serializable {

/\*\*
1

* 生成的图片结果 base64
*/
private List images;

/\*\*
1

* 入参和默认值
*/
private StableDiffusionTextToImg parameters;

/\*\*
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* 参数的组合字符串
*/
private String info;
}

### Java 测试调用文生图 API


StableDiffusionTest 类：



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import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
import org.assertj.core.util.Lists;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.http.HttpEntity;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.io.*;
import java.util.*;

@Slf4j
public class StableDiffusionTest1 {

@Test
public void testSdApi() throws IOException {
    StableDiffusionTextToImg body = getArtisticWordStableDiffusionTextToImg();
    final List<String> images = callSdApi(body);
    for (String image : images) {
        writeBase642ImageFile(image, String.format("./%s.png", UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "")));
    }
}

public static void writeBase642ImageFile(String image, String fileName) {
    try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(fileName)) {
        byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(image);
        ByteArrayInputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(imageBytes);

        byte[] buffer = new byte[1024];
        int bytesRead;
        while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) {
            outputStream.write(buffer, 0, bytesRead);
        }

        log.info("图片写入成功！");
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

private StableDiffusionTextToImg getArtisticWordStableDiffusionTextToImg() throws IOException {
    final String base64SrcImg = convertImageToBase64("./cat-768x512.png");
    Args args1 = Args.builder()
            .enabled(true)
            .control\_mode(0)
            .guidance\_start(0)
            .guidance\_end(0.5)
            .weight(0.3)
            .pixel\_perfect(true)
            .resize\_mode(1)
            .model("control\_v11p\_sd15\_softedge [a8575a2a]")
            .module("softedge\_pidinet")
            .input\_image(base64SrcImg)
            .build();

    Args args2 = Args.builder()
            .enabled(true)
            .control\_mode(0)
            .guidance\_start(0)
            .guidance\_end(0.5)
            .weight(0.75)
            .pixel\_perfect(true)
            .resize\_mode(1)
            .model("control\_v11f1p\_sd15\_depth [cfd03158]")
            .module("depth\_midas")
            .input\_image(base64SrcImg)
            .build();

    String vae = "vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors";
    StableDiffusionTextToImg body = StableDiffusionTextToImg.builder().sampler\_name("")
            .prompt("(cake:1.8),( 3D:1.8),( shadow:1.8),(best quality:1.25),( masterpiece:1.25), (ultra high res:1.25), (no human:1.3),<lora:tachi-e:1>,(white background:2)")
            .negative\_prompt("EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,backlight, (worst quality, low quality:1.4), watermark, logo, bad anatomy,lace,rabbit,back,")
            .sampler\_index("DPM++ SDE Karras")
            .seed(-1)
            .width(768)
            .height(512)
            .restore\_faces(false)
            .tiling(false)
            .clip\_skip(2)
            .batch\_size(4)
            .script\_args(new ArrayList<>())
            .alwayson\_scripts(AlwaysonScripts.builder().controlnet(ControlNet.builder()
                    .args(Lists.newArrayList(args1, args2)).build()).build())
            .steps(28).override\_settings(OverrideSettings.builder()
                    .sd\_model\_checkpoint("chosenMix\_chosenMix.ckpt [dd0aacadb6]")
                    .sd\_vae(vae)
                    .build())
            .cfg\_scale(7.0).build();
    return body;
}

public static String convertImageToBase64(String imagePath) throws IOException {
    File file = new File(imagePath);
    FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);
    byte[] imageData = new byte[(int) file.length()];
    fileInputStream.read(imageData);
    fileInputStream.close();
    return Base64.getEncoder().encodeToString(imageData);
}

private List<String> callSdApi(StableDiffusionTextToImg body) {
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
    headers.setContentType(MediaType.APPLICATION\_JSON);

    HttpEntity<StableDiffusionTextToImg> requestEntity = new HttpEntity<>(body, headers);
    ResponseEntity<JSONObject> entity = restTemplate.postForEntity("http://sd.cn/sdapi/v1/txt2img", requestEntity, JSONObject.class);
    final StableDiffusionTextToImgResponse stableDiffusionTextToImgResponse = handleResponse(entity);
    final List<String> images = stableDiffusionTextToImgResponse.getImages();

    if (CollectionUtils.isEmpty(images)) {
        log.info("empty images");
        return Lists.newArrayList();
    }

    return images;
}


private StableDiffusionTextToImgResponse handleResponse(ResponseEntity<JSONObject> response) {
    if (Objects.isNull(response) || !response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
        log.warn("call stable diffusion api status code: {}", JSONObject.toJSONString(response));
    }

    final JSONObject body = response.getBody();
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自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数前端工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注前端）

结尾

正式学习前端大概 3 年多了，很早就想整理这个书单了，因为常常会有朋友问，前端该如何学习，学习前端该看哪些书，我就讲讲我学习的道路中看的一些书，虽然整理的书不多，但是每一本都是那种看一本就秒不绝口的感觉。

以下大部分是我看过的，或者说身边的人推荐的书籍，每一本我都有些相关的推荐语，如果你有看到更好的书欢迎推荐呀。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注前端）
[外链图片转存中…(img-JxkJs00j-1712864635362)]

结尾

正式学习前端大概 3 年多了，很早就想整理这个书单了，因为常常会有朋友问，前端该如何学习，学习前端该看哪些书，我就讲讲我学习的道路中看的一些书，虽然整理的书不多，但是每一本都是那种看一本就秒不绝口的感觉。

以下大部分是我看过的，或者说身边的人推荐的书籍，每一本我都有些相关的推荐语，如果你有看到更好的书欢迎推荐呀。

[外链图片转存中…(img-ligSYq3n-1712864635362)]

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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