【MomoTalk之Stable Diffusion】调用webui的文生图API

        上一篇博文里成功部署了webui，并且调配出了满意的文生图效果，那么接下来就是向未来的前端提供一个方法，允许随时通过webui生成图片。这就不得不用到webui的API了。

        根据webui官方仓库的Wiki，它已经提供了众多方法可供调用，其中就包括text2img文生图，且直接调用API可以充分设置各项参数，完美满足我们的需求。

带参数启动webui

        根据wiki的指引，我在终端输入了带API启动的命令：

webui-user.bat --api

接着打开http://127.0.0.1:7860/docs/，也即官方提供的API列表，然而却并没有找到上图的两个API。几经摸索，我在issue里找到了解法，编辑webui-user.bat文件，修改其中的启动参数行：

set COMMANDLINE_ARGS=--api

在这里加入“--api”这一参数，并正常启动webui-user.bat，这才终于见到了text2imgapi。

借助第三方开源库调用API

        官方在API文档里给出了许多可以直接调用的接口，但我选择采用第三方仓库sdwebuiapi来调用，这个库对官方的接口加以封装，使得调用起来更加简单粗暴了。这个库可以直接通过pip方便地安装，而Git仓库里也给出了使用的示例，用起来还是很轻松的。

        工具齐全了，那就该敲点代码实际应用了。下面的代码提供了一个简单的方法，预先写死生图的参数（因为没有改变的需求），传入从GLM处提取到的角色表情描述文本，将这几段文本提示词插入prompt当中，接着调用API进行生图，最后把图片存储到本地并返回文件位置，以供前端后续使用。

import webuiapi
 
def draw_expression(charactor_expression):
    # 本地部署的默认api
    api = webuiapi.WebUIApi(host = '127.0.0.1',
                            port = 7860,
                            sampler = 'Euler a',
                            steps = 20)
 
    # 调用api提供的txt2img接口，在通用prompt中插入从GLM处获取的表情描述
    prompt = "(masterpiece, best quality:1), 1girl, solo, arisu, halo,"
    for e in charactor_expression:
        prompt += e + ','
    prompt += "white background <lora:BlueSD:1>, <lora:tendouAliceV1:1>"
    result1 = api.txt2img(prompt = prompt,
                        negative_prompt = "noisy, blurry, grainy,text, graphite, abstract, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured, (realistic, lip, nose, tooth, rouge, lipstick, eyeshadow:1.0), low contrast",
                        seed = -1,
                        styles = ["animate"],
                        cfg_scale = 8
                        )
 
    # result1.image.show()
    # 存储输出的图片，并返回文件名
    if len(charactor_expression) == 0:
        save_file_name = './outputs/output_no_expression'
    else:
        save_file_name = './outputs/output'
        for i in charactor_expression:
            save_file_name += '_' + i.replace(" ", "_")
    save_file_name += '.png'
    result1.image.save(save_file_name)
    return save_file_name
 
test_expression = ['Greet happily', 'Rub your hands']
img_file_Location = draw_expression(charactor_expression = test_expression)
print('output image saved to ' + img_file_Location)

        万事俱备，启动webui，运行代码，可见在项目文件夹的指定位置果然得到了所需的图片。