Stable Diffusion AI绘画 易语言API调用更新版本

暗夜孤神

部分代码

  

子程序名	返回值类型	公开	备 注
文生图	文本型		输入文本返回base64编码数据
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
url	文本型				服务器IP和端口
正向提示词	文本型
反向提示词	文本型
大模型	文本型
vae	文本型
图片宽度	文本型
图片高度	文本型
采样算法	文本型
迭代步数	文本型
提示词引导系数	文本型
ADetailer模型	文本型				修脸插件

变量名	类 型	静态	数组	备 注
method	整数型
headers	类_POST数据类
headersText	文本型
res	文本型
postData	文本型
大模型和VAE	文本型
ADetailer修脸修手	文本型

' url ＝ “http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img”
url ＝ url ＋ “/sdapi/v1/txt2img”
method ＝ 1
headers.置值 (“Host”, “localhost:7860”)
headers.置值 (“Connection”, “keep-alive”)
headers.置值 (“accept”, “application/json”)
headers.置值 (“Content-Type”, “application/json”)
headers.置值 (“User-Agent”, “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36”)
headers.置值 (“Origin”, “http://localhost:7860”)
headers.置值 (“Sec-Fetch-Site”, “same-origin”)
headers.置值 (“Sec-Fetch-Mode”, “cors”)
headers.置值 (“Sec-Fetch-Dest”, “empty”)
headers.置值 (“Referer”, “http://localhost:7860/docs”)
headers.置值 (“Accept-Language”, “zh-CN,zh;q=0.9”)
headers.置值 (“Cookie”, “b-user-id=1623922c-fdd4-41bf-d690-5d4c1407d2d9”)
headersText ＝ headers.获取协议头数据 ()
postData ＝ 生成POST数据 (url, 正向提示词, 反向提示词, 大模型, vae, 图片宽度, 图片高度, 采样算法, 迭代步数, 提示词引导系数, ADetailer模型)
_启动窗口.编辑框_info.加入文本 (postData ＋ #换行符 ＋ #换行符 )
res ＝ 到文本 (网页_访问_对象 (url, method, postData, , , headersText, , , 真, , , 300, , , , , , , ))
返回 (res)

.版本 2<br /> <br /> .子程序 文生图, 文本型, 公开, 输入文本返回base64编码数据<br /> .参数 url, 文本型, , 服务器IP和端口<br /> .参数 正向提示词, 文本型<br /> .参数 反向提示词, 文本型<br /> .参数 大模型, 文本型<br /> .参数 vae, 文本型<br /> .参数 图片宽度, 文本型<br /> .参数 图片高度, 文本型<br /> .参数 采样算法, 文本型<br /> .参数 迭代步数, 文本型<br /> .参数 提示词引导系数, 文本型<br /> .参数 ADetailer模型, 文本型, , 修脸插件<br /> .局部变量 method, 整数型<br /> .局部变量 headers, 类_POST数据类<br /> .局部变量 headersText, 文本型<br /> .局部变量 res, 文本型<br /> .局部变量 postData, 文本型<br /> .局部变量 大模型和VAE, 文本型<br /> .局部变量 ADetailer修脸修手, 文本型<br /> <br /> ' url ＝ “http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img”<br /> url ＝ url ＋ “/sdapi/v1/txt2img”<br /> method ＝ 1<br /> headers.置值 (“Host”, “localhost:7860”)<br /> headers.置值 (“Connection”, “keep-alive”)<br /> headers.置值 (“accept”, “application/json”)<br /> headers.置值 (“Content-Type”, “application/json”)<br /> headers.置值 (“User-Agent”, “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36”)<br /> headers.置值 (“Origin”, “http://localhost:7860”)<br /> headers.置值 (“Sec-Fetch-Site”, “same-origin”)<br /> headers.置值 (“Sec-Fetch-Mode”, “cors”)<br /> headers.置值 (“Sec-Fetch-Dest”, “empty”)<br /> headers.置值 (“Referer”, “http://localhost:7860/docs”)<br /> headers.置值 (“Accept-Language”, “zh-CN,zh;q=0.9”)<br /> headers.置值 (“Cookie”, “b-user-id=1623922c-fdd4-41bf-d690-5d4c1407d2d9”)<br /> headersText ＝ headers.获取协议头数据 ()<br /> postData ＝ 生成POST数据 (url, 正向提示词, 反向提示词, 大模型, vae, 图片宽度, 图片高度, 采样算法, 迭代步数, 提示词引导系数, ADetailer模型)<br /> _启动窗口.编辑框_info.加入文本 (postData ＋ #换行符 ＋ #换行符)<br /> res ＝ 到文本 (网页_访问_对象 (url, method, postData, , , headersText, , , 真, , , 300, , , , , , , ))<br /> 返回 (res)

  

子程序名	返回值类型	公开	备 注
生成POST数据	文本型
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
url	文本型				服务器IP和端口
正向提示词	文本型
反向提示词	文本型
大模型	文本型
vae	文本型
图片宽度	文本型
图片高度	文本型
采样算法	文本型
迭代步数	文本型
提示词引导系数	文本型
ADetailer模型	文本型				修脸插件

变量名	类 型	静态	数组	备 注
json	类_json

' {"prompt":"(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37),1girl,Sweater","negative_prompt":"paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21) ((grayscale)),EasyNegative,badhandv4,ng_deepnegative_v1_75t,","steps":7,"sampler_name":"DPM++ 2M Karras","cfg_scale":7,"width":"512","height":"768","alwayson_scripts":{"ADetailer":{"args":[{"ad_model":"face_yolov8n.pt"}]}},"override_settings":{"sd_model_checkpoint":"majicmixRealistic_v7.safetensors [7c819b6d13]","sd_vae":"vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"}}
json.置属性 (“prompt”, 正向提示词, )
json.置属性 (“['negative_prompt']”, 反向提示词, )
json.置属性 (“steps”, 迭代步数, 真)
json.置属性 (“['sampler_name']”, 采样算法, )
json.置属性 (“['cfg_scale']”, 提示词引导系数, 真)
json.置属性 (“width”, 图片宽度, )
json.置属性 (“height”, 图片高度, )
json.置属性对象 (“['alwayson_scripts']”, “{}”)
json.置属性对象 (“['alwayson_scripts'].ADetailer”, “{}”)
json.置属性对象 (“['alwayson_scripts'].ADetailer.args”, “[]”)
json.置属性 (“['alwayson_scripts'].ADetailer.args[0]”, “{}”, 真)
json.置属性 (“['alwayson_scripts'].ADetailer.args[0]['ad_model']”, ADetailer模型, )
json.置属性对象 (“['override_settings']”, “{}”)
json.置属性 (“['override_settings']['sd_model_checkpoint']”, 大模型, )
json.置属性 (“['override_settings']['sd_vae']”, vae, )
返回 (json.取数据文本 ())

.版本 2<br /> <br /> .子程序 生成POST数据, 文本型<br /> .参数 url, 文本型, , 服务器IP和端口<br /> .参数 正向提示词, 文本型<br /> .参数 反向提示词, 文本型<br /> .参数 大模型, 文本型<br /> .参数 vae, 文本型<br /> .参数 图片宽度, 文本型<br /> .参数 图片高度, 文本型<br /> .参数 采样算法, 文本型<br /> .参数 迭代步数, 文本型<br /> .参数 提示词引导系数, 文本型<br /> .参数 ADetailer模型, 文本型, , 修脸插件<br /> .局部变量 json, 类_json<br /> <br /> ' {"prompt":"(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37),1girl,Sweater","negative_prompt":"paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21) ((grayscale)),EasyNegative,badhandv4,ng_deepnegative_v1_75t,","steps":7,"sampler_name":"DPM++ 2M Karras","cfg_scale":7,"width":"512","height":"768","alwayson_scripts":{"ADetailer":{"args":[{"ad_model":"face_yolov8n.pt"}]}},"override_settings":{"sd_model_checkpoint":"majicmixRealistic_v7.safetensors [7c819b6d13]","sd_vae":"vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors"}}<br /> <br /> json.置属性 (“prompt”, 正向提示词, )<br /> json.置属性 (“['negative_prompt']”, 反向提示词, )<br /> json.置属性 (“steps”, 迭代步数, 真)<br /> json.置属性 (“['sampler_name']”, 采样算法, )<br /> json.置属性 (“['cfg_scale']”, 提示词引导系数, 真)<br /> json.置属性 (“width”, 图片宽度, )<br /> json.置属性 (“height”, 图片高度, )<br /> json.置属性对象 (“['alwayson_scripts']”, “{}”)<br /> json.置属性对象 (“['alwayson_scripts'].ADetailer”, “{}”)<br /> json.置属性对象 (“['alwayson_scripts'].ADetailer.args”, “[]”)<br /> json.置属性 (“['alwayson_scripts'].ADetailer.args[0]”, “{}”, 真)<br /> json.置属性 (“['alwayson_scripts'].ADetailer.args[0]['ad_model']”, ADetailer模型, )<br /> json.置属性对象 (“['override_settings']”, “{}”)<br /> json.置属性 (“['override_settings']['sd_model_checkpoint']”, 大模型, )<br /> json.置属性 (“['override_settings']['sd_vae']”, vae, )<br /> 返回 (json.取数据文本 ())

  

子程序名	返回值类型	公开	备 注
解析文生图返回数据	文生图数据结构		解析文生图程序返回的base64编码数据
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
文生图返回json	文本型

变量名	类 型	静态	数组	备 注
json	类_json
文生图数据	文生图数据结构

json.解析 (文生图返回json, )
文生图数据.info ＝ json.取通用属性 (“info”, )
文生图数据.base64 ＝ json.取通用属性 (“images[0]”, )
json.解析 (文生图数据.info, )
文生图数据.prompt ＝ json.取通用属性 (“prompt”, )
文生图数据.negative_prompt ＝ json.取通用属性 (“['negative_prompt']”, )
文生图数据.seed ＝ json.取属性 (“seed”).取数据文本 ()
文生图数据.image ＝ 编码_BASE64解码A (到字节集 (文生图数据.base64))
返回 (文生图数据)

.版本 2<br /> <br /> .子程序 解析文生图返回数据, 文生图数据结构, 公开, 解析文生图程序返回的base64编码数据<br /> .参数 文生图返回json, 文本型<br /> .局部变量 json, 类_json<br /> .局部变量 文生图数据, 文生图数据结构<br /> <br /> <br /> json.解析 (文生图返回json, )<br /> 文生图数据.info ＝ json.取通用属性 (“info”, )<br /> 文生图数据.base64 ＝ json.取通用属性 (“images[0]”, )<br /> json.解析 (文生图数据.info, )<br /> 文生图数据.prompt ＝ json.取通用属性 (“prompt”, )<br /> 文生图数据.negative_prompt ＝ json.取通用属性 (“['negative_prompt']”, )<br /> 文生图数据.seed ＝ json.取属性 (“seed”).取数据文本 ()<br /> 文生图数据.image ＝ 编码_BASE64解码A (到字节集 (文生图数据.base64))<br /> 返回 (文生图数据)

源码是API调用DEMO，不是本地部署教程 ，本地部署请参考其它教程。
本源码默认你已经成功部署，并能正常生成图片。
使用模块为精易模块和精易皮肤模块，可自行在精易下载

Stable Diffusion运行推荐配置如下：
内存：不低于16 GB DDR4或DDR5
存储：不低于10 GB可用空间
GPU：不低于6 GB显存N卡

如果想本地部署Stable Diffusion，推荐看一下B站UP主秋葉aaaki的教程   https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA

暗夜孤神

忘记上传数据库文件了
源码重新打包上传了，包含目录结构数据库文件

为了啥啊

怎么联系，要其他功能源码

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