背景
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 github.com/AUTOMATIC11…。
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。
??stablediffusionweb.com/WebUI??d.design??www.liblibai.com
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。
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。
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
在 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。
??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）
{"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。
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。
{"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。
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。
<div><canvas id="canvas"></canvas><img src="your_image.jpg" 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。
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,// ...
});
??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：
{"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
}
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。
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 Canvas 的 toDataURL() 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/png 和 Base64 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 = srcimg.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
Base64、PNG、Canvas及URL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 ??。
写在最后
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