stable diffusion 图生图 post请求 默认参数值

### 使用 Stable Diffusion 实现图片到漫画风格的转换 为了将图片转换成漫画风格，可以借助于Stable Diffusion (SD) 的 img2img 功能[^3]。具体操作如下： #### 准备工作 确保已经安装并配置好了Stable Diffusion环境。如果尚未完成此步骤，则需先按照官方文档或其他教程指导来设置运行环境。 #### 图像准备 挑选一张想要转换的照片作为源素材。理想情况下，该照片具有清晰的人物特征或场景细节以便更好地映射至目标艺术风格上。 #### 执行转换过程 进入 SD 用户界面中的 `img2img` 选项卡： 1. **上传图像** - 在指定区域拖放或者点击按钮选择之前准备好的真实人物照片。 2. **设定参数** - 调整采样方法、步数等超参以优化最终效果；对于初次尝试者来说，默认值通常也能获得不错的结果。 - 设置合适的 denoising strength 参数，这个数值决定了新生成图像与原图之间的差异程度。当希望保留较多原有轮廓而只是改变画风时，建议保持较低水平（如0.3~0.5之间）。 3. **编写提示词(Prompt)** - 输入描述性的文字指引模型理解期望的艺术形式。“卡通化”、“动漫角色渲染”或是更具体的“日系少女漫画风格”都是有效的关键词例子。 - 可能还需要加入一些关于画面氛围、色彩倾向等方面的指示让结果更加贴近个人喜好。 4. **启动处理流程** - 完成上述准备工作之后就可以按下执行键等待程序给出转化后的作品了！ ```python # 这里提供一段伪代码示意如何调用API接口实现自动化任务(假设存在这样的API) import requests def convert_to_comic_style(image_path, prompt="cartoon style", steps=50, guidance_scale=7.5): url = "http://localhost:7860/sdapi/v1/img2img" payload = { 'init_images': [image_path], 'prompt': prompt, 'steps': steps, 'cfg_scale': guidance_scale, # 更多可选参数... } response = requests.post(url,json=payload).json() return response['images'][0] # 示例调用 output_image = convert_to_comic_style('path/to/input/image.jpg', prompt='Japanese manga girl') ``` 通过以上方式能够有效地利用Stable Diffusion工具集把普通的摄影作品转变为充满趣味性和创意感的二次元视觉表达形式[^1]。

### 如何在 Stable Diffusion 中使用上传重绘蒙版 #### 准备工作 为了确保能够精确控制哪些部分需要被重新绘制，在准备阶段可以选择使用 Photoshop (PS) 或其他图像编辑软件创建高精度的蒙版。因为直接在 Stable Diffusion 界面内通过鼠标涂鸦可能不够准确，而借助专业的图形处理工具则能更好地定义想要修改的具体区域[^1]。 #### 创建并保存蒙版 当利用 PS 创作好所需的蒙版之后，需将其导出为 PNG 文件格式，并保持透明度信息不变。这是因为 SD 软件读取此类文件时依赖于 alpha 通道来判断哪些像素应该参与后续的艺术创作过程。完成后的文件应与原始待修饰图片尺寸完全一致以便匹配对应关系正常运作。 #### 设置 Stable Diffusion 参数 进入 Stable Diffusion 用户界面后，找到用于指定输入图像及其相应掩码的位置。通常情况下这会涉及到两个独立字段：一个是用来加载源素材的地方；另一个则是专门接收外部导入型遮罩数据的空间。按照指示分别上传之前准备好的底片以及对应的PNG格式蒙板文档[^2]。 #### 执行重绘操作 确认所有必要的配置项均已正确设定完毕以后，就可以点击执行按钮启动算法流程了。此时系统将会基于给定条件自动生成新的视觉效果版本出来。对于希望一次性处理多张相似类型的素材而言，则可考虑启用批量化作业功能简化重复劳动强度。 ```python # 假设有一个简单的Python脚本调用StableDiffusion API来进行单张图片的局部重绘 import requests def redraw_image(image_path, mask_path): url = "http://localhost:7860/sdapi/v1/img2img" payload = { 'init_images': [open(image_path,'rb').read()], 'mask': open(mask_path,'rb'), 'include_init_images': True, 'resize_mode': 0, 'denoising_strength': 0.75, 'image_cfg_scale': 1.5, 'seed': -1, 'subseed': -1, 'batch_size': 1, 'n_iter': 1, 'steps': 50, 'cfg_scale': 7, 'width': 512, 'height': 512, 'restore_faces': False, 'tiling': False, 'negative_prompt': '', 'eta': 0, 's_churn': 0, 's_tmax': None, 's_tmin': 0, 's_noise': 1, 'override_settings_restore_afterwards': True } response = requests.post(url,json=payload) r_json = response.json() image_data = r_json['images'][0].split(",")[1] with open('output.png', 'wb') as f: f.write(base64.b64decode(image_data)) redraw_image('input.jpg','mask.png') ```