【腾讯云HAI域探秘】搭建一个永不宕机的本地SD文本生成图像应用--喂饭级高性能应用HAI部署stable diffusion webui 一键文生图

bashcd /root/stable-diffusion-webui
python launch.py --nowebui --xformers --opt-split-attention  --listen --port 7862

javascript{
     "denoising_strength": 0,
     "prompt": "puppy dogs",
     "negative_prompt": "",
     "seed": -1,
     "batch_size": 2,
     "n_iter": 1,
     "steps": 50,
     "cfg_scale": 7,
     "width": 512,
     "height": 512,
     "restore_faces": false,
     "tiling": false,
     "sampler_index": "Euler" 
}

javascript{
   "images": [...]，// 这里是一个base64格式的字符串数组，根据你请求的图片数量而定
   "parameters": {  ... },//此处为你输入的body 
   "info": "{...}"// 返回的图片的信息
}

javascript// 定义文生图请求函数
async function txt2Img() {
   // 每次请求之前清空浏览器的 localStorage 中的缓存
   txt2imgReqStorage.value = null
   txt2imgResultStorage.value = null

   // 清空轮播图
   txt2img_imgs.value = []

   // 如果启用了 ControleNet 则将 ControlNet 相关组件中的参数填充到 文生图请求参数中
   if (controlNetEnable.value === true) {
      console.log(imgFileList.value)
      if (imgFileList.value?.length === 0) {
         message.error("ControlNet已启用，请上传图片")
         return
      }
      if (controlNet_payload.value.module === '') {
         message.error("ControlNet已启用，请选择预处理器")
         return
      }
      if (controlNet_payload.value.model === '') {
         message.error("ControlNet已启用，请选择模型")
         return
      }

      imgFileList.value?.forEach((value, index) => {
         if (index === 0) {
            controlNet_payload.value.input_image = value.thumbUrl || ''
         }
      })
      txt2img_payload.value.alwayson_scripts = {
         controlnet: {
            args: [controlNet_payload.value]
         }
      }
   } else {
      txt2img_payload.value.alwayson_scripts = {}
   }

   // 打印请求参数
   console.log("文生图请求参数：", txt2img_payload.value)
   // 将请求参数保存在浏览器的 localStorage 中
   txt2imgReqStorage.value = txt2img_payload.value;
   //开始请求
   message.loading('正在请求...', 10)
   // 文生图api调用
   const resp = await axios.post('/sdapi/v1/txt2img', txt2img_payload.value)
   // 打印请求结果
   console.log("文生图响应结果：", resp)
   if (resp.data) {
      message.success('请求成功！')
      // 提取请求结果中的图片
      txt2imgRes.value = resp.data
      // 定义一个临时数组，该数组将赋值给 txt2imgResultStorage
      let tempArr = ref<string[]>([])
      txt2imgRes.value?.images.forEach((value: string, index: number) => {
         txt2img_imgs.value.push('data:image/png;base64,' + value)
         // 临时数组中只存放2张图片，防止赋值给 txt2imgResultStorage 后超过5M（localStorage最大支持5M），抛出异常
         if (index < 2) {
            tempArr.value.push('data:image/png;base64,' + value)
         }
      })
      //将提取的请求结果中的图片保存在浏览器的 localStorage 中，如果叠加显示每次生成的图片，请把以下三行代码的注释去掉即可
      // if (tempArr.value.length > 0) {
      //     txt2imgResultStorage.value = tempArr.value
      // }
   } else {
      message.error('请求失败！')
   }
}

// 获取文生图的采样方法
async function txt2ImgSampler() {
   const resp = await axios.get("/sdapi/v1/samplers")
   console.log("采样方法：", resp)
   txt2ImgSamplerRes.value = resp.data
   txt2ImgSamplerRes.value?.forEach((sampler: Txt2ImgSamplers) => {
      txt2ImgSamplerOptions.value?.push({
         value: sampler.name,
         label: sampler.name
      })
   })
}

// 获取 ControlNet 的 Preprocessor 的值
async function controlNetPreProcessors() {
   const resp = await axios.get('/controlnet/module_list')
   console.log("ControlNet-Preprocessor：", resp)
   controlNetModuleRes.value = resp.data
   controlNetModuleRes.value?.module_list.forEach((module: string) => {
      controleNetModuleSelect.value?.push({ value: module, label: module })
   })
}

// 获取 ControlNet 的 Model 的值
async function controlNetModels() {
   const resp = await axios.get('/controlnet/model_list')
   console.log("ControlNet-Model：", resp)
   controlNetModelRes.value = resp.data
   controlNetModelRes.value?.model_list.forEach((model: string) => {
      controleNetModelSelect.value?.push({ value: model, label: model })
   })
}

// 该函数将在页面每次加载后进行调用
onMounted(() => {
   // 页面加载后获取保存在浏览器的 localStorage 中的数据去填充组件的输入
   if (Object.keys(txt2imgReqStorage.value).length !== 0) {
      txt2img_payload.value = txt2imgReqStorage.value
   }
   if (txt2imgResultStorage.value.length > 0) {
      txt2img_imgs.value = txt2imgResultStorage.value
   }

   // 调用获取文生图采样方法的函数
   txt2ImgSampler()
   // 调用获取 ControlNet 的 Preprocessor 的函数
   controlNetPreProcessors()
   // 调用获取 ControlNet 的 Model 的函数
   controlNetModels()
})