文生图——python调用stable diffusionAPI生成有趣的图像

本文将介绍如何使用Python调用Stable Diffusion API进行图像生成，实现文生图的功能。通过详细的步骤说明和示例代码，读者将能够轻松掌握这一技术，并运用它生成独特而富有创意的图像作品。无论你是编程爱好者还是设计师，都能从中获得启发和乐趣。

stable diffusion本地的部署方法可参考文章：文生图——stable diffusion生成有趣的动漫图像

part1：文生图概念及API简介

在数字艺术和创意设计的交汇点上，文生图（Text-to-Image）技术正以其独特的魅力吸引着无数创作者。这项技术允许用户通过输入文字描述，生成与之相对应的图像，从而打破了传统图像创作的界限，为艺术家和设计师们提供了全新的创作手段。

文生图技术的核心在于深度学习和自然语言处理。通过训练大量的图像和文字数据，模型能够理解文字与图像之间的关联，进而根据文字描述生成相应的图像。这种技术的出现，不仅降低了图像创作的门槛，还极大地丰富了图像创作的可能性和多样性。

在众多文生图技术中，Stable Diffusion以其出色的图像生成质量和稳定的性能脱颖而出。Stable Diffusion是一个基于扩散模型的文本到图像生成系统，它能够根据用户提供的文本提示，生成高质量、高分辨率的图像。而Stable Diffusion API则是这一强大功能的桥梁，它允许开发者通过编程方式调用Stable Diffusion模型，实现自定义的图像生成任务。

Stable Diffusion API的设计简洁而高效，用户只需通过API接口发送包含文本描述的请求，即可获得与之对应的图像输出。这种即插即用的方式，不仅方便了开发者的集成和应用，还大大降低了技术门槛，使得更多创作者能够轻松体验到文生图的魅力。

要获得stable Diffusion API 首先，我们进入stable diffusion官网：Stable Diffusion 3 — Stability AI

进入Stability AI Developer Platform ，如左图，点击Platform API即可。进入网页后，我们首先登录自己的SD账号，点击账号，即可看到下方画面：

使用个人的API Keys，即可调用API进行创作了。在Billing界面，可以看到自己的API调用余额，调用不同的模型消耗不同

 使用不同模型消耗的Credits可以通过Stability AI - Developer Platform查看。

part2：python调用stable diffusionAPI进行绘图

我们可以通过以下代码实现文生图的API调用：

import base64
import os
import requests

engine_id = "stable-diffusion-v1-6"
api_host = os.getenv('API_HOST', 'https://api.stability.ai')
api_key = "skxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxWdIc"

if api_key is None:
    raise Exception("Missing Stability API key.")

response = requests.post(
    f"{api_host}/v1/generation/{engine_id}/text-to-image",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Accept": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    },
    json={
        "text_prompts": [
            {
                "text": "A lighthouse on a cliff"
            }
        ],
        "cfg_scale": 7,
        "height": 1024,
        "width": 1024,
        "samples": 1,
        "steps": 30,
    },
)

if response.status_code != 200:
    raise Exception("Non-200 response: " + str(response.text))

data = response.json()

for i, image in enumerate(data["artifacts"]):
    with open(f"out/v1_txt2img_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image["base64"]))

这段代码来源并修改于stable diffusion官方文档Stability AI - Developer Platform，下面，我们对代码进行一些解释：

json={ "text_prompts": [{ "text": "A lighthouse on a cliff" } ], "cfg_scale": 7, "height": 1024, "width": 1024, "samples": 1, "steps": 30, }中，我们可以对图片的输出内容进行设置， "text_prompts"即为提示词，如文中为“悬崖上的灯塔”，后边为对图片的参数设置。

 在运行上述代码前，首先在与上述python文件同目录下创建一个out文件夹，这样代码会将图片输出到out文件夹当中。

接下来，让我们实操一下上述代码吧！

part3：代码实操

首先，我们先获取一些优秀的提示词：

接着我们将这些提示词整理好放入代码中，如下方代码所示： 

import base64
import os
import requests

engine_id = "stable-diffusion-v1-6"
api_host = os.getenv('API_HOST', 'https://api.stability.ai')
api_key = "skxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxIc"

if api_key is None:
    raise Exception("Missing Stability API key.")

response = requests.post(
    f"{api_host}/v1/generation/{engine_id}/text-to-image",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Accept": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    },
    json={
        "text_prompts": [
            {
                "text": "Sunset Glow,Anime Kids,Adorable Features,Bright Eyes,Cheerful Expressions,Colorful Backpacks,School Uniforms,Chibi Style,Golden Hour,Warm Light,Long Shadows,Rustling Trees,Birds Flying,Distant Houses,Country Road,Walking Home,Chattering Friends,Laughing Faces,Innocent Joy,Youthful Energy"
            }
        ],
        "cfg_scale": 7,
        "height": 1024,
        "width": 1024,
        "samples": 1,
        "steps": 30,
    },
)

if response.status_code != 200:
    raise Exception("Non-200 response: " + str(response.text))

data = response.json()

for i, image in enumerate(data["artifacts"]):
    with open(f"out/v1_txt2img_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image["base64"]))

运行后，在out文件夹中即可获得所需要的图片：

 可以看到，图像整体风格没有太大问题，但是图片细节还是不太妙，读者可以尝试多生成几次，找到满意的图像。

Stable Diffusion模型原理简介

Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型，由多个关键组件和原理构成，以下是对其原理的详细分段介绍：

一、扩散过程

Stable Diffusion的核心思想是通过扩散过程来实现图像生成和图像修复。扩散过程是一种物理现象，描述了粒子随时间的随机运动。在Stable Diffusion中，扩散过程被应用于图像数据，通过向图像像素添加随机噪声并迭代地去除这些噪声，逐渐使图像从无序状态过渡到有序状态，最终生成符合目标分布的图像。

二、变分自编码器（VAE）

为了有效地处理图像数据，Stable Diffusion引入了变分自编码器（VAE）。VAE是一种生成模型，它能够将图像编码成一个隐变量向量，并通过解码器将其还原成图像。在编码过程中，VAE学习到数据分布的特征，从而能够生成与原始数据相似的图像。通过VAE，Stable Diffusion实现了对图像的高效压缩和编码，为后续的扩散过程提供了便利。

三、可逆网络

在Stable Diffusion中，可逆网络发挥着关键作用。可逆网络是一种特殊的神经网络结构，它允许数据在正向和反向过程中进行无损变换。在Stable Diffusion中，可逆网络被用于实现扩散过程的反向操作，即将扩散后的噪声数据还原成原始图像。通过可逆网络，模型能够在不损失信息的情况下对数据进行变换和处理，从而保证了生成图像的质量和准确性。

四、稳定性控制

Stable Diffusion通过控制扩散过程的时间步长来实现对生成图像稳定性的控制。时间步长决定了扩散过程中每一步的噪声添加量和去除量。较小的时间步长可以使扩散过程更加平稳，生成的图像更加稳定，但也会增加计算成本和生成时间。相反，较大的时间步长可以加速扩散过程，但可能会导致生成的图像出现不稳定或质量下降的情况。因此，在Stable Diffusion中需要权衡生成图像的稳定性和计算效率之间的关系。

五、条件机制与文本引导

Stable Diffusion还引入了条件机制来实现文本引导的图像生成功能。通过结合CLIP文本编码器和交叉注意力机制，模型能够根据用户提供的文本描述来调整生成图像的内容和风格。这使得Stable Diffusion能够灵活地应对不同的生成需求并提供个性化的图像生成服务。

以上是利用python调用stable diffusionAPI进行图像生成的方法， stable diffusion本地的部署方法可参考文章：文生图——stable diffusion生成有趣的动漫图像