Stable Diffusion XL图像生成API使用说明
基本信息
- API:
https://openai/v1/chat/completions - 认证方式: Bearer Token
- 请求格式: JSON
- 支持的图像格式: PNG、JPG、WebP
认证说明
所有API请求都需要在请求头中包含认证信息:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
核心功能: 文生图 (Text-to-Image)
1. 快速开始示例
以下是一个最简单的文生图请求示例:
curl -X POST "https://openai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": {
"3": {
"inputs": {
"seed": 123456789,
"steps": 20,
"cfg": 7,
"sampler_name": "dpmpp_2m",
"scheduler": "karras",
"denoise": 1,
"model": ["4", 0],
"positive": ["6", 0],
"negative": ["7", 0],
"latent_image": ["5", 0]
},
"class_type": "KSampler"
},
"4": {
"inputs": {
"ckpt_name": "sd_xl_base_1.0.safetensors"
},
"class_type": "CheckpointLoaderSimple"
},
"5": {
"inputs": {
"width": 1024,
"height": 1024,
"batch_size": 1
},
"class_type": "EmptyLatentImage"
},
"6": {
"inputs": {
"text": "一只可爱的小猫咪",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
},
"7": {
"inputs": {
"text": "模糊,低质量,变形,丑陋,水印,签名,文字",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
},
"8": {
"inputs": {
"samples": ["3", 0],
"vae": ["4", 2]
},
"class_type": "VAEDecode"
},
"9": {
"inputs": {
"filename_prefix": "my_generated_image",
"images": ["8", 0]
},
"class_type": "SaveImage"
}
}
}'
2. 参数详细说明
核心参数配置
节点3 - KSampler (采样器配置)
"3": {
"inputs": {
"seed": 123456789, // 随机种子, 控制生成结果的随机性
"steps": 20, // 采样步数, 推荐范围: 15-30
"cfg": 7, // 提示词引导强度, 推荐范围: 5-12
"sampler_name": "dpmpp_2m", // 采样器类型
"scheduler": "karras", // 调度器类型
"denoise": 1 // 去噪强度, 固定为1 (完全生成)
},
"class_type": "KSampler"
}
节点4 - 模型加载
"4": {
"inputs": {
"ckpt_name": "sd_xl_base_1.0.safetensors" // 使用的SDXL模型文件
},
"class_type": "CheckpointLoaderSimple"
}
节点5 - 图像尺寸设置
"5": {
"inputs": {
"width": 1024, // 图像宽度(像素)
"height": 1024, // 图像高度(像素)
"batch_size": 1 // 批量生成数量
},
"class_type": "EmptyLatentImage"
}
节点6 - 正面提示词
"6": {
"inputs": {
"text": "描述内容", // 希望生成的图像描述
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
}
节点7 - 负面提示词
"7": {
"inputs": {
"text": "不希望出现的内容", // 不希望在图像中出现的内容
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
}
节点9 - 保存设置
"9": {
"inputs": {
"filename_prefix": "my_image", // 生成图片的文件名前缀
"images": ["8", 0]
},
"class_type": "SaveImage"
}
3. 关键参数使用指南
Seed (随机种子)
- 作用: 控制生成结果的随机性
- 推荐值: 任意正整数, 如
123456789 - 使用技巧:
- 相同的
seed+ 相同参数 = 相同结果 (可复现) - 不同的
seed= 不同的生成结果 - 设置为
-1可使用随机seed
- 相同的
Steps (采样步数)
- 作用: 控制生成质量和时间
- 推荐范围: 15-30步
- 使用建议:
- 15-20步: 快速生成, 质量良好
- 25-30步: 高质量生成, 耗时较长
- 超过30步通常收益递减
CFG (提示词引导强度)
- 作用: 控制AI对提示词的遵循程度
- 推荐范围: 5-12
- 使用建议:
- 5-7: 自然, 创意性较强
- 8-10: 平衡, 推荐使用
- 11-12: 严格遵循提示词, 可能过度饱和
采样器选择
"sampler_name": "dpmpp_2m" // 推荐选项
常用采样器:
dpmpp_2m: 默认推荐, 质量好, 速度快euler_a: 经典选择, 结果稳定ddim: 确定性采样, 可复现性好
图像尺寸建议
标准尺寸:
- 正方形: 1024×1024 (推荐)
- 竖屏: 768×1024
- 横屏: 1024×768
- 宽屏: 1152×896
注意事项:
- SDXL模型在1024×1024分辨率下效果最佳
- 尺寸过大会增加显存消耗和生成时间
- 建议保持宽高比接近原训练数据
4. 提示词编写指南
正面提示词 (Positive Prompt) 最佳实践
基本结构:
[主体描述] + [环境/背景] + [风格/质量词汇] + [技术参数]
示例:
{
"text": "一位优雅的女性, 穿着红色连衣裙, 站在樱花树下, 春天的公园, 柔和的阳光"
}
质量增强词汇:
- 细节丰富, 精细, 锐利
- 杰作, 最佳质量, 超现实主义
风格词汇:
- 写实摄影, 油画风格, 水彩画, 素描
- 赛博朋克, 蒸汽朋克, 奇幻风格
- 极简主义, 复古风格, 现代艺术
负面提示词 (Negative Prompt) 最佳实践
通用负面词汇:
{
"text": "模糊, 低质量, 变形, 丑陋, 扭曲, 多余的手指, 多余的手臂, 水印, 签名, 文字, logo, 边框, 裁剪不当"
}
质量相关:
- 模糊, 低质量, 像素化, 噪点
- 变形, 扭曲, 不协调, 比例失调
不想要的元素:
- 水印, 签名, 文字, logo
- 边框, 框架, 裁剪痕迹
5. 完整的使用流程
步骤1: 提交生成请求```bash
curl -X POST "https://openai/v1/chat/completions"
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"prompt": {
# 完整参数配置
}
}'
-w "HTTP Status: %{http_code}\n"```
成功响应示例:
{
"prompt_id": "12345678-abcd-efgh-ijkl-123456789012",
"number": 1,
"node_errors": {}
}
步骤2: 查询任务状态
curl -X GET "https://openai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
响应示例:
{
"exec_info": {
"queue_remaining": 0
},
"queue_running": [
{
"prompt_id": "12345678-abcd-efgh-ijkl-123456789012",
"number": 1
}
],
"queue_pending": []
}
步骤3: 获取生成结果
# 查看所有任务历史记录
curl -X GET "https://openai/v1/chat/completions/history" \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json"
# 查看特定任务的历史记录
curl -X GET "https://openai/v1/chat/completions/history/{prompt_id}" \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json"
成功响应示例:
{
"{prompt_id}": {
"prompt": {...},
"outputs": {
"9": {
"images": [
{
"filename": "my_generated_image_00001_.png",
"subfolder": "",
"type": "output"
}
]
}
},
"status": {
"status_str": "success",
"completed": true,
"messages": []
}
}
}
步骤4: 下载生成的图片
curl -X GET "https://openai/v1/chat/completions/download/my_generated_image_00001_.png" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
--output "downloaded_image.png"
6. 实用示例模板
人物肖像生成
{
"prompt": {
"3": {
"inputs": {
"seed": 987654321,
"steps": 25,
"cfg": 8,
"sampler_name": "dpmpp_2m",
"scheduler": "karras",
"denoise": 1,
"model": ["4", 0],
"positive": ["6", 0],
"negative": ["7", 0],
"latent_image": ["5", 0]
},
"class_type": "KSampler"
},
"4": {
"inputs": { "ckpt_name": "sd_xl_base_1.0.safetensors" },
"class_type": "CheckpointLoaderSimple"
},
"5": {
"inputs": { "width": 768, "height": 1024, "batch_size": 1 },
"class_type": "EmptyLatentImage"
},
"6": {
"inputs": {
"text": "professional headshot of a business woman, confident smile, wearing elegant blazer, studio lighting, clean background, high resolution, professional photography",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
},
"7": {
"inputs": {
"text": "blurry, low quality, deformed, ugly, distorted features, bad anatomy, watermark, signature",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
},
"8": {
"inputs": { "samples": ["3", 0], "vae": ["4", 2] },
"class_type": "VAEDecode"
},
"9": {
"inputs": { "filename_prefix": "portrait", "images": ["8", 0] },
"class_type": "SaveImage"
}
}
}
风景场景生成
{
"prompt": {
"3": {
"inputs": {
"seed": 555666777,
"steps": 20,
"cfg": 7,
"sampler_name": "dpmpp_2m",
"scheduler": "karras",
"denoise": 1,
"model": ["4", 0],
"positive": ["6", 0],
"negative": ["7", 0],
"latent_image": ["5", 0]
},
"class_type": "KSampler"
},
"4": {
"inputs": { "ckpt_name": "sd_xl_base_1.0.safetensors" },
"class_type": "CheckpointLoaderSimple"
},
"5": {
"inputs": { "width": 1152, "height": 896, "batch_size": 1 },
"class_type": "EmptyLatentImage"
},
"6": {
"inputs": {
"text": "serene mountain landscape at sunset, golden hour lighting, peaceful lake reflection, pine trees, dramatic clouds, cinematic composition, 8k resolution",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
},
"7": {
"inputs": {
"text": "blurry, low quality, oversaturated, artificial, watermark, text, people, buildings",
"clip": ["4", 1]
},
"class_type": "CLIPTextEncode"
},
"8": {
"inputs": { "samples": ["3", 0], "vae": ["4", 2] },
"class_type": "VAEDecode"
},
"9": {
"inputs": { "filename_prefix": "landscape", "images": ["8", 0] },
"class_type": "SaveImage"
}
}
}