stable diffusion comfyui的api使用教程

一、为什么要使用comfyui的api?对比webui的api,它有什么好处?

1、自带队列
2、支持websocket
3、无需关心插件是否有开放api接口,只要插件在浏览器中可以正常使用,接口就一定可以使用
4、开发人员只需关心绘图流程的搭建
5、切换模型、进度查询soeasy
6、轻松实现图片生成时的渐变效果
7、支持中断绘图任务
8、无需繁琐的base64图片转换

其实我们之前一直都是用web-ui的api,最近web-ui被我们给废弃掉了,主要是因为comfyui基本上解决了webui做开发所有的弊端,首先列队的问题不用去管,它自己有列队,插件这块是最方便的,用上comfyui以后就不要去管插件是怎么调用的,只要你在工作流里面用了什么插件,保存为api之后,他直接下发后台就会自动去运行,也不用去管插件具体怎么调用。如果是webui,有些比较良心的插件,直接把接口写好,然后暴露出来, 如果没写的话,你用起来就会非常的麻烦,还得去研究它是怎么去调用的。所以 ,小伙伴们,别再执着用webui的api了,那个确实反人类,假如做开发的话问题会很多,比较烦人,就像获取任务进度,还有这个线程锁,切换模型这块都非常繁琐。我为了研究那东西 ,看代码看得头都大了 ,整整研究了一个月才把代码改好。

二、接口详解

本文主要介绍 stable diffusion API 调用,准确来说是对 stable diffusion comfyui 的 API 调用。需要apifox接口文件的可以查看:
https://gitee.com/BTYY/wailikeji-chatgpt/blob/master/comfyui-api.md

1、绘图接口:POST /prompt

注意:该接口只做绘图任务的下发,然后返回任务ID信息。并不会直接返回最终的结果图!

与webui的api不同的是,comfyui的api并没有单独区分文生图、图生图的接口,而是所有的绘图任务的下发全部都使用POST /prompt。那具体是文生图、图生图、又或者是换脸、倒推关键词等,取决于你的参数!

需要上传的参数只有两个

请求参数
名称 类型 必选 说明
client_id string 任务ID,由客户端生成,用于标记任务是谁发起的
prompt json 任务参数
返回参数
名称 类型 说明
prompt_id string 任务ID
number int 当前任务序号,可用于后续获取需要等待任务数的计算
node_errors json 错误信息

返回示例

{
    "prompt_id": "bd2cfa2c-de87-4258-89cc-d8791bc13a61",
    "number": 501,
    "node_errors": {}
}
使用说明

client_id:任务ID,由客户端生成,用于标记任务是谁发起的,相当于告诉comfyui,该绘图任务是由用户A发起的,后续comfyui就会通过websocket将属于用户A的绘图信息推送给你

prompt:prompt所传的是一个json数据,它是由comfyui浏览器通过保存api生成的json数据,如下图
stable diffusion comfyui的api使用教程_第1张图片

至于正反、提示词、模型、vae、图片尺寸、批次、提示词相关性、随机种子、采样器、降噪值等参数,只需替换json中对应的参数为用户上传的参数即可
stable diffusion comfyui的api使用教程_第2张图片
比如用户上传的图片尺寸是768*512,那你只需将json数据中的width改为768、height改为512即可,其他的参数也是同样的道理!

2、websocket:/ws?client_id=XXXXXXXX

client_id后面的参数即为上面/prompt接口中上传给comfyui的client_id,假如没有上传client_id,那comfyui就不知道连上该websocket的用户是谁,也就无法进行信息推送!comfyui拿到client_id后,即可知道当前是哪个用户,后续就会通过websocket将属于该用户的绘图信息精准推送给他

注意:websocket只需做监听处理,无需通过websocket向comfyui发送任何消息

websocket数据解析:
主要有两种数据格式:
1、文本数据,文本数据主要通知以下几个绘图信息:
通知任务变更、当前执行的步骤、进度
2、二进制数据,即图片预览信息

(一)文本数据详解:
(1)任务变更通知:
{
    "type":"status",
    "data":{
        "status":{
            "exec_info":{
                "queue_remaining":7
            }
        }
    }
}

当你收到type为status信息时,这是comfyui在告诉你,当前任务数发生变更,queue_remaining是指当前还有多少个任务需要处理。

注意,此处的queue_remaining并不是告诉你在你的任务之前还有多少个任务需要处理!而是总的!
所以,如果你也想像我一样(见下图),当还没轮到你的绘图任务时,显示还需等待多少个任务,你就需要借助comfyui的另一个接口:GET /queue:获取详细任务队列信息,正在运行的以及挂起的。该接口会返回挂起的任务信息,其中有prompt_id信息和number信息,你可以根据这number信息获取到当前任务排在第几位。具体如何调用,这里就不进行展开!

stable diffusion comfyui的api使用教程_第3张图片

(2)当前任务开始执行:
{
    "type":"execution_start",
    "data":{
        "prompt_id":"3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384"
    }
}

当你收到type为execution_start信息时,这是comfyui在告诉你,你的任务id,prompt_id为“3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384”的任务当前正在被执行

(3)当前任务执行的步骤信息:
{
    "type":"executing",
    "data":{
        "node":"5",
        "prompt_id":"3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384"
    }
}

当你收到type为executing信息时,这是comfyui在告诉你,你的任务id,prompt_id为“3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384”的任务当前正在执行节点5的步骤,此处你可以解析到前端,显示当前执行的步骤名称,如下图所示
stable diffusion comfyui的api使用教程_第4张图片

(4)当前进度信息:
{
    "type":"progress",
    "data":{
        "value":1,
        "max":10
    }
}

当你收到type为progress信息时,这是comfyui在告诉你,当前步骤执行的进度,value是当前的步数,max是总的步数,如下图所示
stable diffusion comfyui的api使用教程_第5张图片

(5)绘图结束:
{
    "type":"executing",
    "data":{
        "node":null,
        "prompt_id":"37099310-a790-44f4-8d13-4f4d5f69c891"
    }
}

绘图结束时,type类型仍然是executing,和前面的(3)是一样的,区别主要在于node为null,也就是当type=executing,且node=null的时候,说明流程已经跑完,此时需要通过接口GET /history/{prompt_id}获取输出的图片信息。底下是通过history获取到的图片信息:

{
    "37099310-a790-44f4-8d13-4f4d5f69c891": {
    	略。。。。。。。。。。
        "outputs": {
            "18": {
                "images": [
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_slqio_00001_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_slqio_00002_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_slqio_00003_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_slqio_00004_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    }
                ]
            },
            "22": {
                "images": [
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00001_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00002_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00003_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00004_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "temp"
                    }
                ]
            },
            "24": {
                "images": [
                    {
                        "filename": "ComfyUI_00702_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "output"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_00703_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "output"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_00704_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "output"
                    },
                    {
                        "filename": "ComfyUI_00705_.png",
                        "subfolder": "",
                        "type": "output"
                    }
                ]
            }
        }
    }
}

outputs中的内容就是最终生成的图片信息,我们通过将图片信息进行拼接,即可获取到图片的url访问地址,
例如:ComfyUI_00702_.png这张图片,其拼接后的访问地址就是:
http://127.0.0.1:8188/view?filename=ComfyUI_00702_.png&type=output

该地址实际是使用了comfyui的view接口

3、图片的在线预览接口:GET /view

图片的在线预览接口(上传图像,生图图像,蒙蔽图像,均通过该接口预览)

请求参数

名称 位置 类型 必选 说明
filename query string 图片名称
type query string 图片存放位置的文件夹(input为长传图片,output为生成的图片)
subfolder query string 子文件夹(没有可不填)
preview query string 预览
channel query string

在前面的websocket中,我们通过history获取最终的图片信息,我们将图片信息进行拼接,即可获取到图片的url访问地址,就是通过该接口获取到图片

(二)二进制数据详解:

二进制数据就是在绘图过程中,如果在采样器中有开启图片预览,则comfyui会以二进制数据的方式推送给你,如果没有开启,则没有,如下:

总结

至此,stable diffusion comfyui的api的整个调用逻辑已经走完,无论是文生图、图生图、换脸、倒推关键词等,都是走相同的流程。你们在实际开发过程中也可以参考我的项目来实现,需要我的comfyui的workflow.json工作流的可以联系我获取v:ai_009966

源码地址:
https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=12603
项目体验地址:
https://pcai.wailikeji.com/

需要整个项目源码的联系我v:ai_009966

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