图生图
curl --request POST \
--url https://api.ppinfra.com/v3/async/img2img \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: <content-type>' \
--data '{
"extra": {
"response_image_type": "<string>"
},
"request": {
"model_name": "<string>",
"image_base64": "<string>",
"prompt": "<string>",
"width": 123,
"height": 123,
"image_num": 123,
"steps": 123,
"guidance_scale": {},
"sampler_name": "<string>",
"negative_prompt": "<string>",
"sd_vae": "<string>",
"controlnet": {
"units": [
{
"model_name": "<string>",
"image_base64": "<string>",
"strength": {},
"preprocessor": "<string>",
"guidance_start": {},
"guidance_end": {}
}
]
},
"seed": 123,
"loras": [
{
"model_name": "<string>",
"strength": {}
}
],
"embeddings": [
{
"model_name": "<string>"
}
],
"clip_skip": {},
"strength": {},
"ip_adapters": [
{
"model_name": "<string>",
"image_base64": "<string>",
"strength": {}
}
]
}
}'{
"task_id": "<string>"
}「图生图 API」能基于用户输入的内容和图片，生成符合语义描述的图片。
请求头
枚举值: application/json
Bearer 身份验证格式，例如：Bearer {{API 密钥}}。
请求体
可以调用 /v3/model 接口并指定请求参数 filter.types=checkpoint 来获取可用模型列表。
图片二进制的 base64 内容，图片长和宽均不超过 2048 像素，文件最大不超过 30 Mb。
提示词，用于指导图像生成的文本输入，文本长度范围 [1, 1024]。
生成图片的宽度，取值范围：[128, 2048]。
生成图片的高度，取值范围：[128, 2048]。
生成图片的数量，取值范围：[1, 8]。
迭代步数，图片创建过程的迭代数，取值范围：[1, 100]。
提示词引导系数，取值越大越接近于提示词描述，取值范围：[1, 30]。
指定采样器。Enum: Euler a,Euler,LMS,Heun,DPM2,DPM2 a,DPM++ 2S a,DPM++ 2M,DPM++ SDE,DPM fast,DPM adaptive,LMS Karras,DPM2 Karras,DPM2 a Karras,DPM++ 2S a Karras,DPM++ 2M Karras,DPM++ SDE Karras,DDIM,PLMS,UniPC
反向提示词，文本长度范围 [0, 1024]。
模型 VAE(Variational Auto Encoder)，可以调用 /v3/model 接口并指定请求参数 filter.types=vae 来获取可用模型列表。
ControlNet 配置信息，为文本到图像生成提供更高的控制程度。
ControlNet 模型。可以调用 /v3/model 接口并指定请求参数 filter.types=controlnet 来获取可用模型列表，如果 Checkpoint 为 SDXL 模型时，请额外指定请求参数 filter.types=controlnet&filter.is_sdxl=true 来获取可用模型列表。
图片二进制的 base64 内容，图片长和宽均不超过 2048 像素，文件最大不超过 30 Mb。
ControlNet 权重，值越大，ControlNet 的影响越强，取值范围：(0, 1]。
对输入图片进行预处理的预处理器。Enum: scribble_hed,softedge_hed,scribble_hedsafe,softedge_hedsafe,depth_midas,mlsd,openpose,openpose_face,openpose_faceonly,openpose_full,openpose_hand,dwpose,scribble_pidinet,softedge_pidinet,scribble_pidsafe,softedge_pidsafe,normal_bae,lineart_coarse,lineart_realistic,lineart_anime,lineart,depth_zoe,shuffle,mediapipe_face,canny,depth,depth_leres,depth_leres++
预处理器开始产生影响的进度比例，取值范围：[0, 1]，默认值为 0，需要小于 guidance_end。
预处理器结束产生影响的进度比例，取值范围：[0, 1]，默认值为 1，需要大于 guidance_start。
随机数种子，稳定扩散产生噪声的数字，取值范围：>= -1。默认值为 -1。
Textual Inversion 模型，最多支持 5 个。
可以调用 /v3/model 接口并指定请求参数 filter.types=textualinversion 来获取可用模型列表。
CLIP 跳过层数，取值范围：[1, 12]。
控制对原始图片的调整幅度。总体来说，strength 值越大，调整幅度越大，和原始图片越不像。取值范围：(0, 1]。
IP-Adapter 是一种图像提示适配器，可以插入扩散模型中，以实现对图像提示而无需对底层模型进行任何更改。此外，该适配器可以与从相同基础模型微调的其他模型复用，并且可以与其他适配器（如 ControlNet）结合使用，目前支持最多 1 个 IP-Adapter。
IP-Adapter 模型名称，如果您的 checkpoint 的基础模型是 SDXL，则应选择 ip-adapter_sdxl.bin。或者，如果您的 checkpoint 的基础模型是 SD1.x，则应选择 ip-adapter_sd15.bin。Enum: ip-adapter_sd15.bin, ip-adapter_sdxl.bin
图片二进制的 base64 内容，图片长和宽均不超过 2048 像素，文件最大不超过 30 Mb。
范围 [0, 1]，此值表示此单元的强度。值越大，IP-Adapter 的效果越明显。
响应参数
异步任务的 task_id。您应该使用该 task_id 请求 查询任务结果 API 以获取生成结果
curl --request POST \
--url https://api.ppinfra.com/v3/async/img2img \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: <content-type>' \
--data '{
"extra": {
"response_image_type": "<string>"
},
"request": {
"model_name": "<string>",
"image_base64": "<string>",
"prompt": "<string>",
"width": 123,
"height": 123,
"image_num": 123,
"steps": 123,
"guidance_scale": {},
"sampler_name": "<string>",
"negative_prompt": "<string>",
"sd_vae": "<string>",
"controlnet": {
"units": [
{
"model_name": "<string>",
"image_base64": "<string>",
"strength": {},
"preprocessor": "<string>",
"guidance_start": {},
"guidance_end": {}
}
]
},
"seed": 123,
"loras": [
{
"model_name": "<string>",
"strength": {}
}
],
"embeddings": [
{
"model_name": "<string>"
}
],
"clip_skip": {},
"strength": {},
"ip_adapters": [
{
"model_name": "<string>",
"image_base64": "<string>",
"strength": {}
}
]
}
}'{
"task_id": "<string>"
}