Stable Diffusion
  1. 控制网
Stable Diffusion
  • Stable Diffusion API 文档
  • A1111 调度程序
  • Stable Diffusion API
    • 概述
    • 文本到图像
      POST
    • 图像到图像
      POST
    • 修复
      POST
    • 获取排队图像
      POST
    • 系统负载
      POST
  • 训练模型
    • 概述
    • Lora 模型
      POST
    • Dreambooth 模型 (V2)
      POST
    • Dreambooth 模型
      POST
    • 训练状态
      POST
    • 获取模型列表
      POST
    • 删除训练
      POST
    • 取消训练
      POST
    • 裁剪 Base64 图像
      POST
  • 文字转视频
    • 概述
    • 创建视频
      POST
    • 将文本训练为视频
      POST
  • 社区模型 API V4
    • 概述
    • 文本转图像
      POST
    • LoRA
      POST
    • LoRA 多功能设备
      POST
    • 图像到图像
      POST
    • 修复
      POST
    • 获取排队图像接口
      POST
    • 重新加载模型接口
      POST
  • 管理信息系统
    • 概述
    • 裁剪 Base64 图像
    • 删除图像
    • 获取训练过的模型列表
    • 获取公共型号列表
    • 清除用户缓存
    • 购买 Dreambooth 模型
    • 购买订阅计划
    • 取消订阅计划
    • NSFW 图像检查
    • 上传模型
    • 创建房间内部接口
  • 控制网
    • 概述
    • ControlNet 主要终端
      POST
    • ControlNet 多功能终端
      POST
  • 企业计划
    • 概述
    • 系统详情
    • 重新启动服务器终端
    • 更新服务器
    • 更新 S3 详细信息
    • 清楚缓存
    • 列表调度程序
    • 负载模型
    • 验证模型
    • 获取所有模型
    • 删除模型
    • Controlnet
    • 文字转图像
    • 文字转视频
    • 图像到图像
    • 修复
    • 超分辨率
    • 上传图片
    • 同步模型
    • 负载 Vae
    • NSFW 图像检查
    • 获取排队图像
  • Dreambooth 沙盒
    • 概述
    • 创建 Dreambooth 请求(沙盒)
    • 获取训练状态(沙盒)
  • 图像编辑
    • 概述
    • 外部绘画
    • Blip 扩散
    • 魔术混合接口
    • 图像深度
    • 图像混合器
    • 图像引导编辑
    • 删除背景
    • 超分辨率
    • 混合画布
  • 文本转 3D
    • 概述
    • 文本转 3D
    • 图像转 3D
  • 未经审查的聊天
    POST
  1. 控制网

ControlNet 多功能终端

开发环境
https://stablediffusionapi.com/v1
开发环境
https://stablediffusionapi.com/v1
POST
https://stablediffusionapi.com/api/v5/controlnet
您现在可以指定多个 ControlNet模型。只需确保将逗号分隔的ControlNet 模型传递给请求正文中的controlnet_model参数“canny,深度”即可。init_image
提示
您还可以使用此端点通过 ControlNet 修复图像。只需确保将链接传递到mask_image请求正文中,并使用“inpaint”值传递 controlnet_model 参数。
信息
请阅读我们有关 ControlNet 的详细**博客文章**。
POST向https://stablediffusionapi.com/api/v5/controlnet端点发送请求。
您现在可以指定多个 ControlNet模型。只需确保将逗号分隔的ControlNet 模型传递给请求正文中的controlnet_model参数“canny,深度”即可。init_image
提示
您还可以使用此端点通过 ControlNet 修复图像。只需确保将链接传递到mask_image请求正文中,并使用“inpaint”值传递 controlnet_model 参数。
信息
请阅读我们有关 ControlNet 的详细**博客文章**。
POST向https://stablediffusionapi.com/api/v5/controlnet端点发送请求。
提示
您也可以使用多个 ControlNet 模型。只需在请求体中,将逗号分隔的控制网模型作为"canny,depth" 传递给 controlnet_model,并将 init_image 传入即可。

模型#

默认使用 Controlnet 1.1 的 ControlNet API: 支持的 controlnet_model:
canny - Canny边缘检测
depth - 深度估计
hed - 图像边缘检测
mlsd - 多尺度线段检测
normal - 法线估计
openpose - 开源人体姿态估计
scribble - 图像涂鸦
segmentation - 图像分割
aesthetic-controlnet - 美学评价
inpaint - 图像修复
softedge - 图片边缘平滑
lineart - 线条绘制
shuffle - 风格迁移
tile - 平铺纹理合成
face_detector - 人脸检测
qrcode - QR码检测

调度程序#

该端点还支持调度程序。使用请求正文中的“scheduler”参数传递以下列表中的特定调度程序:
该接口还支持调度程序。使用请求正文中的“scheduler”参数来设置要从以下列表中使用的特定调度程序:
DDPMScheduler
DDIMScheduler
PNDMScheduler
LMSDiscreteScheduler
EulerDiscreteScheduler
EulerAncestralDiscreteScheduler
DPMSolverMultistepScheduler
HeunDiscreteScheduler
KDPM2DiscreteScheduler
DPMSolverSinglestepScheduler
KDPM2AncestralDiscreteScheduler
UniPCMultistepScheduler
DDIMInverseScheduler
DEISMultistepScheduler
IPNDMScheduler
KarrasVeScheduler
ScoreSdeVeScheduler
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://stablediffusionapi.com/api/v5/controlnet' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "key": "",
  "controlnet_model": "openpose,canny,face_detector",
  "controlnet_type" :"openpose",
  "model_id": "midjourney",
  "auto_hint": "yes",
  "guess_mode" : "yes",
  "prompt": "human model doing photoshoot, ultra realistic face, ultra high resolution, 4K image",
  "negative_prompt": null,
  "control_image":"https://huggingface.co/takuma104/controlnet_dev/resolve/main/gen_compare/control_images/converted/control_human_openpose.png",
  "init_image": "https://cdn.stablediffusionapi.com/generations/0-4957a91a-a45e-459e-b4cd-b3ca4013b847.png",
  "mask_image": null,
  "width": "512",
  "height": "512",
  "samples": "1",
  "scheduler": "UniPCMultistepScheduler",
  "num_inference_steps": "30",
  "safety_checker": "no",
  "enhance_prompt": "yes",
  "guidance_scale": 7.5,
  "controlnet_conditioning_scale": 0.7,
  "strength": 0.55,
  "lora_model": "yae-miko-genshin,more_details",
  "clip_skip": "2",
  "tomesd": "yes",
  "use_karras_sigmas": "yes",
  "vae": null,
  "lora_strength": null,
  "embeddings_model": null,
  "seed": null,
  "webhook": null,
  "track_id": null
}'
响应示例响应示例
{
    "status": "string",
    "generationTime": 0,
    "id": 0,
    "output": [
        "string"
    ],
    "meta": {
        "prompt": "string",
        "model_id": "string",
        "controlnet_model": "string",
        "controlnet_type": "string",
        "negative_prompt": "string",
        "scheduler": "string",
        "safety_checker": "string",
        "auto_hint": "string",
        "guess_mode": "string",
        "strength": "string",
        "W": 0,
        "H": 0,
        "guidance_scale": 0,
        "controlnet_conditioning_scale": "string",
        "seed": 0,
        "multi_lingual": "string",
        "use_karras_sigmas": "string",
        "tomesd": "string",
        "init_image": "string",
        "mask_image": null,
        "control_image": "string",
        "vae": null,
        "steps": 0,
        "full_url": "string",
        "upscale": "string",
        "n_samples": 0,
        "embeddings": null,
        "lora": "string",
        "lora_strength": 0,
        "temp": "string",
        "base64": "string",
        "clip_skip": 0,
        "file_prefix": "string"
    }
}

请求参数

Body 参数application/json

示例

返回响应

🟢200成功
application/json
Body

修改于 2023-10-30 06:58:49
上一页
ControlNet 主要终端
下一页
概述
Built with