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首先了解下ComfiUI的APIstable diffusion comfyui的api使用教程-CSDN博客
对于ComfiUI#xff0c;接口比较简单。查询接口比较容易看明白。 对于发起prompt的请求#xff0c;如果需要图片的#xff0c;则需预先上传图片给ComfiUI#xff0c…来进行知识接力了
首先了解下ComfiUI的APIstable diffusion comfyui的api使用教程-CSDN博客
对于ComfiUI接口比较简单。查询接口比较容易看明白。 对于发起prompt的请求如果需要图片的则需预先上传图片给ComfiUI获取返回的文件名进行调用。
发起调用后实际上是加入队列获得一个任务ID通过ws实时获取对应的执行状态进度等数据。当未执行时则查询任务获得图片。 AI的解释
这段代码是一个使用websockets API的Python示例用于检测提示执行何时完成。一旦提示执行完成它将使用/history端点下载图像。
首先导入所需的库如websocket需要安装websocket-clientuuidjsonurllib.request和urllib.parse。设置服务器地址和客户端ID。
定义几个函数
queue_prompt(prompt)向服务器发送一个提示并返回包含prompt_id的响应。get_image(filename, subfolder, folder_type)从服务器下载指定的图像数据。get_history(prompt_id)获取与给定prompt_id关联的历史记录。get_images(ws, prompt)通过websocket接收消息直到提示执行完成。然后获取历史记录并下载所有相关图像。
在主程序中首先定义了一个JSON字符串prompt_text表示要使用的提示。然后解析这个字符串为Python字典并根据需要修改其中的文本提示和种子值。
接下来创建一个WebSocket连接到服务器并调用get_images()函数来获取图像。最后显示输出图像这部分已注释掉。
简而言之这段代码的主要目的是使用websockets API与服务器通信以执行提示并在提示完成后下载生成的图像。 AI加上注释的代码
# 导入所需库
import websocket # NOTE: 需要安装websocket-client (https://github.com/websocket-client/websocket-client)
import uuid
import json
import urllib.request
import urllib.parse# 设置服务器地址和客户端ID
server_address 127.0.0.1:8188
client_id str(uuid.uuid4())# 定义向服务器发送提示的函数
def queue_prompt(prompt):p {prompt: prompt, client_id: client_id}data json.dumps(p).encode(utf-8)req urllib.request.Request(http://{}/prompt.format(server_address), datadata)return json.loads(urllib.request.urlopen(req).read())# 定义从服务器下载图像数据的函数
def get_image(filename, subfolder, folder_type):data {filename: filename, subfolder: subfolder, type: folder_type}url_values urllib.parse.urlencode(data)with urllib.request.urlopen(http://{}/view?{}.format(server_address, url_values)) as response:return response.read()# 定义获取历史记录的函数
def get_history(prompt_id):with urllib.request.urlopen(http://{}/history/{}.format(server_address, prompt_id)) as response:return json.loads(response.read())# 定义通过WebSocket接收消息并下载图像的函数
def get_images(ws, prompt):prompt_id queue_prompt(prompt)[prompt_id]output_images {}while True:out ws.recv()if isinstance(out, str):message json.loads(out)if message[type] executing:data message[data]if data[node] is None and data[prompt_id] prompt_id:break # 执行完成else:continue # 预览是二进制数据history get_history(prompt_id)[prompt_id]for o in history[outputs]:for node_id in history[outputs]:node_output history[outputs][node_id]if images in node_output:images_output []for image in node_output[images]:image_data get_image(image[filename], image[subfolder], image[type])images_output.append(image_data)output_images[node_id] images_outputreturn output_images# 示例JSON字符串表示要使用的提示
prompt_text
{3: {class_type: KSampler,inputs: {cfg: 8,denoise: 1,latent_image: [5,0],model: [4,0],negative: [7,0],positive: [6,0],sampler_name: euler,scheduler: normal,seed: 8566257,steps: 20}},4: {class_type: CheckpointLoaderSimple,inputs: {ckpt_name: v1-5-pruned-emaonly.ckpt}},5: {class_type: EmptyLatentImage,inputs: {batch_size: 1,height: 512,width: 512}},6: {class_type: CLIPTextEncode,inputs: {clip: [4,1],text: masterpiece best quality girl}},7: {class_type: CLIPTextEncode,inputs: {clip: [4,1],text: bad hands}},8: {class_type: VAEDecode,inputs: {samples: [3,0],vae: [4,2]}},9: {class_type: SaveImage,inputs: {filename_prefix: ComfyUI,images: [8,0]}}
}
# 将示例JSON字符串解析为Python字典并根据需要修改其中的文本提示和种子值
prompt json.loads(prompt_text)
prompt[6][inputs][text] masterpiece best quality man
prompt[3][inputs][seed] 5# 创建一个WebSocket连接到服务器
ws websocket.WebSocket()
ws.connect(ws://{}/ws?clientId{}.format(server_address, client_id))# 调用get_images()函数来获取图像
images get_images(ws, prompt)# 显示输出图像这部分已注释掉
#Commented out code to display the output images:# for node_id in images:
# for image_data in images[node_id]:
# from PIL import Image
# import io
# image Image.open(io.BytesIO(image_data))
# image.show()
代码尚未深入就目前的知识进度做一下记录和分享
