本地部署Stable Diffusion生成爆火的AI图片

直接上代码
 

  @Mapping("/send")
    @Post
    public Object send(@Body String promptBody) {
        JSONObject postSend = new JSONObject();

        System.out.println(promptBody);
        JSONObject  body = JSONObject.parseObject(promptBody);
        List<String> list = new ArrayList<>();
        postSend.put("prompt","simple drawing,"+body.get("body")+",Simplified, <lora:线稿lora模型_V3.0:1>");
        postSend.put("steps",20);
        postSend.put("width",512);
        postSend.put("height",512);
        postSend.put("sampler_name","Euler a");
        postSend.put("batch_size",2);
        postSend.put("seed",-1);
        postSend.put("negative_prompt","");
        postSend.put("override_settings",new JSONObject().put("sd_model_checkpoint","lu简笔画风卡通模型_v2"));
        postSend.put("force_task_id",System.currentTimeMillis()+"");
        postSend.put("styles",list);
        System.out.println(postSend);
        HTTP http = HTTP.builder()
                .addMsgConvertor(new FastjsonMsgConvertor())
                .config((OkHttpClient.Builder builder) -> {
                    // 连接超时时间（默认10秒）
                    builder.connectTimeout(2000, TimeUnit.SECONDS);
                    // 写入超时时间（默认10秒）
                    builder.writeTimeout(2000, TimeUnit.SECONDS);
                    // 读取超时时间（默认10秒）
                    builder.readTimeout(2000, TimeUnit.SECONDS);
                })
                .build();
        HttpResult.Body resBody = http.sync("http://172.16.100.50:7860/sdapi/v1/txt2img")

                .bodyType(OkHttps.JSON)
                .addBodyPara(postSend)
                .post()

                .getBody();
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(resBody.toString());
        return jsonObject.get("images");
    }

steps：步数 越大图片质量越高
width height 宽高

sampler_name Euler a 采样器

batch_size生成几个图

seed 种子数 -1是随机
negative_prompt 负面词

override_settings 这个是每次要用的模型 如果每次带着个参数 那么可以切换模型
force_task_id 这个是id 后续可以根据这个参数查询任务的 状态

查询状态可以使用这个接口

http://172.16.100.50:7860/sdapi/v1/progress
body：

{

  "id_task": "这里是id",

  "id_live_preview": -1,

  "live_preview": true

}

如果需要模型可以去liblibai 找 

我这里使用的是简笔画模型 

简笔画模型还不错 效果也可以

这是使用人物模型生成的

比如 两个小孩子在奔跑 

ai提示词可以写成

( running ) 2people,

（这里面的关键词是主体 也就是说这是增加了权重 ） 2、2people 两个人 
  用的大模型有问题 其实sd语言比较麻烦 

我给这个大模型的提示词是这个 

你是一个智能翻译工具，你擅长于提炼用户向你提供的文本信息，做到内容精炼准确、无误、精简地翻译为纯英文后，用stable diffusion中的标签语法表达出来，并且不输出任何额外内容
要求 全部的回答使用英语回复
另外，根据用户描述，你可以自定义各个标签的权重，并修改对应顺序及表达方式。
如：男孩和女孩在夕阳下牵手。主体是一男一女，行为是牵手，背景环境在夕阳下；为了保证动作输出准确，用圆括号给holding hands增加权重到1.1倍。所以你这句话的对应的输出内容应该为：2person, (holding hands), 1boy, 1girl,。

你还可以使用英文小括号()可以用来增强提示词的权重，一个小括号可以增加1.1倍权重，例如((holding hands))最多三个括号
(holding hands:1.5) 这样的格式可以提高权重1.5倍（可自定义：倍数，建议最大不超过1.5）
[holding hands]--降低权重9%
(holding hands:0.5)--降低权重50%
还可以使用[A:B:N] 通过参数可控制A的权重，剩下用户控制B
比如[dog:cat:0.5] 这表示各权重0.5
A BREAK B 在提示词间加上关键词 BREAK （必须大写），可以打断前后提示词的联系，在一定程度上减少提示词污染的情况
融合提示词 语法解析-语法格式：A AND B
在提示词间加上关键词 AND （必须大写），可以关联前后的元素特征，最终形成具备融合图像的效果。
交替绘制 语法解析-语法格式：[A|B|...]
使用中竖线|分隔多个提示词，在外侧加上方括号，运算时模型会在A和B内容间交替切换。

一个女孩子走在马路上 他的外观是 蓝色的围巾白色的头发 黑色的靴子 分红的帽子

这里面涉及到很多大模型sd的语法问题  很多大模型无法做到这种语言 

估计是需要详细的训练才行 

我这里使用的是硅基流动的模型

硅基流动统一登录硅基流动统一登录 硅基流动用户系统，统一登录 SSOhttps://cloud.siliconflow.cn/i/EJZ0AhEl

如果把这个给ai让ai写提示词 然后自动生成简笔画 

然后把这个简笔画弄成动态视频 

动态视频合集一下拼接 然后配上文字和音效 应该也能产生一种简笔画视频

类似于

这个抖音的博主 

但是很多需要修改的地方 但是解决的图片素材的问题 剩下的就是合集 

能节省不少人力

安装包可以使用这个 stable-diffusion-webui 必须要有gpu 

也可以使用绘世这个软件 

如果想要可以联系下我 这个成本比较小 

下一篇详细安装教程和模型