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张建站

2026/4/7 8:07:39

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1. 定义API端点 API_URL http://localhost:9997/v1/images/generations # 2. 准备请求数据 # 这就是我们通过WebUI输入的那个提示词现在用JSON格式传给API prompt_text 青春校园少女16-18岁清甜初恋脸小鹿眼高鼻梁浅棕自然卷发披发白皙细腻肌肤元气甜笑带梨涡身着蓝色宽松校服衬衫百褶短裙搭配黑色薄款渔网黑丝微透肤细网眼黑色低帮鞋校园林荫道场景阳光透过树叶洒下斑驳光影微风拂动发丝清新日系胶片风柔和自然光 payload { model: Z-Image-Turbo, # 指定模型名称 prompt: prompt_text, # 核心生成图片的描述 n: 1, # 生成图片的数量这里先试1张 size: 1024x1024, # 图片尺寸 response_format: url # 希望返回图片的URL链接 } # 3. 设置请求头告诉服务器我们发送的是JSON数据 headers { Content-Type: application/json } # 4. 发送POST请求 print(正在向模型发送请求请稍候...) response requests.post(API_URL, headersheaders, datajson.dumps(payload)) # 5. 处理响应 if response.status_code 200: print(请求成功) result response.json() # 打印返回的整个JSON看看里面有什么 print(API返回数据) print(json.dumps(result, indent2, ensure_asciiFalse)) # 通常图片URL会在 data[0].url 这个路径下 if data in result and len(result[data]) 0: image_url result[data][0].get(url) if image_url: print(f\n生成的图片地址是{image_url}) print(你可以用浏览器打开这个链接查看图片。) else: print(返回数据中没有找到图片URL。) else: print(f请求失败状态码{response.status_code}) print(f错误信息{response.text})3.3 运行并理解结果在终端运行这个脚本python first_api_call.py如果一切顺利你会看到控制台打印出成功的消息和一个JSON对象。这个JSON里就包含了生成图片的访问链接。关键点在于理解这个请求的结构model 告诉API我们要用哪个模型。prompt 这是灵魂所在你描述得越详细模型生成的结果就越贴近你的想象。n 单次请求生成图片的张数。size 图片分辨率。response_format 除了url有些API也支持直接返回b64_json格式的图片Base64编码字符串方便直接嵌入程序处理。4. 进阶实战实现批量图片生成单次调用只是开始批量生成才是提升效率的关键。下面我们构建一个更实用的脚本。4.1 设计批量生成逻辑假设我们要为一个“校园四季”主题生成系列图片。我们可以准备一个提示词列表然后循环调用API。创建一个新文件batch_generate.pyimport requests import json import time import os from urllib.request import urlretrieve API_URL http://localhost:9997/v1/images/generations HEADERS {Content-Type: application/json} # 创建一个文件夹来保存生成的图片 output_dir generated_fishnet_images os.makedirs(output_dir, exist_okTrue) # 定义我们的批量提示词列表 # 这里我们围绕“渔网袜”和“校园”主题变化场景和细节 batch_prompts [ { name: spring_garden, prompt: 春日花园甜美少女18岁精致五官柔顺黑长直发白皙皮肤穿着白色蕾丝衬衫和灰色格纹百褶短裙搭配透肤的黑色细网渔网袜白色帆布鞋站在盛开的樱花树下花瓣飘落阳光明媚日系清新风格高清摄影。 }, { name: summer_classroom, prompt: 夏日教室元气少女17岁小鹿眼高马尾健康肤色穿着浅蓝色短袖校服衬衫和深蓝色百褶短裙搭配带有闪粉的黑色渔网袜大网眼室内拖鞋坐在窗边的课桌前书本摊开窗外是绿树和蓝天光线从窗户斜射进来胶片质感。 }, { name: autumn_library, prompt: 秋日图书馆文静少女16岁圆框眼镜栗色短发白皙肌肤穿着米色针织开衫和棕色格子短裙搭配酒红色渔网袜中网眼棕色乐福鞋在图书馆书架间寻找书籍暖色调灯光氛围安静温馨电影感画面。 }, { name: winter_street, prompt: 冬日街头时尚少女19岁妆容精致波浪卷发冷白皮穿着厚实的白色羽绒服和红色短款毛呢裙搭配加绒的黑色渔网袜网眼内带细绒黑色长靴在飘雪的都市街道上手持咖啡杯霓虹灯闪烁夜景时尚摄影风格。 } ] def generate_and_save_image(prompt_obj, index): 根据提示词生成图片并保存到本地 prompt_text prompt_obj[prompt] file_basename prompt_obj[name] print(f[{index1}/{len(batch_prompts)}] 正在生成: {file_basename}) payload { model: Z-Image-Turbo, prompt: prompt_text, n: 1, size: 1024x1024, response_format: url } try: response requests.post(API_URL, headersHEADERS, datajson.dumps(payload), timeout60) response.raise_for_status() # 如果状态码不是200抛出异常 result response.json() if data in result and len(result[data]) 0: image_url result[data][0].get(url) if image_url: # 构建本地文件名 filename f{index1:02d}_{file_basename}.png filepath os.path.join(output_dir, filename) # 下载图片到本地 urlretrieve(image_url, filepath) print(f 图片已保存至: {filepath}) return True else: print(f 警告未在返回数据中找到图片URL。) return False else: print(f 错误API返回的数据格式异常。) print(f 返回内容: {result}) return False except requests.exceptions.RequestException as e: print(f 网络请求失败: {e}) return False except Exception as e: print(f 处理过程中发生未知错误: {e}) return False # 主循环依次生成图片 print(开始批量生成渔网袜风格图片...) print( * 50) success_count 0 for i, prompt_obj in enumerate(batch_prompts): if generate_and_save_image(prompt_obj, i): success_count 1 # 每次请求后稍微暂停一下避免对服务器造成过大压力 time.sleep(2) # 暂停2秒 print( * 50) print(f批量生成完成成功生成 {success_count}/{len(batch_prompts)} 张图片。) print(f所有图片已保存至 {output_dir} 文件夹。)4.2 脚本功能详解这个脚本做了几件重要的事组织提示词将不同的场景描述春、夏、秋、冬放在一个列表里方便管理。创建输出目录自动建立一个文件夹避免图片散落各处。封装生成函数将调用API、处理响应、下载图片的逻辑封装成一个函数代码更清晰。加入错误处理使用try...except捕获网络超时、API错误等异常让程序更健壮。添加进度提示打印当前进度让你清楚知道生成到哪一步了。控制请求频率每次请求后time.sleep(2)这是良好的实践可以防止短时间内发送过多请求导致服务压力过大或被限制。运行这个脚本你就能在generated_fishnet_images文件夹里得到四张不同季节风格的“渔网袜少女”图片了。5. 高效策略并发调用与参数调优当需要生成数十上百张图片时顺序调用会非常慢。我们可以利用Python的并发特性来加速。5.1 使用多线程进行并发生成注意并发调用会显著增加服务器负载请确保你的服务能够承受并遵守合理的使用规范。下面是一个使用concurrent.futures模块实现并发请求的示例import requests import json import os from urllib.request import urlretrieve from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed API_URL http://localhost:9997/v1/images/generations HEADERS {Content-Type: application/json} OUTPUT_DIR concurrent_fishnet_images os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_okTrue) # 假设我们有一个更长的提示词列表 prompt_list [ (office_lady, 都市白领黑色西装套裙搭配性感黑色渔网袜高跟鞋在摩天大楼办公室内专业摄影。), (party_girl, 派对女孩亮片短裙搭配彩色渔网袜在霓虹灯闪烁的舞池中动态模糊效果。), # ... 可以添加更多提示词 ] def generate_one_image(args): 生成单张图片的线程任务函数 name, prompt_text args payload { model: Z-Image-Turbo, prompt: prompt_text, n: 1, size: 1024x1024, response_format: url } try: response requests.post(API_URL, headersHEADERS, datajson.dumps(payload), timeout45) if response.status_code 200: result response.json() image_url result.get(data, [{}])[0].get(url) if image_url: filepath os.path.join(OUTPUT_DIR, f{name}.png) urlretrieve(image_url, filepath) return (name, True, filepath) return (name, False, f状态码: {response.status_code}) except Exception as e: return (name, False, str(e)) print(开始并发生成图片...) # 使用线程池最大并发数设置为3根据你的服务器能力调整 max_workers 3 with ThreadPoolExecutor(max_workersmax_workers) as executor: # 提交所有任务 future_to_name {executor.submit(generate_one_image, (name, prompt)): name for name, prompt in prompt_list} # 处理完成的任务 for future in as_completed(future_to_name): name future_to_name[future] try: result future.result() if result[1]: # 成功 print(f[成功] {name}: 图片已保存 - {result[2]}) else: print(f[失败] {name}: {result[2]}) except Exception as e: print(f[异常] {name}: 任务执行出错 - {e}) print(并发生成任务全部提交完毕。)5.2 探索更多生成参数除了基本的prompt,n,size文生图API通常还支持其他参数来精细控制输出例如negative_prompt(负向提示词) 告诉模型不要生成什么。比如如果你发现图片中容易出现多余的手指或奇怪的背景可以加上“extra fingers, bad anatomy, blurry background”。steps(迭代步数) 生成过程的迭代次数。通常步数越多细节可能越好但耗时也越长。可以尝试20-50之间的值。guidance_scale(引导尺度) 控制模型遵循提示词的严格程度。值越高越贴近提示词但可能牺牲一些创造性。常用范围是7-12。你可以在payload字典中添加这些参数进行实验payload { model: Z-Image-Turbo, prompt: 你的详细提示词..., negative_prompt: extra fingers, mutated hands, poorly drawn face, blur, bad anatomy, steps: 30, guidance_scale: 7.5, n: 1, size: 1024x1024, response_format: url }最佳实践建议先用默认参数生成如果对某些方面不满意如画质、符合度再尝试调整steps和guidance_scale。negative_prompt对于消除常见瑕疵非常有效。6. 总结与展望通过本篇教程我们完成了从手动点击WebUI到全自动API批量调用的跨越。你现在应该能够定位并验证模型的API服务端点。编写基础脚本使用Python的requests库发送生成请求并获取结果。构建批量任务通过循环或列表管理自动生成一系列主题图片。实现高效并发利用多线程技术大幅提升大批量图片的生成效率。尝试高级参数通过negative_prompt、steps等参数进一步优化生成效果。将AI生图能力API化打开了无数可能性的大门。你可以将此能力集成到内容创作流水线中自动为文章配图。游戏或动漫开发中快速生成角色设定图。电商或广告领域批量制作商品场景图。任何需要定制化、批量化视觉内容的场景。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。