Replicate SDXL 功能 - Stable Diffusion XL 高质量图像生成 - QuickRouter API 中转接口
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Authorization
在 Header 添加参数 Authorization，其值为 Bearer 之后拼接 Token
示例：
Authorization: Bearer ********************
官方文档: https://replicate.com/stability-ai/sdxl
请求参数
Header 参数
Authorization
string
可选
示例: Bearer {{YOUR_API_KEY}}
Body 参数 application/json
input
object
可选
width
integer
可选
输出图像的宽度。默认值：1024。
height
integer
可选
输出图像的高度。默认值：1024。
prompt
string
可选
输入提示。 可选
refine
string
可选
使用哪种精炼风格。默认值：“no_refiner”。
scheduler
string
可选
调度程序。默认值：“K_EULER”。
lora_scale
number
可选
LoRA 加法缩放。仅适用于经过训练的模型。默认值：0.6。
num_outputs
integer
可选
要输出的图像数量。默认值：1。最小值：1，最大值：4。
guidance_scale
number
可选
无分类器引导尺度。默认值：7.5。最小值：1，最大值：50。
apply_watermark
boolean
可选
应用水印，以便确定图像是否在下游应用程序中生成。如果您有其他安全生成或部署图像的规定，则可以使用此方法禁用水印。默认值：true。
high_noise_frac
number
可选
对于 expert_ensemble_refiner，要使用的噪声分数。默认值：0.8。最小值：0，最大值：1。
negative_prompt
string
可选
输入否定提示。默认：””。
prompt_strength
number
可选
使用 img2img / inpaint 时的提示强度。1.0 对应于完全破坏图像中的信息。默认值：0.8。最小值：0，最大值：1。
num_inference_steps
integer
可选
去噪步骤数。默认值：50。最小值：1，最大值：500。 { "version": "stability-ai/sdxl:7762fd07cf82c948538e41f63f77d685e02b063e37e496e96eefd46c929f9bdc", "input": { "width": 768, "height": 768, "prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic", "refine": "expert_ensemble_refiner", "scheduler": "K_EULER", "lora_scale": 0.6, "num_outputs": 1, "guidance_scale": 7.5, "apply_watermark": false, "high_noise_frac": 0.8, "negative_prompt": "", "prompt_strength": 0.8, "num_inference_steps": 25 } } 请求
示例
{
"version": "stability-ai/sdxl:7762fd07cf82c948538e41f63f77d685e02b063e37e496e96eefd46c929f9bdc",
"input": {
"width": 768,
"height": 768,
"prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic",
"refine": "expert_ensemble_refiner",
"scheduler": "K_EULER",
"lora_scale": 0.6,
"num_outputs": 1,
"guidance_scale": 7.5,
"apply_watermark": false,
"high_noise_frac": 0.8,
"negative_prompt": "",
"prompt_strength": 0.8,
"num_inference_steps": 25
}
}请求示例代码
curl --location --request POST 'https://api.quickrouter.ai/replicate/v1/predictions' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"version": "stability-ai/sdxl:7762fd07cf82c948538e41f63f77d685e02b063e37e496e96eefd46c929f9bdc",
"input": {
"width": 768,
"height": 768,
"prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic",
"refine": "expert_ensemble_refiner",
"scheduler": "K_EULER",
"lora_scale": 0.6,
"num_outputs": 1,
"guidance_scale": 7.5,
"apply_watermark": false,
"high_noise_frac": 0.8,
"negative_prompt": "",
"prompt_strength": 0.8,
"num_inference_steps": 25
}
}'var myHeaders = new Headers();
myHeaders.append("Accept", "application/json");
myHeaders.append("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY");
myHeaders.append("Content-Type", "application/json");
var raw = JSON.stringify({
"version": "stability-ai/sdxl:7762fd07cf82c948538e41f63f77d685e02b063e37e496e96eefd46c929f9bdc",
"input": {
"width": 768,
"height": 768,
"prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic",
"refine": "expert_ensemble_refiner",
"scheduler": "K_EULER",
"lora_scale": 0.6,
"num_outputs": 1,
"guidance_scale": 7.5,
"apply_watermark": false,
"high_noise_frac": 0.8,
"negative_prompt": "",
"prompt_strength": 0.8,
"num_inference_steps": 25
}
});
var requestOptions = {
method: 'POST',
headers: myHeaders,
body: raw,
redirect: 'follow'
};
fetch("https://api.quickrouter.ai/replicate/v1/predictions", requestOptions)
.then(response => response.text())
.then(result => console.log(result))
.catch(error => console.log('error', error));import http.client
import json
conn = http.client.HTTPSConnection("api.quickrouter.ai")
payload = json.dumps({
"version": "stability-ai/sdxl:7762fd07cf82c948538e41f63f77d685e02b063e37e496e96eefd46c929f9bdc",
"input": {
"width": 768,
"height": 768,
"prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic",
"refine": "expert_ensemble_refiner",
"scheduler": "K_EULER",
"lora_scale": 0.6,
"num_outputs": 1,
"guidance_scale": 7.5,
"apply_watermark": False,
"high_noise_frac": 0.8,
"negative_prompt": "",
"prompt_strength": 0.8,
"num_inference_steps": 25
}
})
headers = {
'Accept': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/replicate/v1/predictions", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))返回响应
响应参数 🟢 200 OK · application/json
id
string
必需
model
string
必需
version
string
必需
input
object
必需
aspect_ratio
string
必需
input_image
string
必需
output_format
string
必需
prompt
string
必需
prompt_upsampling
boolean
必需
safety_tolerance
integer
必需
logs
string
必需
output
null
必需
data_removed
boolean
必需
error
null
必需
status
string
必需
created_at
string
必需
urls
object
必需
cancel
string
必需
get
string
必需
stream
string
必需
web
string
必需
Create image 成功
示例
{
"created": 1589478378,
"data": [
{
"url": "https://..."
},
{
"url": "https://..."
}
]
}