一、为什么要使用comfyui的api?对比webui的api，它有什么好处？
1、自带队列
2、支持websocket
3、无需关心插件是否有开放api接口，只要插件在浏览器中可以正常使用，接口就一定可以使用
4、开发人员只需关心绘图流程的搭建
5、切换模型、进度查询soeasy
6、轻松实现图片生成时的渐变效果
7、支持中断绘图任务
8、无需繁琐的base64图片转换
其实我们之前一直都是用web-ui的api,最近web-ui被我们给废弃掉了，主要是因为comfyui基本上解决了webui做开发所有的弊端，首先列队的问题不用去管，它自己有列队，插件这块是最方便的，用上comfyui以后就不要去管插件是怎么调用的，只要你在工作流里面用了什么插件，保存为api之后，他直接下发后台就会自动去运行，也不用去管插件具体怎么调用。如果是webui,有些比较良心的插件，直接把接口写好，然后暴露出来， 如果没写的话，你用起来就会非常的麻烦，还得去研究它是怎么去调用的。所以 ，小伙伴们，别再执着用webui的api了,那个确实反人类，假如做开发的话问题会很多，比较烦人，就像获取任务进度，还有这个线程锁，切换模型这块都非常繁琐。我为了研究那东西 ，看代码看得头都大了 ，整整研究了一个月才把代码改好。
二、接口详解
本文主要介绍 stable diffusion API 调用，准确来说是对 stable diffusion comfyui 的 API 调用。需要apifox接口文件的可以查看：
https://gitee.com/BTYY/wailikeji-chatgpt/blob/master/comfyui-api.md
1、绘图接口：POST /prompt
注意：该接口只做绘图任务的下发，然后返回任务ID信息。并不会直接返回最终的结果图！
与webui的api不同的是，comfyui的api并没有单独区分文生图、图生图的接口，而是所有的绘图任务的下发全部都使用POST /prompt。那具体是文生图、图生图、又或者是换脸、倒推关键词等，取决于你的参数！
需要上传的参数只有两个
请求参数
| 名称 | 类型 | 必选 | 说明 |
|---|---|---|---|
| client_id | string | 是 | 任务ID,由客户端生成，用于标记任务是谁发起的 |
| prompt | json | 是 | 任务参数 |
返回参数
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| prompt_id | string | 任务ID |
| number | int | 当前任务序号，可用于后续获取需要等待任务数的计算 |
| node_errors | json | 错误信息 |
返回示例
{
"prompt_id": "bd2cfa2c-de87-4258-89cc-d8791bc13a61",
"number": 501,
"node_errors": {
}
}
使用说明
client_id：任务ID,由客户端生成，用于标记任务是谁发起的,相当于告诉comfyui，该绘图任务是由用户A发起的，后续comfyui就会通过websocket将属于用户A的绘图信息推送给你
prompt：prompt所传的是一个json数据，它是由comfyui浏览器通过保存api生成的json数据，如下图
至于正反、提示词、模型、vae、图片尺寸、批次、提示词相关性、随机种子、采样器、降噪值等参数，只需替换json中对应的参数为用户上传的参数即可
比如用户上传的图片尺寸是768*512，那你只需将json数据中的width改为768、height改为512即可，其他的参数也是同样的道理！
2、websocket：/ws?client_id=XXXXXXXX
client_id后面的参数即为上面/prompt接口中上传给comfyui的client_id，假如没有上传client_id，那comfyui就不知道连上该websocket的用户是谁，也就无法进行信息推送！comfyui拿到client_id后，即可知道当前是哪个用户，后续就会通过websocket将属于该用户的绘图信息精准推送给他
注意：websocket只需做监听处理，无需通过websocket向comfyui发送任何消息
websocket数据解析：
主要有两种数据格式：
1、文本数据，文本数据主要通知以下几个绘图信息：
通知任务变更、当前执行的步骤、进度
2、二进制数据，即图片预览信息
（一）文本数据详解：
（1）任务变更通知：
{
"type":"status",
"data":{
"status":{
"exec_info":{
"queue_remaining":7
}
}
}
}
当你收到type为status信息时，这是comfyui在告诉你，当前任务数发生变更，queue_remaining是指当前还有多少个任务需要处理。
注意，此处的queue_remaining并不是告诉你在你的任务之前还有多少个任务需要处理！而是总的！
所以，如果你也想像我一样（见下图），当还没轮到你的绘图任务时，显示还需等待多少个任务，你就需要借助comfyui的另一个接口：GET /queue：获取详细任务队列信息，正在运行的以及挂起的。该接口会返回挂起的任务信息，其中有prompt_id信息和number信息，你可以根据这number信息获取到当前任务排在第几位。具体如何调用，这里就不进行展开！
（2）当前任务开始执行：
{
"type":"execution_start",
"data":{
"prompt_id":"3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384"
}
}
当你收到type为execution_start信息时，这是comfyui在告诉你，你的任务id，prompt_id为“3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384”的任务当前正在被执行
（3）当前任务执行的步骤信息：
{
"type":"executing",
"data":{
"node":"5",
"prompt_id":"3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384"
}
}
当你收到type为executing信息时，这是comfyui在告诉你，你的任务id，prompt_id为“3935f7c3-ec38-4d94-843f-86fe86c6d384”的任务当前正在执行节点5的步骤，此处你可以解析到前端，显示当前执行的步骤名称，如下图所示
（4）当前进度信息：
{
"type":"progress",
"data":{
"value":1,
"max":10
}
}
当你收到type为progress信息时，这是comfyui在告诉你，当前步骤执行的进度，value是当前的步数，max是总的步数，如下图所示
（5）绘图结束：
{
"type":"executing",
"data":{
"node":null,
"prompt_id":"37099310-a790-44f4-8d13-4f4d5f69c891"
}
}
绘图结束时，type类型仍然是executing，和前面的（3）是一样的，区别主要在于node为null,也就是当type=executing,且node=null的时候，说明流程已经跑完，此时需要通过接口GET /history/{prompt_id}获取输出的图片信息。底下是通过history获取到的图片信息：
{
"37099310-a790-44f4-8d13-4f4d5f69c891": {
略。。。。。。。。。。
"outputs": {
"18": {
"images": [
{
"filename": "ComfyUI_temp_slqio_00001_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
},
{
"filename": "ComfyUI_temp_slqio_00002_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
},
{
"filename": "ComfyUI_temp_slqio_00003_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
},
{
"filename": "ComfyUI_temp_slqio_00004_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
}
]
},
"22": {
"images": [
{
"filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00001_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
},
{
"filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00002_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
},
{
"filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00003_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
},
{
"filename": "ComfyUI_temp_rfvdr_00004_.png",
"subfolder": "",
"type": "temp"
}
]
},
"24": {
"images": [
{
"filename": "ComfyUI_00702_.png",
"subfolder": "",
"type": "output"
},
{
"filename": "ComfyUI_00703_.png",
"subfolder": "",
"type": "output"
},
{
"filename": "ComfyUI_00704_.png",
"subfolder": "",
"type": "output"
},
{
"filename": "ComfyUI_00705_.png",
"subfolder": "",
"type": "output"
}
]
}
}
}
}
outputs中的内容就是最终生成的图片信息，我们通过将图片信息进行拼接，即可获取到图片的url访问地址，
例如：ComfyUI_00702_.png这张图片，其拼接后的访问地址就是：
http://127.0.0.1:8188/view?filename=ComfyUI_00702_.png&type=output
该地址实际是使用了comfyui的view接口
3、图片的在线预览接口：GET /view
Online preview interface for images (uploaded images, raw images, and masked images are all previewed through this interface)
Request parameters
| name | Location | type | required | illustrate |
|---|---|---|---|---|
| filename | query | string | yes | Picture name |
| type | query | string | no | The folder where the pictures are stored (input is the long-distance uploaded picture, output is the generated picture) |
| subfolder | query | string | no | Subfolder (please leave it blank if none exists) |
| preview | query | string | no | Preview |
| channel | query | string | no | none |
In the previous websocket, we obtained the final image information through history. We spliced the image information to obtain the URL access address of the image, which is to obtain the image through this interface.
(2) Detailed explanation of binary data:
Binary data means that during the drawing process, if the image preview is turned on in the sampler, comfyui will push it to you in the form of binary data. If it is not turned on, there will be none, as follows:
Summarize
At this point, the entire calling logic of the stable diffusion comfyui api has been completed. Whether it is a Vincent picture, a picture, face changing, reverse keywords, etc., the same process is followed. You can also refer to my project during the actual development process. If you need my comfyui workflow.json workflow, you can contact me to get v:ai_009966
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https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=12603
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