本地安装的 Stable Diffusion WebUI 开启 API 模式非常简单，核心是通过启动参数启用 API 功能，同时可以配置跨域、端口等参数适配电商工作室的自动化需求（如批量生成商品图）。以下是分步骤的完整教程：
一、核心启动参数（关键）
Stable Diffusion WebUI 的 API 功能默认关闭，需要在启动时添加以下参数：
bash
--api # 核心参数：启用 API 功能
--cors-allow-origins=* # 可选：允许跨域请求（方便 Python 脚本远程调用）
--port=7861 # 可选：指定 API 端口（避免与 WebUI 端口 7860 冲突）
--listen # 可选：允许局域网/外网访问（服务器部署时必加）
--no gradio # 可选：仅启动 API，不加载 WebUI 界面（节省资源，适合后台运行）
二、不同系统的启动方法
- Windows 系统（常用）
- 找到 Stable Diffusion WebUI 的启动脚本 webui-user.bat
- 右键编辑，修改 set COMMANDLINE_ARGS= 这一行，添加 API 参数：
bat
set COMMANDLINE_ARGS=--api --cors-allow-origins=* --port=7861 --listen
- Linux/macOS 系统（服务器部署优先）
- 编辑启动脚本 webui-user.sh
- 修改 COMMANDLINE_ARGS 变量：
bash
COMMANDLINE_ARGS="--api --cors-allow-origins=* --port=7861 --listen --no-gradio"
- 执行 ./webui.sh 启动，或用 nohup ./webui.sh & 实现后台持久运行（适合 Linux 服务器）。
三、验证 API 是否开启
启动后，访问以下地址，若返回 JSON 数据则说明 API 正常：
plaintext
http://localhost:7861/docs # Swagger 文档（查看所有 API 接口）
http://localhost:7861/sdapi/v1/models # 获取当前加载的模型列表
四、Python 调用 API 示例（电商批量生成商品图）
开启 API 后，你可以用 Python 脚本批量调用 Stable Diffusion 生成商品主图、详情图，完美适配店群自动化需求。以下是最简示例：
python
import requests
import json
API 地址（本地或服务器地址）
url = "http://localhost:7861/sdapi/v1/txt2img"
生成参数（可根据商品类型调整 prompt）
payload = {
"prompt": "high quality product photo of a wireless earphone, white background, professional lighting",
"negative_prompt": "blurry, low quality, watermark",
"width": 512,
"height": 512,
"batch_size": 4, # 一次生成 4 张图（批量效率更高）
"steps": 20,
"cfg_scale": 7.5
}
发送请求
response = requests.post(url, json=payload)
data = response.json()
保存生成的图片
for i, img_data in enumerate(data["images"]):
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO
img = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(img_data.split(",", 1)[0])))
img.save(f"product_{i}.png")
五、高级配置（适配 Linux 服务器集群）
1. Docker 部署 API 服务：将 Stable Diffusion API 打包成 Docker 镜像，通过 KVM 虚拟化批量部署到多个服务器节点，实现负载均衡。
2. API 密钥认证：若对外提供 API 服务，可通过第三方插件（如 sd-webui-api-auth ）添加密钥认证，防止滥用。
3. 模型自动切换：通过 API 调用 sdapi/v1/options 接口，动态切换不同模型（如商品图模型、场景图模型），适配不同业务需求。
六、常见问题
1. API 调用无响应：检查是否添加 --listen 参数，服务器防火墙是否开放 7861 端口。
2. 跨域错误：确保添加 --cors-allow-origins=* 参数，或在 Python 脚本中设置 headers={"Origin": "http://localhost"} 。
3. 显存不足：批量生成时降低 batch_size ，或使用 --xformers 参数优化显存占用。
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