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反向提示詞我們用這個就好了：cartoonpaintingllustration, (worst quality, low quality, normal quality:2)，其他配置可以參照下圖，注意圖片的寬度和高度要和 ControlNet 插件中上傳的圖片一致。

在 ControlNet 插件中，我們需要用到 2 個 ControlNet Unit，在第一個 Unit 中我們先上傳一張文字圖片，這個文字就是要在圖片中隱藏的文字，可以用 Word 或者 WPS 寫一個字然后截圖保存下來，保存下來后記得看下圖片的尺寸，然后修改上面提到的圖片寬度和高度。其他屬性的修改可以參考下圖，模型要選擇control_v1p_sd15_qrcode_monster：

因為文字圖片是黑底白字的，需要在預處理中選擇invert，如果文字圖片是白底黑字的話就需要選擇無。

ControlNet 第二個 Unit 的配置大致相同，上傳同樣的圖片，但模型要選擇control_v1p_sd15_brightness，還有控制權重、啟動控制的步數和結束控制的步數也需做相應調整，詳細配置信息如下：

生成的效果如下：

除了隱藏文字外，我們還可以隱藏 LOGO，比如將文字圖片中的文字換成 APPLE 的 LOGO，也可以實現類似的效果。

隱藏二維碼圖片

生成隱藏二維碼圖片我們需要先制作一張二維碼圖片，這張圖片要放到 ContolNet 插件中作為圖片生成的引導。二維碼圖片的制作需要用到之前預安裝的sd-webui-qrcode-toolkit插件，安裝完插件后，我們可以在 sd-webui 的頂部菜單欄中看到QR Toolkit這個菜單，進入后可以看到如下界面：

在 QR Toolkit 中輸入一個網址后右邊會生成二維碼，下面的各種參數用來調整二維碼圖片的效果，截圖之外的參數不需要調整，只需要調整上圖中的參數即可。這里主要的目標是盡量讓二維碼圖片看起來不那么像二維碼，這樣生成出來的圖片二維碼的痕跡就不會那么重。但如果二維碼圖片調整太過的話，可能導致生成的圖片無法被正常掃描，因此要做好其中的權衡，在調整過程中如果二維碼不容易被掃描，QR Toolkit 會提示：This QR Code may or may not be scannable. Please verify before using。調整完后下載二維碼圖片以備用。

回到文生圖界面中，這次我們選擇的模型是Realistic Vision V5.1，準備生成一張森林女精靈的圖片，采樣器建議選擇Euler a，注意寬度和高度要和二維碼圖片的高度和寬度一致，詳細配置信息如下所示：

在 ControlNet 插件中，同樣需要用到 2 個 ControlNet Unit，步驟與隱藏文字相同，只是將文字圖片替換成之前生成的二維碼圖片，詳細配置信息如下：

因為這次生成的圖片有人物，所以我們要用到 ADetailer 插件來進行面部修復，ADetailer 的配置信息如下：

生成的效果如下：

使用 API 實現

了解了手動實現的過程后，我們再來看 API 的實現方式。

sd-webui API 服務

首先我們要啟動 sd-webui 的 API 服務，正常啟動 sd-webui 是通過webui.sh命令（Windows 是webui.bat）進行啟動，默認方式啟動后只能是本地訪問，如果你的 sd-webui 是部署在服務器上的話，那么你無法通過{服務器IP}:7860這個地址進行訪問，這時候你需要添加參數--listen，添加過后就可以通過{服務器IP}:7860地址進行訪問了。

bash webui.sh --listen

如果你想在瀏覽器上安裝插件的話，系統會報安全錯誤提示，這意味著不允許你在服務器上直接安裝 sd-webui 插件，這時候你需要添加參數--enable-insecure-extension-access。

bash webui.sh --listen --enable-insecure-extension-access

這樣啟動 sd-webui 服務后只能訪問 web 頁面，并沒有 API 服務，如果想要啟動 API 服務的話，需要添加參數--api，這樣啟動后就可以通過{服務器IP}:7860/docs地址來訪問 sd-webui 的 API 文檔了。

bash webui.sh --listen --enable-insecure-extension-access --api

如果你想為 sd-webui 增加一些安全性，可以添加參數--gradio-auth，啟動服務后用戶只要訪問{服務器IP}:7860就會看到一個登陸頁面，需要輸入用戶名和密碼才能訪問。

bash webui.sh --listen --enable-insecure-extension-access --api --gradio-auth {username}:{password}

隱藏文字圖片

在手動生成圖片的過程中，我們主要使用的是 sd-webui 的文生圖功能，這個功能對應的 API 接口是sdapi/v1/txt2img，它的請求方式是POST，請求參數有模型、正向提示詞、負向提示詞等等，返回的結果在images參數中，是一個列表，列表中的每個元素都是一個圖片的 base64 編碼，我們只需要將列表中的第一個元素保存成圖片即可，示例代碼如下：

def generate_img() -> str:

    response = requests.post(

        url=f"{SD_ENDPOINT}/sdapi/v1/txt2img",

        headers={"Content-Type": "application/json", "accept": "application/json"},

        data=json.dumps(

            {

                "prompt": "xxxx", # 正向提示詞

                "negative_prompt": "yyy", # 反向提示詞

                "sd_model_checkpoint": "realsticVisionV51_v51VAE.safetensors [15012c583f]", # 模型

                "width": 512, # 寬度

                "height": 512, # 高度

                "batch_size": 1, # 生成次數

                "n_iter": 1, # 每次數量

                "steps": 25, # 采樣步數

                "cfg_scale": 7, # 提示詞引導系數

                "sampler_name": "DPM++ SDE Karras", # 采樣器

            }

        ),

    )

    response.raise_for_status()

    return response.json()["images"][0]

在示例代碼中我們列舉了手動生成圖片的幾個配置參數，其中模型參數sd_model_checkpoint的值可以通過另外一個接口sdapi/v1/sd-models來獲取，更多的參數信息可以參考接口文檔：

在請求參數中，我們除了要傳 sd-webui 的基本參數外，還需要傳入我們所用到的插件的參數，比如我們在之前示例中用到的 ControlNet 插件，那么我們就需要將 ControlNet 插件的配置加入到請求參數中，示例代碼如下：

data=json.dumps(

    {

        ...

        "alwayson_scripts": {

            "controlnet": {

                "args": [

                    {

                        "input_image": input_image, # 上傳的文件

                        "model": "control_sd15_qrcode_monster [ff0e6388]", # 模型

                        "weight": 1, # 控制權重

                        "guidance_start": 0, # 啟動控制的步數

                        "guidance_end": 1, # 結束控制的步數

                        "resize_mode": 2, # 縮放模式，2表示填充

                        "module": "invert", # 預處理

                        "pixel_perfect": True, # 完美匹配像素

                    },

                    {

                        "input_image": input_image, # 上傳的文件

                        "model": "control_v1p_sd15_brightness [1cf9248a]", # 模型

                        "weight": 0.3, # 控制權重

                        "guidance_start": 0.65, # 啟動控制的步數

                        "guidance_end": 0.9, # 結束控制的步數

                        "resize_mode": 2, # 縮放模式，2表示填充

                        "module": "invert", # 預處理

                        "pixel_perfect": True, # 完美匹配像素

                    },

                ]

            },

        },

    }

),

sd-webui 插件的參數都放在alwayson_scripts中，每個插件以自己名稱作為 key，ControlNet 插件的 key 是controlnet，下面的 args 數組是我們用到的 2 個 ControlNet Unit，然后是每個 Unit 的配置，這里我們列舉了手動示例中的幾個參數。其中的model參數的值可以通過另外一個接口controlnet/modelslist來獲取，更多的參數可以參考ControlNet 插件的 API 文檔^[11]。

其實每個插件都會將自己的接口信息會添加到 sd-webui API 的接口文檔中，比如 ControlNet 插件就增加了以controlnet開頭的幾個接口，文檔做得好的插件還會有自己的接口文檔，通常放在插件倉庫的 Wiki 中，比如 ControlNet 插件的接口文檔就放在了這里^[12]。

input_image參數是我們上傳的文字圖片，我們需要將其轉換成 base64 編碼，圖片文件轉 base64 編碼的示例方法如下：

def image_to_base64(image_path: str) -> str:

    # 打開圖像文件

    with Image.open(image_path) as image:

        # 創建一個BytesIO對象

        buffered_image = BytesIO()

        # 保存圖像到BytesIO對象

        image.save(buffered_image, format="PNG")

        # 獲取BytesIO對象的二進制數據

        image_bytes = buffered_image.getvalue()

        # 轉換二進制數據為base64編碼

        base64_string = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")

        return base64_string

調用文生圖接口生成圖片后，我們可以將生成的圖片保存到本地，示例代碼如下：

def saveImg(output_path="output.jpg", ):

    img = generate_img()

    image_data = base64.b64decode(img)

    image_io = BytesIO(image_data)

    image = Image.open(image_io)

    image.save(output_path)

這樣我們就實現了通過 API 方式生成隱藏文字圖片的功能了，生成的圖片保存在output.png文件中。

隱藏二維碼圖片

隱藏二維碼圖片的 API 實現方式與隱藏圖片的實現方式基本相同，不同的地方是我們還用到另外一個 ADetailer 插件，這個插件的配置我們也需要一起放在請求參數中，示例代碼如下：

data=json.dumps(

    {

        ...

        "alwayson_scripts": {

            "controlnet": {...},

            "ADetailer": {

                "args": [

                    {

                        "ad_model": "face_yolov8n.pt",

                    }

                ]

            },

        }

    }

),

這里我們只添加了 ADetailer 插件中的模型參數，其他參數都用默認的，插件更多參數信息可以參考ADetailer 插件的 API 文檔^[13]。

總結

以上就是通過 API 實現 Stable Diffusion 文字和二維碼隱藏圖片的全部過程，現在有一些 APP 已經實現了這些功能，比如字畫幻術圖等，如果覺得自己實現起來比較麻煩的話，也可以直接使用這些 APP 來生成圖片，它們的實現原理都是一樣的，都是通過 sd-webui API 的方式來實現。

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