
PyTorch量化壓縮API:優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵技術(shù)
') def queue_prompt(textPrompt): p = {"prompt": textPrompt, "client_id": client_id} data = json.dumps(p).encode('utf-8') req = urllib.request.Request("http://{}/prompt".format(server_address), data=data) return json.loads(urllib.request.urlopen(req).read()) def get_image(fileName, subFolder, folder_type): data = {"filename": fileName, "subfolder": subFolder, "type": folder_type} url_values = urllib.parse.urlencode(data) with urllib.request.urlopen("http://{}/view?{}".format(server_address, url_values)) as response: return response.read()
在生產(chǎn)環(huán)境中,開發(fā)者可以使用 Flask 或 FastAPI 等框架來部署 ComfyUI API。通過創(chuàng)建一個新的 Python 腳本,集成 ComfyUI 的模塊和方法,即可實(shí)現(xiàn)高效的圖像生成服務(wù)。
ComfyUI API 是一個功能強(qiáng)大且靈活的圖像生成工具。它不僅解決了傳統(tǒng) WebUI API 的諸多問題,還為開發(fā)者提供了一種高效、便捷的圖像生成方式。在實(shí)際應(yīng)用中,ComfyUI API 可以顯著提高開發(fā)效率和圖像生成質(zhì)量,是開發(fā)者不可或缺的工具。
問:ComfyUI API 支持哪些圖像生成任務(wù)?
問:如何集成 ComfyUI API 到現(xiàn)有項(xiàng)目中?
問:ComfyUI API 的 WebSocket 功能如何使用?
問:ComfyUI API 如何處理任務(wù)隊(duì)列?
問:在圖像生成過程中如何獲取預(yù)覽?