StableDiffusionNet 1.0.0

StableDiffusionNet

Прогрессивный .NET клиент для Stable Diffusion WebUI API

🌟 Особенности

• 🔄 Dependency Injection: Полная поддержка DI контейнеров
• 🛡️ Обработка ошибок: Встроенная retry-логика с использованием Polly
• 📝 Асинхронность: Все операции поддерживают async/await и CancellationToken
• 📖 Документация: Полная XML документация для всех публичных API
• 🧪 Тестируемость: Все зависимости абстрагированы через интерфейсы
• 🔍 Логирование: Интеграция с Microsoft.Extensions.Logging

📦 Установка

dotnet add package StableDiffusionNet

Или через NuGet Package Manager:

Install-Package StableDiffusionNet

🚀 Быстрый старт

Настройка с Dependency Injection

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using StableDiffusionNet.Extensions;

// Настройка DI контейнера
var services = new ServiceCollection();

// Добавление логирования
services.AddLogging(builder => builder.AddConsole());

// Регистрация StableDiffusion клиента
services.AddStableDiffusion(options =>
{
    options.BaseUrl = "http://localhost:7860";
    options.TimeoutSeconds = 300;
    options.RetryCount = 3;
    options.EnableDetailedLogging = true;
});

var serviceProvider = services.BuildServiceProvider();
var client = serviceProvider.GetRequiredService<IStableDiffusionClient>();

Простая настройка

// Для быстрого старта с настройками по умолчанию
services.AddStableDiffusion("http://localhost:7860");

📚 Примеры использования

1. Генерация изображения из текста (txt2img)

using StableDiffusionNet.Models.Requests;

var request = new TextToImageRequest
{
    Prompt = "a beautiful sunset over mountains, highly detailed, 4k",
    NegativePrompt = "blurry, low quality, distorted",
    Width = 512,
    Height = 512,
    Steps = 30,
    CfgScale = 7.5,
    SamplerName = "Euler a",
    Seed = -1 // Случайный seed
};

var response = await client.TextToImage.GenerateAsync(request);

// Сохранение первого изображения
var base64Image = response.Images[0];
ImageHelper.Base64ToImage(base64Image, "output.png");

Console.WriteLine($"Сгенерировано изображений: {response.Images.Count}");
Console.WriteLine($"Информация: {response.Info}");

2. Генерация изображения из изображения (img2img)

using StableDiffusionNet.Models.Requests;
using StableDiffusionNet.Helpers;

// Загрузка исходного изображения
var initImageBase64 = ImageHelper.ImageToBase64("input.png");

var request = new ImageToImageRequest
{
    InitImages = new List<string> { initImageBase64 },
    Prompt = "transform into a painting in van gogh style",
    NegativePrompt = "photo, realistic",
    DenoisingStrength = 0.7,
    Steps = 30,
    CfgScale = 7.5
};

var response = await client.ImageToImage.GenerateAsync(request);
ImageHelper.Base64ToImage(response.Images[0], "output.png");

3. Работа с моделями

// Получение списка доступных моделей
var models = await client.Models.GetModelsAsync();
foreach (var model in models)
{
    Console.WriteLine($"Модель: {model.Title}");
}

// Получение текущей модели
var currentModel = await client.Models.GetCurrentModelAsync();
Console.WriteLine($"Текущая модель: {currentModel}");

// Смена модели
await client.Models.SetModelAsync("sd_xl_base_1.0.safetensors");

// Обновление списка моделей
await client.Models.RefreshModelsAsync();

4. Отслеживание прогресса генерации

// Запуск генерации в отдельной задаче
var generateTask = client.TextToImage.GenerateAsync(request);

// Мониторинг прогресса
while (!generateTask.IsCompleted)
{
    var progress = await client.Progress.GetProgressAsync();
    
    Console.WriteLine($"Прогресс: {progress.Progress:P}");
    
    if (progress.State != null)
    {
        Console.WriteLine($"Шаг: {progress.State.SamplingStep}/{progress.State.SamplingSteps}");
        Console.WriteLine($"ETA: {progress.EtaRelative:F1} сек");
    }
    
    await Task.Delay(1000);
}

var result = await generateTask;

5. Прерывание генерации

// Прерывание текущей генерации
await client.Progress.InterruptAsync();

// Пропуск текущего изображения при батч-генерации
await client.Progress.SkipAsync();

6. Работа с настройками WebUI

// Получение текущих настроек
var options = await client.Options.GetOptionsAsync();
Console.WriteLine($"Текущий CLIP skip: {options.ClipStopAtLastLayers}");

// Изменение настроек
options.ClipStopAtLastLayers = 2;
options.EnableXformers = true;
await client.Options.SetOptionsAsync(options);

7. Получение списка sampler'ов

var samplers = await client.Samplers.GetSamplersAsync();
foreach (var sampler in samplers)
{
    Console.WriteLine($"Sampler: {sampler}");
}

8. Проверка доступности API

var isAvailable = await client.PingAsync();
if (isAvailable)
{
    Console.WriteLine("API доступен");
}
else
{
    Console.WriteLine("API недоступен");
}

9. Батч-генерация изображений

var request = new TextToImageRequest
{
    Prompt = "a cute cat, highly detailed",
    BatchSize = 4,  // 4 изображения за раз
    NIter = 2,      // 2 батча
    Steps = 20
};

var response = await client.TextToImage.GenerateAsync(request);
// Получим 8 изображений (4 × 2)

for (int i = 0; i < response.Images.Count; i++)
{
    ImageHelper.Base64ToImage(response.Images[i], $"output_{i}.png");
}

10. High Resolution (Hires.fix)

var request = new TextToImageRequest
{
    Prompt = "a beautiful landscape, 8k, highly detailed",
    Width = 512,
    Height = 512,
    EnableHr = true,
    HrScale = 2.0,  // Увеличение в 2 раза (итого 1024×1024)
    HrUpscaler = "Latent",
    HrSecondPassSteps = 20,
    DenoisingStrength = 0.7
};

var response = await client.TextToImage.GenerateAsync(request);

11. Inpainting (рисование по маске)

var initImage = ImageHelper.ImageToBase64("input.png");
var mask = ImageHelper.ImageToBase64("mask.png"); // Белые области будут перерисованы

var request = new ImageToImageRequest
{
    InitImages = new List<string> { initImage },
    Mask = mask,
    Prompt = "a red apple",
    DenoisingStrength = 0.75,
    InpaintingFill = 1, // 0: fill, 1: original, 2: latent noise, 3: latent nothing
    InpaintFullRes = true,
    MaskBlur = 4
};

var response = await client.ImageToImage.GenerateAsync(request);
ImageHelper.Base64ToImage(response.Images[0], "inpainted.png");

🔧 Конфигурация

Доступные опции

services.AddStableDiffusion(options =>
{
    // Базовый URL API (обязательно)
    options.BaseUrl = "http://localhost:7860";
    
    // Таймаут для запросов в секундах (по умолчанию: 300)
    options.TimeoutSeconds = 600;
    
    // Количество повторов при ошибке (по умолчанию: 3)
    options.RetryCount = 5;
    
    // Задержка между повторами в мс (по умолчанию: 1000)
    options.RetryDelayMilliseconds = 2000;
    
    // API ключ (если требуется)
    options.ApiKey = "your-api-key";
    
    // Детальное логирование (по умолчанию: false)
    options.EnableDetailedLogging = true;
});

🧪 Тестирование

Благодаря использованию интерфейсов, все компоненты легко тестируются с использованием mock-объектов:

var mockHttpClient = new Mock<IHttpClientWrapper>();
mockHttpClient
    .Setup(x => x.PostAsync<TextToImageRequest, TextToImageResponse>(
        It.IsAny<string>(), 
        It.IsAny<TextToImageRequest>(), 
        It.IsAny<CancellationToken>()))
    .ReturnsAsync(new TextToImageResponse 
    { 
        Images = new List<string> { "base64data" } 
    });

var service = new TextToImageService(
    mockHttpClient.Object, 
    Mock.Of<ILogger<TextToImageService>>());

📝 Обработка ошибок

Библиотека предоставляет специализированные исключения:

• StableDiffusionException - базовое исключение
• ApiException - ошибки API (содержит StatusCode и ResponseBody)
• ConfigurationException - ошибки конфигурации

try
{
    var response = await client.TextToImage.GenerateAsync(request);
}
catch (ApiException ex)
{
    Console.WriteLine($"Ошибка API: {ex.Message}");
    Console.WriteLine($"Статус код: {ex.StatusCode}");
    Console.WriteLine($"Тело ответа: {ex.ResponseBody}");
}
catch (StableDiffusionException ex)
{
    Console.WriteLine($"Общая ошибка: {ex.Message}");
}

🔄 Retry Policy

Библиотека использует Polly для автоматических повторов при временных ошибках:

• Транзитные HTTP ошибки
• Ошибки сети
• HTTP 429 (Too Many Requests)

Повторы выполняются с экспоненциальной задержкой.

🎯 Требования

• .NET Standard 2.1 или выше
• Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111) с включенным API

🤝 Вклад в проект

Мы приветствуем вклад в развитие проекта! Пожалуйста:

1. Создайте форк репозитория
2. Создайте ветку для вашей функции
3. Внесите изменения с соблюдением принципов SOLID
4. Добавьте тесты
5. Создайте Pull Request

📄 Лицензия

MIT License

🔗 Полезные ссылки

• Stable Diffusion WebUI
• API Documentation

📧 Поддержка

При возникновении проблем создайте issue в репозитории проекта.