Platform For AI:Stable Diffusion WebUI を使用した AI 描画サービスのデプロイ

Standard Edition サービスのデプロイ

{
    "metadata": {
        "instance": 1,
        "name": "sd_v32",
        "enable_webservice": true
    },
    "containers": [
        {
            "image": "eas-registry-vpc.<region>.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2",
            "script": "./webui.sh --listen --port 8000 --skip-version-check --no-hashing --no-download-sd-model --skip-prepare-environment --api --filebrowser --data-dir=/code/stable-diffusion-webui/data",
            "port": 8000
        }
    ],
    "cloud": {
        "computing": {
            "instance_type": "ml.gu7i.c16m60.1-gu30",
            "instances": null
        },
        "networking": {
            "vpc_id": "vpc-t4nmd6nebhlwwexk2****",
            "vswitch_id": "vsw-t4nfue2s10q2i0ae3****",
            "security_group_id": "sg-t4n85ksesuiq3wez****"
        }
    },
    "storage": [
        {
            "oss": {
                "path": "oss://examplebucket/data-oss",
                "readOnly": false
            },
            "properties": {
                "resource_type": "model"
            },
            "mount_path": "/code/stable-diffusion-webui/data"
        },
        {
            "nfs": {
                "path": "/",
                "server": "726434****-aws0.ap-southeast-1.nas.aliyuncs.com"
            },
            "properties": {
                "resource_type": "model"
            },
            "mount_path": "/code/stable-diffusion-webui/data"
        }
    ]
} 

以下のパラメーターに注意してください：

API Edition サービスのデプロイ

{
    "metadata": {
        "name": "sd_async",
        "instance": 1,
        "rpc.worker_threads": 1,
        "type": "Async"
    },
    "cloud": {
        "computing": {
            "instance_type": "ml.gu7i.c16m60.1-gu30",
            "instances": null
        },
        "networking": {
            "vpc_id": "vpc-bp1t2wukzskw9139n****",
            "vswitch_id": "vsw-bp12utkudylvp4c70****",
            "security_group_id": "sg-bp11nqxfd0iq6v5g****"
        }
    },
    "queue": {
        "cpu": 1,
        "max_delivery": 1,
        "memory": 4000,
        "resource": ""
    },
    "storage": [
        {
            "oss": {
                "path": "oss://examplebucket/aohai-singapore/",
                "readOnly": false
            },
            "properties": {
                "resource_type": "model"
            },
            "mount_path": "/code/stable-diffusion-webui/data"
        },
        {
            "nfs": {
                "path": "/",
                "server": "0c9624****-fgh60.cn-hangzhou.nas.aliyuncs.com"
            },
            "properties": {
                "resource_type": "model"
            },
            "mount_path": "/code/stable-diffusion-webui/data"
        }
    ],
    "containers": [
        {
            "image": "eas-registry-vpc.<region>.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2",
            "script": "./webui.sh --listen --port 8000 --skip-version-check --no-hashing --no-download-sd-model --skip-prepare-environment --api-log --time-log --nowebui --data-dir=/code/stable-diffusion-webui/data",
            "port": 8000
        }
    ]
} 

以下の表は、Standard Edition サービスのデプロイと設定が異なるパラメーターのみを説明しています。

cURL コマンドを使用したサービスリクエストの送信

サンプルコード：

curl --location --request POST '<service_url>/sdapi/v1/txt2img' \
--header 'Authorization: <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "prompt":"cute dog ",
  "steps":20
}'

ここで：

• <service_url>：ステップ 1 で取得したサービスエンドポイントに置き換えます。エンドポイントの末尾にある / を削除する必要があります。

• <token>：ステップ 1 で取得したサービストークンにこのパラメーターを設定します。

コマンドを実行すると、システムは Base64 エンコードされた画像を返します。

Python を使用したサービスリクエストの送信

API を参照してサービスリクエストを送信します。

• 例 1 (推奨)：EAS サービスに OSS バケットをマウントして、生成された画像を保存することを推奨します。以下の例では、リクエストボディで OSS マウントパスを使用して画像を OSS に保存し、oss2 SDK を使用して画像を OSS からローカルデバイスにダウンロードします。

  import requests
  import oss2
  from oss2.credentials import EnvironmentVariableCredentialsProvider
  
  # ステップ 1: リクエストを送信します。生成された画像は OSS に保存されます。
  url = "<service_url>"
  
  # Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API 操作に対する権限を持っています。これらの認証情報を使用して OSS で操作を実行することは、高いリスクを伴う操作です。RAM ユーザーを使用して API 操作を呼び出すか、日常の O&M を実行することを推奨します。RAM ユーザーを作成するには、RAM コンソールにログインしてください。
  auth = oss2.ProviderAuth(EnvironmentVariableCredentialsProvider())
  
  # この例では、中国 (杭州) リージョンのエンドポイントを使用します。実際の エンドポイントを指定してください。
  bucket = oss2.Bucket(auth, '<endpoint>', '<examplebucket>')
  
  payload = {
      "alwayson_scripts": {
          "sd_model_checkpoint": "deliberate_v2.safetensors",
          "save_dir": "/code/stable-diffusion-webui/data/outputs"
      },
      "steps": 30,
      "prompt": "girls",
      "batch_size": 1,
      "n_iter": 2,
      "width": 576,
      "height": 576,
      "negative_prompt": "ugly, out of frame"
  }
  
  session = requests.session()
  session.headers.update({"Authorization": "<token>"})
  
  response = session.post(url=f'{url}/sdapi/v1/txt2img', json=payload)
  if response.status_code != 200:
      raise Exception(response.content)
  
  data = response.json()
  
  
  # ステップ 2: OSS から画像を取得し、オンプレミスのデバイスに画像をダウンロードします。
  
  # サービスをデプロイしたときに指定した OSS の mount_path 設定。
  mount_path = "/code/stable-diffusion-webui/data"
  
  # サービスをデプロイしたときに指定した OSS パス。
  oss_url = "oss://examplebucket/data-oss"
  
  for idx, img_path in enumerate(data['parameters']['image_url'].split(',')):
      # OSS で生成された画像の実際の URL を取得します。
      img_oss_path = img_path.replace(mount_path, oss_url)
      print(idx, img_oss_path, url)
  
      # OSS オブジェクトをオンプレミスのファイルシステムにダウンロードします。<examplebucket> を作成した OSS バケットの名前に置き換えます。
      bucket.get_object_to_file(img_oss_path[len("oss://examplebucket/"):], f'output-{idx}.png')

  以下の表は、主要なパラメーターを説明しています：

  設定	説明
  url	<service_url> をステップ 1 で取得したサービスエンドポイントに置き換えます。エンドポイントの末尾にある / を削除する必要があります。
  bucket	ここで： <endpoint> は設定された OSS エンドポイントを指します。たとえば、中国 (上海) リージョンのエンドポイントは http://oss-cn-shanghai.aliyuncs.com です。サービスが別のリージョンにデプロイされている場合は、必要に応じてパラメーターを設定してください。詳細については、「OSS のリージョンとエンドポイント」をご参照ください。 <examplebucket> を作成した OSS バケットの名前に置き換えます。
  <token>	このパラメーターをステップ 1 で取得したトークンに設定します。
  mount_path	サービスをデプロイしたときに設定した OSS マウントパス。
  oss_url	サービスをデプロイしたときに設定した OSS ストレージパス。

  コードが正常に実行されると、以下の結果が返されます。OSS コンソールに移動し、サービスをデプロイしたときにマウントしたストレージの outputs ディレクトリで生成された画像を表示できます。

  0 /code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img-grids/2024-06-26/grid-093546-9ad3f23e-a5c8-499e-8f0b-6effa75bd04f.png oss://examplebucket/data-oss/outputs/txt2img-grids/2024-06-26/grid-093546-9ad3f23e-a5c8-499e-8f0b-6effa75bd04f.png
  1 /code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img-images/2024-06-26/093536-ab4c6ab8-880d-4de6-91d5-343f8d97ea3c-3257304074.png oss://examplebucket/data-oss/outputs/txt2img-images/2024-06-26/093536-ab4c6ab8-880d-4de6-91d5-343f8d97ea3c-3257304074.png
  2 /code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img-images/2024-06-26/093545-6e6370d7-d41e-4105-960a-b4739af30c0d-3257304075.png oss://examplebucket/data-oss/outputs/txt2img-images/2024-06-26/093545-6e6370d7-d41e-4105-960a-b4739af30c0d-3257304075.png

• 例 2：画像をローカルパスに保存します。以下の Python コードを実行して、Base64 エンコードされた画像を取得し、画像ファイルをローカルディレクトリに保存します。

  import requests
  import io
  import base64
  from PIL import Image, PngImagePlugin
  
  url = "<service_url>"
  
  payload = {
      "prompt": "puppy dog",
      "steps": 20,
      "n_iter": 2
  }
  
  session = requests.session()
  session.headers.update({"Authorization": "<token>"})
  
  
  response = session.post(url=f'{url}/sdapi/v1/txt2img', json=payload)
  if response.status_code != 200:
      raise Exception(response.content)
  
  data = response.json()
  
  # 同期リクエストから Base64 エンコードされた画像を取得できますが、代わりに画像 URL を取得することを推奨します。
  for idx, im in enumerate(data['images']):
      image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(im.split(",", 1)[0])))
  
      png_payload = {
          "image": "data:image/png;base64," + im
      }
      resp = session.post(url=f'{url}/sdapi/v1/png-info', json=png_payload)
  
      pnginfo = PngImagePlugin.PngInfo()
      pnginfo.add_text("parameters", resp.json().get("info"))
      image.save(f'output-{idx}.png', pnginfo=pnginfo)
  

  ここで：

  • <service_url>：このパラメーターをステップ 1 で取得したサービスエンドポイントに設定します。末尾の / を削除します。

  • <token>：ステップ 1 で取得したトークンに置き換えます。

LoRA 設定

サービスリクエストを送信する際、リクエストボディに <lora:yaeMikoRealistic_Genshin:1000> を追加して LoRA モデルを使用できます。詳細については、「LoRA」をご参照ください。

リクエストボディの例：

{
  "prompt":"girls <lora:yaeMikoRealistic_Genshin:1>",
  "steps":20,
  "save_images":true
}

ControlNet 設定

API リクエストで ControlNet データ形式を使用して、生成された画像に対して画像の水平または垂直維持などの一般的な変換を簡単に行うことができます。設定方法の詳細については、「例：ControlNet を使用した txt2img」をご参照ください。

方法 1：SDK for Python の使用

サンプルコード：

import requests

url = "<service_url>"
session = requests.session()
session.headers.update({"Authorization": "<token>"})

prompts = ["cute dog", "cute cat", "cute girl"]

for i in range(5):
    p = prompts[i % len(prompts)]
    payload = {
        "prompt": p,
        "steps": 20,
        "alwayson_scripts": {
            "save_dir": "/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/txt2img"
        },
    }
    response = session.post(url=f'{url}/sdapi/v1/txt2img?task_id=txt2img_{i}', json=payload)
    if response.status_code != 200:
        exit(f"send request error:{response.content}")
    else:
        print(f"send {p} success, index is {response.content}")


for i in range(5):
    p = prompts[i % len(prompts)]
    payload = {
        "prompt": p,
        "steps": 20,
        "alwayson_scripts": {
            "save_dir": "/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/img2img",
            "image_link": "https://eas-cache-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com/stable-diffusion-cache/tests/boy.png",
        },
    }
    response = session.post(url=f'{url}/sdapi/v1/img2img?task_id=img2img_{i}', json=payload)
    if response.status_code != 200:
        exit(f"send request error:{response.content}")
    else:
        print(f"send {p} success, index is {response.content}")

ここで：

• <service_url>：値をステップ 1 で取得したサービスエンドポイントに置き換えます。エンドポイントの末尾にある / を削除します。

• <token>：ステップ 1 で取得したトークンに置き換えます。

コードが正常に実行されると、システムは次の結果を出力します。実際の結果は異なる場合があります。

方法 2：SDK for Java の使用

Maven を使用して Java プロジェクトを管理します。そのため、必要なクライアント依存関係を pom.xml ファイルに追加する必要があります。詳細については、「SDK for Java」をご参照ください。

サンプルコード：

import com.aliyun.openservices.eas.predict.http.HttpConfig;
import com.aliyun.openservices.eas.predict.http.QueueClient;
import com.aliyun.openservices.eas.predict.queue_client.QueueUser;
import org.apache.commons.lang3.tuple.Pair;

import java.util.HashMap;

public class SDWebuiAsyncPutTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // キューサービスのクライアントを作成します。
        String queueEndpoint = "http://166233998075****.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com";
        String queueToken = "xxxxx==";
        // 入力キューの名前は、サービス名と使用したいリクエストパスで構成されます。
        String inputQueueName = "<service_name>/sdapi/v1/txt2img";

        // 入力キューを作成します。入力キューにリクエストデータを追加すると、推論サービスは自動的に入力キューからリクエストデータを読み取ります。
        QueueClient inputQueue =
            new QueueClient(queueEndpoint, inputQueueName, queueToken, new HttpConfig(), new QueueUser());
        // キューデータをクリアします。注意して進めてください。
        // input_queue.clear();

        // 入力キューにリクエストデータを追加します。
        int count = 5;
        for (int i = 0; i < count; ++i) {
            // リクエストデータを作成します。
            String data = "{\n" +
                "    \"prompt\": \"cute dog\", \n" +
                "    \"steps\":20,\n" +
                "    \"alwayson_scripts\":{\n" +
                "        \"save_dir\":\"/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/txt2img\"\n" +
                "    }\n" +
                "  }";
            // カスタムタグを作成します。
            HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(1);
            map.put("task_id", "txt2img_" + i);
            Pair<Long, String> entry = inputQueue.put(data.getBytes(), map);

            System.out.println(String.format("send success, index is %d, request_id is %s", entry.getKey(), entry.getValue()));
            // キューサービスは多優先度キューをサポートしています。put 関数を使用してリクエストの優先度レベルを設定できます。デフォルト値は 0 です。値 1 は高い優先度を指定します。
            //  inputQueue.put(data.getBytes(), 0L, null);
        }
        // クライアントを閉じます。
        inputQueue.shutdown();


        inputQueueName = "<service_name>/sdapi/v1/img2img";
        inputQueue =
            new QueueClient(queueEndpoint, inputQueueName, queueToken, new HttpConfig(), new QueueUser());
        for (int i = 0; i < count; ++i) {
            // リクエストデータを作成します。
            String data = "{\n" +
                "    \"prompt\": \"cute dog\", \n" +
                "    \"steps\":20,\n" +
                "    \"alwayson_scripts\":{\n" +
                "        \"save_dir\":\"/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/img2img\",\n" +
                "        \"image_link\":\"https://eas-cache-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com/stable-diffusion-cache/tests/boy.png\"\n" +
                "    }\n" +
                "  }";
            HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(1);
            map.put("task_id", "img2img_" + i);
            Pair<Long, String> entry = inputQueue.put(data.getBytes(), map);

            System.out.println(String.format("send success, index is %d, requestId is %s", entry.getKey(), entry.getValue()));
        }

        // クライアントを閉じます。
        inputQueue.shutdown();
    }
}

ここで：

• queueEndpoint：ステップ 1 で取得したサービスエンドポイントとして設定します。サンプルコードを参照してこのパラメーターを設定してください。

• queueToken：ステップ 1 で取得したサービストークン情報として設定します。

• <service_name>：デプロイされた非同期サービスの名前に置き換えます。

コードが正常に実行されると、システムは次の結果を出力します。実際の結果は異なる場合があります。

send success, index is 21, request_id is 05ca7786-c24e-4645-8538-83d235e791fe
send success, index is 22, request_id is 639b257a-7902-448d-afd5-f2641ab77025
send success, index is 23, request_id is d6b2e127-eba3-4414-8e6c-c3690e0a487c
send success, index is 24, request_id is 8becf191-962d-4177-8a11-7e4a450e36a7
send success, index is 25, request_id is 862b2d8e-5499-4476-b3a5-943d18614fc5
send success, index is 26, requestId is 9774a4ff-f4c8-40b7-ba43-0b1c1d3241b0
send success, index is 27, requestId is fa536d7a-7799-43f1-947f-71973bf7b221
send success, index is 28, requestId is e69bdd32-5c7b-4c8f-ba3e-e69d2054bf65
send success, index is 29, requestId is c138bd8f-be45-4a47-a330-745fd1569534
send success, index is 30, requestId is c583d4f8-8558-4c8d-95f7-9c3981494007

Process finished with exit code 0

方法 1：SDK for Python の使用

サンプルコード：

import json
import oss2

from oss2.credentials import EnvironmentVariableCredentialsProvider
from eas_prediction import QueueClient

sink_queue = QueueClient('139699392458****.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com', 'sd_async/sink')
sink_queue.set_token('<token>')
sink_queue.init()

mount_path = "/code/stable-diffusion-webui/data-oss"
oss_url = "oss://<examplebucket>/aohai-singapore"
# Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ペアは、すべての API 操作に対する権限を持っています。これらの認証情報を使用して OSS で操作を実行することは、高いリスクを伴う操作です。RAM ユーザーを使用して API 操作を呼び出すか、日常の O&M を実行することを推奨します。RAM ユーザーを作成するには、RAM コンソールにログインしてください。
auth = oss2.ProviderAuth(EnvironmentVariableCredentialsProvider())
# この例では、中国 (杭州) リージョンのエンドポイントを使用します。実際の エンドポイントを指定してください。
bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '<examplebucket>')


watcher = sink_queue.watch(0, 5, auto_commit=False)
for x in watcher.run():
    if 'task_id' in x.tags:
        print('index {} task_id is {}'.format(x.index, x.tags['task_id']))
    print(f'index {x.index} data is {x.data}')
    sink_queue.commit(x.index)
    try:
        data = json.loads(x.data.decode('utf-8'))
        for idx, path in enumerate(data['parameters']['image_url'].split(',')):
            url = path.replace(mount_path, oss_url)
            # OSS オブジェクトをオンプレミスのファイルシステムにダウンロードします。
            bucket.get_object_to_file(url[len("oss://<examplebucket>/"):], f'{x.index}-output-{idx}.png')
            print(f'save {url} to {x.index}-output-{idx}.png')
    except Exception as e:
        print(f'index {x.index} process data error {e}')

以下の表は、主要なパラメーターを説明しています：

クライアントは watcher.run() メソッドを使用してサーバーからの結果を継続的にリッスンします。サーバーが結果を返さない場合、クライアントは待機し続けます。サーバーが結果を返すと、クライアントは結果を出力します。以下は結果のサンプルです。実際の結果は異なる場合があります。OSS コンソールに移動して、サービスをデプロイしたときに指定した OSS ストレージパスで生成された画像を表示できます。

index 1 task_id is txt2img_0
index 1 data is b'{"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img/txt2img-images/2024-07-01/075825-a2abd45f-3c33-43f2-96fb-****50329671-1214613912.png","seed":"1214613912","error_msg":"","image_mask_url":""},"info":"{\\"hostname\\": \\"***-8aff4771-5c86c8d656-hvdb8\\"}"}'
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index 2 task_id is txt2img_1
index 2 data is b'{"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img/txt2img-images/2024-07-01/075827-c61af78c-25f2-47cc-9811-****aa51f5e4-1934284737.png","seed":"1934284737","error_msg":"","image_mask_url":""},"info":"{\\"hostname\\": \\"***-8aff4771-5c86c8d656-hvdb8\\"}"}'
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index 3 task_id is txt2img_2
index 3 data is b'{"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img/txt2img-images/2024-07-01/075829-1add1f5c-5c61-4f43-9c2e-****9d987dfa-3332597009.png","seed":"3332597009","error_msg":"","image_mask_url":""},"info":"{\\"hostname\\": \\"***-8aff4771-5c86c8d656-hvdb8\\"}"}'
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index 4 task_id is txt2img_3
index 4 data is b'{"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img/txt2img-images/2024-07-01/075832-2674c2d0-8a93-4cb5-9ff4-****46cec1aa-1250290207.png","seed":"1250290207","error_msg":"","image_mask_url":""},"info":"{\\"hostname\\": \\"***-8aff4771-5c86c8d656-hvdb8\\"}"}'
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index 5 task_id is txt2img_4
index 5 data is b'{"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data/outputs/txt2img/txt2img-images/2024-07-01/075834-8bb15707-ff0d-4dd7-b2da-****27717028-1181680579.png","seed":"1181680579","error_msg":"","image_mask_url":""},"info":"{\\"hostname\\": \\"***-8aff4771-5c86c8d656-hvdb8\\"}"}'
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方法 2：SDK for Java の使用

サンプルコード：

import com.aliyun.openservices.eas.predict.http.HttpConfig;
import com.aliyun.openservices.eas.predict.http.QueueClient;
import com.aliyun.openservices.eas.predict.queue_client.DataFrame;
import com.aliyun.openservices.eas.predict.queue_client.QueueUser;
import com.aliyun.openservices.eas.predict.queue_client.WebSocketWatcher;

public class SDWebuiAsyncWatchTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // キューサービスのクライアントを作成します。
        String queueEndpoint = "http://166233998075****.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com";
        String queueToken = "xxxxx==";
        // 出力キューの名前は、サービス名と "/sink" で構成されます。
        String sinkQueueName = "<service_name>/sink";

        // 出力キュー。推論サービスは入力データを処理し、結果を出力キューに書き込みます。
        QueueClient sinkQueue =
            new QueueClient(queueEndpoint, sinkQueueName, queueToken, new HttpConfig(), new QueueUser());

        // キューデータをクリアします。注意して進めてください。
        //  sinkQueue.clear();

        // キューをサブスクライブし、キューデータを取得します。
        WebSocketWatcher watcher = sinkQueue.watch(0L, 5L, false, false, null);
        try {
            while (true) {
                DataFrame df = watcher.getDataFrame();
                if (df.getTags().containsKey("task_id")) {
                    System.out.println(String.format("task_id = %s", df.getTags().get("task_id")));
                }
                System.out.println(String.format("index = %d, data = %s, requestId = %s", df.getIndex(), new String(df.getData()), df.getTags().get("requestId")));
                sinkQueue.commit(df.getIndex());
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("watch error:" + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            watcher.close();
        }

        // クライアントを閉じます。
        sinkQueue.shutdown();
    }
}

ここで：

• queueEndpoint：ステップ 1 で取得したサービスエンドポイントとして設定します。サンプルコードを参照してこのパラメーターを設定してください。

• queueToken：ステップ 1 で取得したサービストークン情報として設定します。

• <service_name>：デプロイされた非同期サービスの名前に置き換えます。

クライアントは watcher.getDataFrame() メソッドを使用してサーバーからの結果を継続的にリッスンします。サーバーが結果を返さない場合、クライアントは待機し続けます。サーバーが結果を返すと、クライアントは結果を出力します。以下は結果のサンプルです。実際の結果は異なる場合があります。OSS コンソールに移動し、対応するパスで生成された画像を表示できます。

2023-08-04 16:17:31,497 INFO [com.aliyun.openservices.eas.predict.queue_client.WebSocketWatcher] - WebSocketClient Successfully Connects to Server: 1396993924585947.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/116.62.XX.XX:80
task_id = txt2img_0
index = 21, data = {"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/txt2img/txt2img-images/2023-08-04/54363a9d-24a5-41b5-b038-2257d43b8e79-412510031.png","seed":"412510031","error_msg":"","total_time":2.5351321697235107},"info":""}, requestId = 05ca7786-c24e-4645-8538-83d235e791fe
task_id = txt2img_1
index = 22, data = {"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/txt2img/txt2img-images/2023-08-04/0c646dda-4a53-43f4-97fd-1f507599f6ae-2287341785.png","seed":"2287341785","error_msg":"","total_time":2.6269655227661133},"info":""}, requestId = 639b257a-7902-448d-afd5-f2641ab77025
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index = 23, data = {"images":[],"parameters":{"id_task":null,"status":0,"image_url":"/code/stable-diffusion-webui/data-oss/outputs/txt2img/txt2img-images/2023-08-04/4d542f25-b9cc-4548-9db2-5addd0366d32-1158414078.png","seed":"1158414078","error_msg":"","total_time":2.6604185104370117},"info":""}, requestId = d6b2e127-eba3-4414-8e6c-c3690e0a487c
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