5、POST /upload/image 上传图片接口 Body 请求参数 image: string 1. 请求参数 { "name": "aaa (7).webp", "subfolder": "", "type": "input" } 1. 2. 3. 4. 5. 返回结果 6、POST /upload/mask 上传蒙版图片接口,一般用于局部重绘 Body 请求参数 image: string type: input subfolder: clips...
request = urllib.request.Request("http://{}/upload/image".format(server_address), data=data, headers=headers) with urllib.request.urlopen(request) as response: return response.read() API 工作流程 要通过 API 使用 ComfyUI 工作流,请使用“保存(API 格式)”保存工作流。如果没有此按钮,则必须通过...
// key 为 node id 的 map 对象typeTProgressmap[string]TProgressNodetypeTProgressNodestruct{Max int`json:"max"`// 进度的最大值Value int`json:"value"`// 当前进度Start int64`json:"start"`// 开始时间LastUpdated int64`json:"last_updated"`// 最后一次更新时间Images[]TProgressNodeImage`json:"i...
/api/run 和 /api/run/ws 都是同步接口,直接调用即可,区别在于是否需要出图进度。 在WebSocket 内部获取:只调用 /api/run/ws 不关心出图进度 / 起另一个线程获取进度:使用 /api/run + /api/status 🔔 注:当选择 /api/run + /api/status 方式时,您需要挂载一个 NAS 实例或改造代码,将状态存放至 OT...
首先要到导出ComfyUI工作流的API json文件,注意,是API!!!直接Export的Json格式是包含节点样式、位置等图表信息的,不能用来直接调用API。 首先打开开发模式,否则导出API的选项会被隐藏。在左下角设置界面打开DevMode: 然后在Workflow一栏即可看到ExportAPI 然后...
how to upload a video to cpmfyui via api?unload img is as follows: ` def upload_image(input_path, name, server_address, image_type="input", overwrite=False): """ Uploads an image to ComfyUI using multipart/form-data encoding.
detail.message); } api.addEventListener("example.imageselector.textmessage", messageHandler); }, }) 我们就是注册了个扩展,在它的setup()方法里,为我们发送的消息类型添加了一个监听器,读取我们发送的字典(存储在event.detail中)。 停止Comfy服务器,重新启动,刷新网页,然后运行你的工作流。 服务器端(...
2. 在图片区—Load Image—choose file to upload 导入需要制成“粘土风格”的原图。 3. 点击右侧 Queue Prompt 等待图片生成。 4. 因为 ComfyUI 基于 Serverless 函数计算产品部署,因此生成第一张图的时候需要冷启动时间,第一张图生成需要等待 30 秒,后续每张图生成时间为 2-5 秒。
在图片区—Load Image—choose file to upload 导入需要制成“粘土风格”的原图。 点击右侧 Queue Prompt 等待图片生成。 因为ComfyUI 基于 Serverless 函数计算产品部署,因此生成第一张图的时候需要冷启动时间,第一张图生成需要等待 30 秒,后续每张图生成时间为 2-5 秒。
processed_image_path = os.path.join(self.upload_folder, 'processed_' + os.path.basename(file_path)) # 示例处理:转换为黑白图像 grayscale_image = image.convert("L") grayscale_image.save(processed_image_path) return processed_image_path ...