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title: Stable Diffusion WebUI
emoji: 🌸
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colorTo: purple
sdk: docker
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# 🌸 Anime Diffusion WebUI

허깅페이스 스페이스에서 실행되는 애니메이션 스타일 이미지 생성기입니다.

## ✨ 기능

- **텍스트 → 이미지 (txt2img)**: 프롬프트를 입력하여 이미지 생성
- **이미지 → 이미지 (img2img)**: 기존 이미지를 애니메이션 스타일로 변환
- **다양한 애니메이션 모델**: 8가지 인기 모델 지원
- **네거티브 프롬프트**: 원하지 않는 요소 제외
- **변환 강도 조절**: img2img에서 원본 유지 정도 조절
- **REST API 지원**: 외부 앱에서 API 호출 가능

## 🤖 지원 모델

| 모델 | 특징 |
|------|------|
| **Mistoon Anime V3** ⭐ | 카툰풍 애니메이션, 선명한 색상, 두꺼운 외곽선 |
| **Anything V5** | 가장 인기 있는 애니메이션 모델 |
| **Counterfeit V3** | 고품질 애니메이션/일러스트 |
| **DreamShaper V8** | 다양한 스타일 지원 |
| **OpenJourney V4** | Midjourney 스타일 |
| **Stable Diffusion v1.5** | 기본 모델 |
| **MeinaMix V11** | 고퀄리티 애니메이션 |
| **ReV Animated** | 애니메이션 특화 |

## 🚀 사용법

1. 드롭다운에서 원하는 모델을 선택합니다
2. 프롬프트 입력창에 원하는 이미지를 설명합니다
3. (선택) 네거티브 프롬프트로 원하지 않는 요소를 지정합니다
4. 이미지 크기와 생성 옵션을 조절합니다
5. "🚀 이미지 생성" 버튼을 클릭합니다

## 💡 프롬프트 예시

```
1girl, solo, long blue hair, blue eyes, school uniform, 
cherry blossoms, masterpiece, best quality, detailed
```

## ⚠️ 주의사항

- CPU 모드에서는 이미지 생성에 2-5분 정도 소요됩니다
- 첫 실행 시 모델 다운로드로 추가 시간이 필요합니다
- GPU 스페이스를 사용하면 훨씬 빠른 생성이 가능합니다

## 🔌 REST API 사용법

이 프로젝트는 웹 인터페이스뿐만 아니라 REST API도 제공합니다.

### 1. 텍스트 → 이미지 API (txt2img)
- **엔드포인트**: `POST /api/generate`
- **본문 구조 (JSON)**:
```json
{
  "prompt": "생성할 프롬프트 (필수)",
  "negative_prompt": "제외할 태그 (선택)",
  "model_name": "사용할 모델 이름 (선택)",
  "width": 512,
  "height": 512,
  "num_inference_steps": 25,
  "guidance_scale": 7.5,
  "seed": -1
}
```

### 2. 이미지 → 이미지 API (img2img)
- **엔드포인트**: `POST /api/img2img`
- **본문 구조 (JSON)**:
```json
{
  "image_base64": "Base64로 인코딩된 입력 이미지 (필수)",
  "prompt": "변환할 스타일 프롬프트 (필수)",
  "negative_prompt": "제외할 태그 (선택)",
  "model_name": "사용할 모델 이름 (선택)",
  "strength": 0.75,
  "num_inference_steps": 25,
  "guidance_scale": 7.5,
  "seed": -1
}
```

### 3. Python 호출 예제 (txt2img)
```python
import requests
import base64

url = "https://your-space.hf.space/api/generate"
payload = {
    "prompt": "1girl, anime, long hair, masterpiece",
    "negative_prompt": "bad anatomy, blurry",
}

response = requests.post(url, json=payload)
data = response.json()

if data["success"]:
    with open("output.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(data["image_base64"]))
```

### 4. Python 호출 예제 (img2img)
```python
import requests
import base64

# 이미지를 Base64로 인코딩
with open("input.jpg", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

url = "https://your-space.hf.space/api/img2img"
payload = {
    "image_base64": image_base64,
    "prompt": "anime style, colorful, masterpiece",
    "strength": 0.75
}

response = requests.post(url, json=payload)
data = response.json()

if data["success"]:
    with open("output.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(data["image_base64"]))
```


## 🛠️ 기술 스택

- **FastAPI / Uvicorn** - REST API 서버
- **Gradio** - 웹 인터페이스
- **Diffusers** - 허깅페이스 디퓨전 라이브러리
- **Docker** - 컨테이너 환경
- **PyTorch** - 딥러닝 프레임워크