# Stable Diffusion 이미지 생성하기

## Stable Diffusion 이미지를 생성하는 API

API의 Resouce는 '/text2image'이며 POST method로 요청합니다. 이것을 구현하기 위한 java script 예제 코드는 아래와 같습니다. response의 'body'에 생성된 이미지의 URL들이 내려옵니다.

```java
const uri = "text2image";
const xhr = new XMLHttpRequest();

xhr.open("POST", uri, true);
xhr.onreadystatechange = () => {
    if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
        response = JSON.parse(xhr.responseText);
        console.log("response: " + response);
        result = JSON.parse(response.body);
        console.log("result: " + result);                    

        console.log("result1: " + JSON.stringify(result[0]));
        console.log("result2: " + JSON.stringify(result[1]));
        console.log("result3: " + JSON.stringify(result[2]));
        console.log("result4: " + JSON.stringify(result[3]));
    }
};

var requestObj = {"text":text}
console.log("request: " + JSON.stringify(requestObj));

var blob = new Blob([JSON.stringify(requestObj)], {type: 'application/json'});
xhr.send(blob); 
```


## Stable Diffusion 이미지를 Parallel Processing을 이용해 생성하기

Stable Diffusion 이미지를 생성하기 위한 Architecture는 아래와 같습니다. 여기서는 데모의 원할한 진행을 위하여 여러개의 Endpoint를 만들어서 실행속도를 향상합니다. p3 2xlarge로 진행시 endpoint로 진행시 약 50초정도 소요되지만, 2개의 p3 2xlarge로 진행시는 14초 소요됩니다. 

<img width="716" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/52392004/220714782-1dc0a2e8-de35-4f53-8ebb-9b2a915a749b.png">


병렬처리 관련된 python 코드는 아래와 같습니다.

```python
procs = []    
urls = []
for num in range(0,nproc): # 2 processes
    proc = Process(target=stable_diffusion, args=(num, txt, mybucket, fname, endpoints[num],))
    urls.append("https://"+domain+'/'+fname+'_'+str(num)+'.jpeg')    
    procs.append(proc)
    proc.start()
        
for proc in procs:
    proc.join()

print("urls: ", urls)
```