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Dify+谷歌翻译 使用中文提示词实现本地文生图

7 人参与  2024年09月12日 18:41  分类 : 《我的小黑屋》  评论

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本文讲述如何使用 Dify + Stable Diffusion Web UI 配合谷歌翻译实现使用中文提示词进行本地图片生成。

文章主要内容:

StableDiffusion WebUI 安装踩坑

Dify 安装使用

Dify 集成 Stable Diffusion WebUI 聊天生成图片

Stable Diffusion WebUI 安装

首先是 Stable Diffusion WebUI[1] 的安装, AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui 这个项目提供了各个平台的安装脚本,但是由于他的脚本使用了 venv 本地创建了一个 Python 虚拟环境,加之网络、证书等问题,还是出现了不少波折。

苹果芯片

我使用了 MacOS 系统(苹果的芯片),貌似比 Windows\Linux 复杂些,作者专门写了个页面来说明:

《Installation on Apple Silicon》[2]

基础库安装

安装一些 SD WebUI 环境需要的一些基础库

brew install cmake protobuf rust python@3.10 wget

代码库下载

下载代码:

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

然后进入目录:

cd stable-diffusion-webui

然后执行 ./webui.sh 命令就好了。

执行过程中遇到了些问题,可能少部分人也会遇到。

Pip ssl certificate error

在 SD WebUI 自己创建的环境中,执行 pip install 的时候说证书错误。

WARNING: Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘SSLError(SSLCertVerificationError(1, ‘[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:997)’))’: /simple/torch/ Could not fetch URL https://pypi.org/simple/torch/[3]: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host=‘pypi.org’, port=443): Max retries exceeded with url: /simple/torch/ (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, ‘[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:997)’))) - skipping

对于这个问题最简单的方案是让 pip 信任对应的站点。

可以修改 webui-macos-env.sh 文件,

增加 pip install 参数:

--trusted-host pypi.org

--trusted-host files.pythonhosted.org

修改后的命令如下:

export TORCH_COMMAND="pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org torch==2.3.1 torchvision==0.18.1"

好处是执行 pytorch 安装成功了,不好的是还有别的安装失败了。

Github 网络问题

WebUI 安装 clip 等包的时候要从 Github 上下载 Zip 包,网络的问题自然是下载失败了。

我的解决方案是,手动下载 Zip 包放到本地,然后修改环境变量:

export CLIP_PACKAGE="--trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org  ~/Downloads/CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip"   export OPENCLIP_PACKAGE="--trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org  ~/Downloads/open_clip-bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip"

Pip 全局证书信任

后续其他包还有 SSL 证书不认的情况,我们可以把这个忽略SSL的指令加到全局。

执行 pip config list -v 查看 Pip 配置文件位置:

> pip config list -v   For variant 'global', will try loading '/Library/Application Support/pip/pip.conf'   For variant 'user', will try loading '/Users/shuyi/.pip/pip.conf'   For variant 'user', will try loading '/Users/shuyi/.config/pip/pip.conf'

我们修改 ~/pip/pip.conf 文件,信任这几个网址:

[global]   trusted-host = pypi.python.org                  pypi.org                  files.pythonhosted.org

Linux 和 Windows 也可以这样修改哈,文件位置是:

Unix - $HOME/.config/pip/pip.conf

Windows - %APPDATA%\pip\pip.ini

接下来再执行启动命令:

sh webui-macos-env.sh; sh webui.sh --no-half

系统会使用默认浏览器自动打开网址 http://127.0.0.1:7860/ ,可以看到熟悉的界面了:

我们让它来画一只猫,提示就是简单的 a cat

API 模式运行

如果要让 Dify 调用 SD Web UI ,必须让 SD Web UI 以 API 监听的模式运行,增加 --api --listen 参数:

sh webui-macos-env.sh; sh webui.sh --api --listen --no-half

Dify 安装

Dify 支持本地源码运行、容器运行,之前使用源码运行,过了很长一段时间发现也没啥修改源码的地方,所以推荐搭建全部用 容器运行。

我们可以参考 Dify 容器部署文档[4] 来部署。

克隆项目

首先克隆项目:

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

复制修改环境变量

进入目录复制 ENV 环境变量:

cd dify/docker   cp .env.example .env

如果要修改环境变量,可以修改 .env 文件,比如:

开启调试

服务端口

服务地址等等

启动 Dify 容器

使用 Compose 服务启动中间件和 Dify 服务:

docker compose up -d

可以看到一共有如下容器启动:

`[+] Running 11/11    ✔ Network docker_ssrf_proxy_network      ✔ Network docker_default                 ✔ Container docker-redis-1               ✔ Container docker-ssrf_proxy-1          ✔ Container docker-sandbox-1             ✔ Container docker-web-1                 ✔ Container docker-weaviate-1            ✔ Container docker-db-1                  ✔ Container docker-api-1                 ✔ Container docker-worker-1              ✔ Container docker-nginx-1`           

访问 Dify

启动成功, 访问 http://localhost,设置完用户密码,即可看到 Dify 的界面了:

Dify 端口号Dify Compose 默认端口是 80,如果希望使用别的端口运行,可以修改 .env 中的端口号NGINX_PORT=80

更新项目

如果要更新 Dify,也很简单,停止容器、更新代码、重新启动即可。

cd dify/docker   docker compose down   git pull origin main   docker compose pull   docker compose up -d

集成 Stable Diffusion 工具

前面我们已经将 Stable Diffusion Web UI 使用 API 模式运行起来了,可以在 Dify 工具中直接配置即可。Dify 也提供了 SD 集成文档[5],大家有兴趣可以查看。

点击 Dify 的工具Tools 页签,打开工具页面,搜索 stable,选择 Stable Diffusion

Dify 选择 Stable Diffusion 工具

然后点击 To Authorize 按钮进行认证:

有两个参数 Base URLModel

由于 Dify 是在容器中运行,Base URL 不能填写 localhost,Docker 提供了主机名host.docker.internal 来代替宿主机地址。我们填写:

http://host.docker.internal:7860

接下来是模型名称, 模型列表可以浏览器访问如下网址获得:

http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/sd-models

格式化之后,可以清楚看到模型名称,

为了方便起见,我写个命令给大家获取模型名称,执行下面命令,

curl http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/sd-models | python -m json.tool | grep model_name

可以直接提取到模型名称:

挑选一个我们喜欢的 模型,填入即可,比如:

realisticVisionV20_v20

点击确定,可以看到认证成功:

Dify Stable Diffusion 工具认证成功

创建应用

接下来我们来创建应用:

点击 Studio 进入应用页面

点击 Create from Blank 创建一个空白应用

选择ChatbotChatflow

选择应用图标,填写应用名称

点击创建

从空白创建应用

在工作区中点击右键,选择添加块

然后搜索选择 Stable Diffusion WebUI 工具:

Stable Diffusion WebUI 工具

把开始节点连接到 WebUI 工具:

开始节点连接到 WebUI 工具

点击 WebUI 工具进行设置,Prompt 输入框输入 / 可以选择变量,我们选择 sys.query 作为提示词:

sys.querysys.query 就是聊天时用户输入的提示词。每一个工具节点都有相应的输入和输出,会在变量列表中分类显示。

为了快速验证,我们把图片的 宽度和高度 都改成 512,这样绘图的时间不会太长。

然后选择默认生成的 LLM 节点,按 DEL 键删掉,查新连线如下图:

选中最后一个 「回答」 节点,设置回答内容内 files

选择 SD WebUI 文件输出

点击预览按钮进行测试,在聊天输入框中输入 a tiger 发送消息, 过一会可以看到 应用返回了一张老虎图片:

测试提示词绘画功能

翻译

同样的方法,我们在画布右击,选择 谷歌翻译 这个工具,添加到画布上:

添加翻译工具

重新连线如下:

设置翻译工具的内容为 sys.query,目标语言为 English

调整 Stable diffusion WebUI 工具的提示词为 Translate / {x} text

下面我们写一个复杂一些的提示:

一大群人举着巴勒斯坦旗帜和气球,自由巴勒斯坦,

应用也给出了可用的图片:

通过翻译正常生成图片

翻译的必要性

前面我没有讲到绘画时翻译的必要性。

Stable Diffusion 是可以理解简单的中文的,但是仅仅限于简单简单的词语,比如一只猫老虎 等单个词语,

如果是一个句子,Stable Diffusion 就理解不了,比如我们上面的那句话,如果直接发送给 SD,结果可能很随机:

中文提示词效果不佳

所以使用 Stable Diffusion 还是要英文提示词,所以我们在英文不好的时候,通过翻译自动翻译给 StableDiffusion 还是很有必要的。

翻译之后,虽然说不上多专业,但是一些普通的使用还是可以满足的。

发布

一切就绪,我们来发布应用。

点击发布按钮,在弹框中点击「发布」或「更新」即可:

发布应用

使用

我们点击 Explore 或者 Dify Logo 回到首页,都可以看到我们刚刚创建的应用:

浏览应用列表

点击应用然后开始聊天吧:

开始聊天

总结

Dify 提示了众多的工具让我们使用,我们可以通过流程编排来实现一些工具的串联, 这样的话如果没有额外逻辑我们就不需要编写代码了,可以节省很大工作量。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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第二阶段(30天):高阶应用

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到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

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