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 URL
和 Model
:
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Chatbot
和 Chatflow
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。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么?大模型是怎样获得「智能」的?用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示(Embeddings)向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
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?
为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。