本文讲述如何使用 <code>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"code>

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

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 <code>--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 <code>.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 <code>To Authorize 按钮进行认证：

有两个参数 <code>Base URL 和 Model：

由于 Dify 是在容器中运行，Base URL 不能填写 <code>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，

<code>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：

<code>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 <code>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<code>添加块，

然后搜索选择 <code>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 <code>/ 可以选择变量，我们选择 sys.query 作为提示词：

sys.query<code>sys.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 <code>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 <code>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 <code>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 <code>sys.query，目标语言为 English，

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

下面我们写一个复杂一些的提示：

<code>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<code>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 <code>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。

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