当前位置: 首页 > article >正文

dify + ollama + deepseek-r1+ stable-diffusion 构建绘画智能体

故事背景

stable-diffusion 集成进 dify 后,我们搭建一个小智能体,验证下文生图功能

业务流程

用户输入文本
LLM根据用户诉求,
生成文生图英文prompt
根据文生图prompt调用
stable-diffusion 生成图片
输出图片和英文prompt

节点图

在这里插入图片描述

节点说明

LLM

LLM 节点采用 deepseek-r1 模型,提示词为:根据用户输入的文本,理解并转换成文生图提示词,且提示词必须是英文,输出​内容不带思考过程,以文本输出
在这里插入图片描述

代码执行

由于大模型生成的文本中,还存在思考过程,这里由于是demo,直接字符串截取,获取英文prompt

验证效果

在这里插入图片描述
LLM节点输出的数据为

{
  "text": "<details style=\"color:gray;background-color: #f8f8f8;padding: 8px;border-radius: 4px;\" open> <summary> Thinking... </summary>\n好的,我现在需要处理用户的查询。用户提供了一段中文文本:“《红楼梦》中的林黛玉”,然后要求我将其转换为用于文生图的提示词,并且这个提示词必须是英文,同时不带任何思考过程,直接输出结果。\n\n首先,我要理解用户的需求。他们希望将中文描述转换成英文的提示词,用于生成图像。这可能是因为他们正在使用一个支持英文提示词的绘图工具或API,比如DALL·E、MidJourney或者Stable Diffusion等。这些工具通常需要明确且详细的英文提示词来生成高质量的图像。\n\n接下来,我分析用户提供的文本:“《红楼梦》中的林黛玉”。这句话提到了两个关键元素:一是作品名称《红楼梦》,二是人物林黛玉。因此,提示词需要包含这两个信息点,并且可能还需要一些额外的描述来帮助生成更准确的画面。\n\n考虑到绘图模型通常对细节和氛围比较敏感,我应该在提示词中添加一些环境或风格的描述。例如,“古典中国文学作品”可以传达出《红楼梦》的文化背景;“忧郁而优雅”则能描绘林黛玉的性格特点;再加上“传统服饰”来具体化人物的形象。\n\n然后,我会把这些元素组合成一个连贯的英文句子。确保用词准确且自然流畅,避免过于生硬或直译。例如,“A melancholic and elegant character from the classic Chinese literary work 'Dream of the Red Chamber'”能够很好地表达林黛玉的角色特质和作品背景;“dressed in traditional Chinese attire”则进一步细化了人物的外貌特征。\n\n最后,检查整个提示词是否完整,是否有遗漏的关键信息。确保没有语法错误,并且每个部分都清晰传达给绘图模型,以便生成符合预期的画面。\n</details>\n\nA melancholic and elegant character from the classic Chinese literary work \"Dream of the Red Chamber\", dressed in traditional Chinese attire",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 45,
    "prompt_unit_price": "0",
    "prompt_price_unit": "0",
    "prompt_price": "0E-7",
    "completion_tokens": 402,
    "completion_unit_price": "0",
    "completion_price_unit": "0",
    "completion_price": "0E-7",
    "total_tokens": 447,
    "total_price": "0E-7",
    "currency": "USD",
    "latency": 42.33978042751551
  },
  "finish_reason": "stop"
}

http://www.kler.cn/a/574187.html

相关文章:

  • 从零开始在Windows使用VMware虚拟机安装黑群晖7.2系统并实现远程访问
  • .keystore文件转成pkcs1.pem文件记录
  • 阿里云 DataWorks面试题集锦及参考答案
  • 产品需求分析-概览
  • 高效便捷的 Spring Boot 通用控制器框架
  • c# wpf 开发中安装使用SqlSugar操作MySql数据库具体操作步骤保姆级教程
  • 智慧校园可视化:开启校园管理的数字化新未来
  • 2005-2019年各省城镇人口数据
  • 【hello git】git 扫盲(add、commit、push、reset、status、log、checkout)
  • 【论文分享】推理大模型Post-Training技术的全面综述
  • Java数组详解/从JVM理解数组/数组反转/随机排名/数组在计算机如何存储
  • Unity Shader 学习15:可交互式雪地流程
  • Codepen和tailwindcss 进行UI布局展示
  • VBA第十八期 如何获得WPS中已经安装字体的列表
  • 在vue2项目中el-table表格的表头和内容错位问题
  • 责任链模式:让请求在链条中流动
  • 基于GeoTools的GIS专题图自适应边界及高宽等比例生成实践
  • pytorch3d学习(二)——安装与纹理显示demo测试
  • 2025年中职大数据应用与服务竞赛培训方案分享
  • 介绍一个能支持高带宽的EDID编辑软件