Dify调用本地Stable Diffusion API的工作流搭建指南

核心架构

详细步骤

1. 准备Stable Diffusion API服务

   • 确保本地已部署SD WebUI（如Automatic1111）
   • 启动API服务：

     python launch.py --api --port 7860
     

   • 验证API可用性：

     curl -X POST http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img -H 'Content-Type: application/json' -d '{"prompt":"test"}'
     

2. 在Dify中创建应用

   • 新建工作流类型应用
   • 添加「HTTP请求」节点
   • 配置节点参数：

     {"url": "http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img","method": "POST","headers": {"Content-Type": "application/json"},"body": {"prompt": "{{input}}","steps": 20,"width": 512,"height": 512}
     }
     

3. 数据处理配置

   • 添加「变量提取」节点处理API响应：

     import base64def process(data):image_b64 = data['images'][0]return {"image": f"data:image/png;base64,{image_b64}","info": data['info']}
     

4. 输出节点配置

   • 设置返回数据结构：

     {"image_url": "{{image}}","generation_info": "{{info}}"
     }
     

完整工作流示例

# Dify工作流伪代码
def main(input_text):# 构造SD API请求payload = {"prompt": input_text,"negative_prompt": "ugly, blurry","cfg_scale": 7}# 调用本地APIresponse = requests.post("http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img",json=payload)# 解析响应result = response.json()image_data = result['images'][0]# 返回结果return {"image": f"data:image/png;base64,{image_data}","parameters": result['parameters']}

关键注意事项

1. 网络配置

   • 确保Dify服务与SD API在同一网络域
   • 若跨域访问需配置CORS：

     export COMMANDLINE_ARGS="--api --cors-allow-origins=*"
     

2. 安全加固

   • 添加请求频率限制（建议使用Dify的速率限制中间件）
   • 在SD API端设置身份验证：

     # webui.py修改
     app.add_middleware(AuthMiddleware, token="YOUR_SECRET")
     

3. 性能优化

   • 启用SD的--xformers加速
   • 设置Dify超时参数：

     # dify配置
     request_timeout: 300  # 单位秒
     

调试技巧

1. 使用Postman测试API端点：

   POST http://localhost:7860/sdapi/v1/options
   Body: {"sd_model_checkpoint": "v2-1_768-ema-pruned.safetensors"}
   

2. 查看SD日志定位问题：

   tail -f ~/stable-diffusion-webui/logs/api.log
   

3. Dify调试模式启用：

   • 工作流编辑页开启「调试输出」
   • 查看每个节点的输入/输出数据

提示：首次运行时建议使用简单提示词（如"a red apple"）测试基础功能，逐步增加复杂度。当处理$1024\times 1024$以上分辨率时，需调整显存设置：--medvram-sdxl