uni-app 需要采用stable diffusion作为服务端运行图生图的AI绘画小程序

开发环境	版本号	项目创建方式

用SD做服务端
后台管理系统需要可以设定SD的模型参数及关键词等信息
前端页面大概做好了
要有支付API和广告API

能接的加VX：Evo512

htzhanglong 1楼•15 小时前

在uni-app中集成Stable Diffusion作为服务端来实现图生图的AI绘画小程序，涉及到前端与后端的协同工作。前端uni-app负责提供用户界面和请求接口，后端则负责运行Stable Diffusion模型并生成图像。以下是一个简化的实现思路和代码案例。

后端（Node.js + Express + Stable Diffusion）

安装依赖：首先，确保你的后端环境已经安装了Node.js和npm。然后，安装Express和相关的Stable Diffusion库（假设你已经有了一个预训练的Stable Diffusion模型）。
```
npm init -y
npm install express body-parser [@diffusers](/user/diffusers)/diffusers
```

创建服务器：创建一个简单的Express服务器，接收来自前端的请求，并调用Stable Diffusion生成图像。

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const { DiffusionPipeline, DiffusionPipelineConfig } = require('[@diffusers](/user/diffusers)/diffusers');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

const pipeline = new DiffusionPipeline({
  // 初始化你的Stable Diffusion配置和模型路径
  config: new DiffusionPipelineConfig({}),
});

app.post('/generate-image', async (req, res) => {
  const { prompt, negative_prompt, steps, width, height } = req.body;

  try {
    const image = await pipeline({
      prompt,
      negative_prompt,
      num_inference_steps: steps,
      width,
      height,
    });

    // 将生成的图像发送给前端（这里以Base64编码为例）
    const base64Image = image.toDataURL();
    res.json({ image: base64Image });
  } catch (error) {
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

前端（uni-app）

发送请求：在uni-app中，使用uni.request向后端发送请求，并接收生成的图像。

uni.request({
  url: 'http://localhost:3000/generate-image',
  method: 'POST',
  data: {
    prompt: 'a beautiful landscape',
    negative_prompt: 'nsfw',
    steps: 50,
    width: 512,
    height: 512,
  },
  success: (res) => {
    const imgSrc = res.data.image;
    // 显示生成的图像
    const imageElement = document.createElement('img');
    imageElement.src = imgSrc;
    document.body.appendChild(imageElement);
  },
  fail: (err) => {
    console.error('Failed to generate image:', err);
  },
});

注意事项

模型加载：Stable Diffusion模型较大，加载时间可能较长，需要合理优化。
安全性：在生产环境中，需确保后端接口的安全性，防止恶意请求。
性能：根据需求调整模型参数（如推理步数），以平衡生成质量和处理时间。

上述代码仅为示例，具体实现时可能需要根据实际情况进行调整和优化。