# 《实战AI大模型》生成AI应用-第06节：基于Dify+llama3+Stable Diffusion搭建AI图片生成应用
作者：冰河
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大家好，我是冰河~~
在数字化内容创作时代，AI驱动的图文协同生成技术正成为电商视觉设计、自媒体内容生产和创意产业的核心生产力工具。今天带着大家从实战角度通过Dify的工作流编排能力，深度融合Stable Diffusion的强大图像生成功能，构建一套从文本描述到高质量图像输出的全自动生成系统。
# 一、环境与工具准备
# 1.1 工具生态系统构建
为实现高效可靠的图像生成流水线，总体使用如下技术：
| 工具 | 版本 | 作用说明 |
|---|---|---|
| Docker Desktop | v39.0 | 容器化部署环境 |
| Ollama | v6.4 | 本地大模型运行框架 |
| llama3 | 8B | 中文语义理解与Prompt优化 |
| Dify社区版 | 0.15.3 | 工作流编排中枢 |
| Stable Diffusion API | 秋叶大神的v2.8.13 | 图像生成服务 |
# 1.2 架构设计理念
本方案采用分层架构设计：语义理解层（llama3）负责将用户自然语言转化为结构化提示词，流程控制层（Dify）协调各组件执行顺序，图像生成层（Stable Diffusion）最终完成视觉内容创作。
# 二、Stable Diffusion API服务部署与验证
这里，使用Stable Diffusion v2.8.13版本，首先在WebUI的高级设置中启用API功能。考虑到本地开发环境的安全性需求，暂未开启API鉴权机制。
服务启动后，使用Postman进行功能性验证，确保API接口正常工作：
测试请求采用标准参数配置：
{
“denoising_strength”: 0,
“prompt”: “”,
“negative_prompt”: “”,
“seed”: -1,
“batch_size”: 2,
“n_iter”: 1,
“steps”: 50,
“cfg_scale”: 7,
“width”: 512,
“height”: 512,
“restore_faces”: false,
“tiling”: false,
“sampler_index”: “Euler”
}
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# 三、Dify工作流深度构建
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