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目录
一、创建工作流 应用
二、安装硅基流动
三、配置硅基流动
四、API测试
（1）进入API文档
（2）复制curl代码
（3）Postman测试API
五、 建立文生图工作流
（1）建立http请求
（2）配置http请求信息编辑
（3）提示词prompt自定义
（4）添加结束回复节点
（5）测试运行
编辑 （6）调整json格式
（7）运行成功编辑
（8）查看图片
六、提取json中url数据
（1）添加参数提取器
（2）配置信息编辑
（3）运行测试
编辑
（4）添加代码执行
（5）输出参数
（6）运行
七、发布为工具
第一部分：【dify+docker安装教程】-CSDN博客
第二部分：【dify—2】docker重装-CSDN博客
第三部分：【dify—3】拉取镜像、本地访问dify-CSDN博客
第四部分：【dify—4】安装Ollama，部署Deepseek-R1模型-CSDN博客
第五部分：【dify—5】Dify关联Ollama-CSDN博客
第六部分：【dify—6】聊天模型应用实践-CSDN博客
第七部分：【dify—7】文本生成应用实战——学员周报生成-CSDN博客
第八部分：【dify—8】Agent实战——占星师-CSDN博客
第九部分：【dify—9】Chatflow实战——博客文章生成器-CSDN博客
本文主要介绍了通过创建工作流 完成了一个文生图的简单流程。讲解了从配置硅基流动，Postman测试API，代码执行提取url地址到实现发布的全流程。
一、创建工作流应用
二、安装硅基流动
三、配置硅基流动
四、API测试
（1）进入API文档
回到硅基流动，进入生图模型的API文档
（2）复制curl代码
（3）Postman测试API
注意：需要先下载一个Postman
打开Postman
重点参数介绍
image_size：控制参数的图像分辨率，API请求时候，可以自定义多种分辨率。
num_inference_steps：控制图像生成的步长。
batch_size：一次生成图像的个数，默认值是1，最大值可以设置为4
negative_prompt：这里可以输入图像中不想出现的某些元素，消除一些影响影响因素。
seed：如果想要每次都生成固定的图片，可以把seed设置为固定值。
五、 建立文生图工作流
（1）建立http请求
（2）配置http请求信息
让API不以明文显示
添加成功
（3）提示词prompt自定义
（4）添加结束回复节点
（5）测试运行
报错，这里是json数据格式会出现问题，需要处理一下
（6）调整json格式
在线插件json数据格式处理：爬虫工具库-spidertools.cn
（7）运行成功
（8）查看图片
查看图片
通过上面的步骤可以发现，要提取图片信息时，会掺杂很多其他数据，下面我们将对json数据去进行精化。
六、提取json中url数据
HTTP请求提取的参数
{
"status_code": 200,
"body": "{\"images\":[{\"url\":\"https://sc-maas.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs%2F20250502%2F4hzjp4jat8.png?Expires=1746182680&OSSAccessKeyId=LTAI5tQnPSzwAnR8NmMzoQq4&Signature=zRJQ6o8%2B%2B8PcATDCn2okk5SkbU8%3D\"}],\"timings\":{\"inference\":0.907},\"seed\":4999999999,\"shared_id\":\"0\",\"data\":[{\"url\":\"https://sc-maas.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs%2F20250502%2F4hzjp4jat8.png?Expires=1746182680&OSSAccessKeyId=LTAI5tQnPSzwAnR8NmMzoQq4&Signature=zRJQ6o8%2B%2B8PcATDCn2okk5SkbU8%3D\"}],\"created\":1746179081}\n",
"headers": {
"date": "Fri, 02 May 2025 09:44:41 GMT",
"content-type": "application/json; charset=utf-8",
"content-length": "497",
"connection": "keep-alive"
},
"files": []
}
（1）添加参数提取器
（2）配置信息
（3）运行测试
复制url中的地址信息，访问即可
通过上面步骤，json数据已经进一步简化，但我们最终要的是只输出图片地址，接下来将通过代码对json数据做进一步处理。
（4）添加代码执行
url提取代码
from typing import Any, Uniondef main(data: Any) -> str:"""从复杂数据结构中安全提取第一个URL（优化版）:param data: 支持 dict/list/str 的任意嵌套数据结构:return: 总是返回字符串类型，找不到时返回空字符串"""def extract_url(value: Union[dict, list, str]) -> str:""" 递归提取的核心逻辑 """if isinstance(value, str):return value if value.startswith(('http://', 'https://', 'data:image')) else ''if isinstance(value, dict):# 优先检查单数形式字段for field in ['url', 'image', 'link', 'src']:if field in value:found = extract_url(value[field])if found: return found# 检查复数形式字段for list_field in ['urls', 'images', 'links', 'sources']:if isinstance(value.get(list_field), list):found = extract_url(value[list_field])if found: return found# 深度搜索字典值for v in value.values():found = extract_url(v)if found: return foundif isinstance(value, list):for item in value:found = extract_url(item)if found: return foundreturn ''return {"result":extract_url(data)}（5）输出参数
（6）运行
七、发布为工具
通过发布为工具后，如果我们在后续需要做更完善的文生图的项目时，可以直接导入调用该工具，节省开发步骤。
