好用的HAI-GPU：我将腾讯云HAI的AI绘画接入小程序

前言

感觉已经进入全面AIGC的时代了，从刚开始的ChatGPT的生成文本，到GPT-4文本到图片的发展，深刻感受到了技术的日新月异。但是GPT-4一直是付费模式，我才开始接触stable diffusion，在自己的电脑上学习AI绘画。

AI绘画的文生图还没研究透彻呢，文生视频sora又来了。对于我来说，学习的速度远远追不上技术的发展，所以索性就沉下心来，深入地学习一下AI绘画。

如今阿里云、腾讯云等很多厂商，都提供了AI绘画地服务能力。通过购买部署AI绘画服务的实例，让Stable Diffusion实现云化。今天就来研究一下腾讯云AI绘画服务hai。

于是，学了一下午的微信小程序开发（有前端开发基础），实现了将hai服务接入到微信小程序。

 操作动图演示：

 

HAI

hai是腾讯云的高性能应用服务（Hyper Application Inventor），在腾讯云的hai服务页面，春季活动1元可以10元抵扣券。

10元可以购买8小时（1.2元/时）的GPU基础套餐。

 在实例中预装了stable diffusion的webui和comfyui，我个人还是比较喜欢webui，喜欢工作流的可以选择后者。

然后就是1元下单购买10元抵扣券。

 

创建实例，使用抵扣券开通8小时体验时间。

 购买之后创建实例，分配公网IP。

这样，实例的创建就完成了，要注意的是：每次重启实例公网IP都会重新分配。点击右侧的WebUI就可以进入Stable Diffusion的webui，体验图生图和文生图的功能。

 

 至此，实例创建完成。我们想要在微信小程序中实现文生图的功能，那么就要调用hai的api，所以必须开启hai的api功能。

 

开放API

根据Hai操作文档，首先开启Stable diffusion服务的api支持。通过实例页面右侧的JupyterLab进入Terminal，执行下面命令监听服务。

cd stable-diffusion-webui
python launch.py --nowebui --xformers --opt-split-attention  --listen --port 7862

执行命令之后，成功监听7862端口。

在实例页面可以看到公网IP，通过http://公网IP:7862/docs可以查看api文档。

我们小程序开发开发的文生图功能，主要是调用txt2img的api，查看接口参数。

然后添加安全组。

至此，关于hai服务的部分已经全部准备完成，接下来就是微信小程序的设计。

微信小程序

我们根据HAI提供的api的请求参数，参考stable diffusion web ui来实现一个简易版的微信小程序。

设计

先看hai文档中api接口的参数。

在上面的参数中，有一些可以设置为固定值，所以我们只挑选一些主要的参数，放到小程序页面的设计中，例如：prompt、negative_prompt、steps、seed（其实也可以不用），sampler_index。batch_size我们默认就生成一张就行了。

对于微信小程序的开发，我是基于uni-app，使用vue进行的开发。UI没有使用市面上基于uni-app封装的组件，我使用的是uni-app提供的原生组件。

开发

在HBuilderX和微信开发者工具中完成开发工作。先实现功能，再优化UI样式，初版的设计如下：

1. prompt

使用textarea组件实现prompt文本框。

<view class="uni-title uni-common-pl">Text Prompt</view>
<view class="uni-textarea"><textarea v-model="prompt" placeholder-class='placeholder' placeholder="请输入提示词" />
</view>
<view class="uni-title uni-common-pl">Text Prompt</view>
<view class="uni-textarea"><textarea v-model="negative_prompt" placeholder-class='placeholder' placeholder="请输入反向提示词" />
</view>

使用v-model与textarea的value实现双向绑定。

import {ref} from 'vue'
const prompt = ref('')
const negative_prompt = ref('')

prompt和negative_prompt的初始值都设置为空，两个变量会随着textarea输入的值而改变，这样就可以获取用户输入的参数。

2. step

step就是Sampling steps（采样步长），就是在reverse diffusion中，从噪声图降噪成正常图片的步数，通常使用20 - 30，这里使用了滑动选择器slider组件来实现。

<view class="uni-title">step</view>
<view><slider class="slider" value="20" activeColor='#465CFF' block-color="#8A6DE9" block-size="20" @change="stepChange" min="10" max="50" show-value />
</view>

activeColor用来设置滑块左侧已选择部分的线条颜色，右侧默认为白色。block-color和block-size分别设置滑动块的颜色和大小。

change属性绑定回调函数stepChange，当滑动组件改变时就会触发。

const step = ref(20)const stepChange = function(event){step.value = event.detail.value
}

定义step默认值为20，在stepChange获取最新值，我个人比较喜欢设置为30。

3. scale

scale是promot的引导系数，用来控制模型遵循你输入的prompt有多少，用1-30表示。1表示完全忽略你的提示，3表示更有创造力，7为推荐值，表示在自由和遵从之前平衡，15更加遵循提示，30完全遵循提示。

所以说scale使用默认7就行了，但是这里还是尊重选择，使用了滑动选择器slider组件来实现。

<view class="uni-title">scale</view>
<view><slider value="7" activeColor='#465CFF' block-color="#8A6DE9" block-size="20" @change="scaleChange" min="1"max="30" show-value />
</view>

同样这里change绑定回调函数scaleChange。

const scale = ref(7)
const scaleChange = function(event){scale.value = event.detail.value
}

定义scale默认值为7，这里不建议修改，在stepChange获取最新值。

4. seed

seed就是随机数种子，在提示词以及其他设置相同时，seed相同才能生成一样的图片。

<view class="uni-title">seed</view>
<input class="uni-input" v-model="seed">

同样在input组件中使用v-model实现双向绑定seed。

const seed = ref(-1)

seed默认值为-1。

5. sampler

采样器使用radio组件实现，遍历samplerItem进行渲染。

<view class="uni-title">sampler</view>
<view class="sampler"><radio-group v-for="(item, index) in samplerItem" :key="item.name" @change="samplerChange"><view class="sampler-radio"><radio :value="item.name" :checked="item.name == sampler" /><span>{{ item.name }}</span></view></radio-group>
</view>

定义samplerItem，定义了6个Item，这里只写了2个。

const samplerItem = reactive([{"index": 0,"name": "Euler",},{"index": 1,"name": "LMS",},
])

name是渲染radio的名称，index是下标。默认radio都是垂直分布的，我想让6个radio分成两行，所以就需要使用flex分布。

.sampler {display: flex;flex: 0 0 auto;flex-wrap: wrap;width: 100%;justify-content: center;}.sampler-radio {width: 33vw;
}

同时flex: 0 0 auto属性让弹性元素不发生伸缩，每个radio占用33%的宽度，一行就实现了3个radio的分布。flex-wrap允许换行，所以就将6个radio分布在了两行。

在使用radio你会发现两个问题：

1. radio一旦选中，是没办法点击取消选中的
2. 可以多选，但是我们的需求只能单选

为了解决这两个问题，需要定义checked属性来决定是否选中。定义sampler变量用来与当前radio比较。默认是0，所以在第一次进入或刷新小程序时，默认选中第一个radio。

定义radio-group的change事件，当点击选中新的radio时就会触发，这时修改sampler为最新选中的radio，其他radio的checke属性就为false，就取消了选中。

const sampler = ref('Euler')const samplerChange = function(event) {sampler.value = event.detail.value
}

效果如下：

同时，sampler也作为请求参数来请求接口。

6.生成按钮

然后就是生成图片按钮，点击按钮就发起hai接口请求。

<view><button type="primary" @click="generatePic" :loading="isLoading">生成图片</button>
</view>

这里绑定了点击事件generatePic发起请求，接着看如何实现请求函数。

const isPicShow = ref(false)
const isLoading = ref(false)
const picBase64 = ref('')const generatePic = function() {isLoading.value = trueuni.request({url: 'http://公网IP:7862/sdapi/v1/txt2img',method: 'POST', data: {"denoising_strength": 0,"prompt": prompt.value,"negative_prompt": negative_prompt.value,"seed": seed.value,"batch_size": 1,"n_iter": 1,"steps": step.value,"cfg_scale": 7,"width": 512,"height": 512,"restore_faces": false,"tiling": false,"sampler_index": sampler.value},success: (res) => {picBase64.value = `data:image/png;base64,${res.data['images'][0]}`isPicShow.value = trueisLoading.value = true}});
}

使用uni-app的request接口发起请求，请求参数一部分是通过我们定义的组件输入获取的，一部分是固定的。在我们发起请求成功之后，hai服务就会返回一个数组，base64格式的图片就包含在数组之中，如图所示：

我们在success回调函数中对自定义的picBase64、isLoading和isPicShow变量做处理。

picBase64用于接收接口获取的base64格式的图片，当img组件的src使用base64而非路径时，需要在图片base64格式之前加上前缀：data:image/png;base64,。

isLoading的作用是什么呢？ 因为Stable diffusion生成图片是需要时间的，所以在点击按钮之后等待的过程中，给人的感觉是微信小程序卡了。所以就会不停地点击生成按钮，后台就会一直在生成图片。

上图为后台日志，我们可以看到来自同一个IP的多个文生图任务在运行，就导致了资源的浪费。button组件的loading属性就是，当为true的时候是就会一直处于loading动画，不可点击，在generatePic函数发起请求时，设置为true处于加载不可点击状态。当请求完成后，设置为false。

7. image组件

isPicShow用来展示图片组件，当请求完成之后才会显示图片组件。所以在生成按钮的下方，要定义一个图片组件。

<view v-if="isPicShow"><image class="controls-play img" :src="picBase64" @longpress="longpress"></image>
</view>

保存图片

可以看到picBase64绑定在img的src属性上，父组件view用isPicShow来控制是否显示。接着我想长按图片就可以保存到本地相册，所以在image组件上绑定了长按事件longpress。

const longpress = function() {uni.showActionSheet({itemList: ['保存图片'],success: (res) => {if (res.tapIndex === 0) {saveBase64ImageToAlbum(picBase64.value);}}});
}

使用uni-app的showActionSheet从底部弹出输出选项框，选择保存图片就可以调用saveBase64ImageToAlbum函数，将base64图片保存到相册中。

function base64ToTempFilePath(base64Data) {return new Promise((resolve, reject) => {uni.getFileSystemManager().writeFile({filePath: `${wx.env.USER_DATA_PATH}/temp-image.png`,data: base64Data,encoding: 'base64',success: () => {resolve(`${wx.env.USER_DATA_PATH}/temp-image.png`);},fail: reject});});}async function saveBase64ImageToAlbum(base64Data) {const tempFilePath = await base64ToTempFilePath(base64Data);uni.saveImageToPhotosAlbum({filePath: tempFilePath,success: () => {uni.showToast({title: '图片保存成功',icon: 'success'});},fail: (error) => {uni.showToast({title: '保存失败：' + error.errMsg,icon: 'none'});}});
}

saveBase64ImageToAlbum的逻辑是将base64格式转换成png格式，存放在用户临时目录中，然后通过调用uni-app的saveImageToPhotosAlbum接口保存到相册中，在开发者工具中演示结果如下：

查看保存的图片：

预览图片

在完成整个微信小程序的开发之后，突然想着没有点击预览图片的功能，于是给image组件绑定了click事件，绑定previewImage函数实现了这一块功能。

const previewImage = function() {base64ToTempFilePath(picBase64.value);uni.previewImage({urls: [`${wx.env.USER_DATA_PATH}/temp-image.png`],current: 0});
}

使用uni-app的previewImage接口，直接预览保存在用户目录的图片即可。

如图，点击实现预览，至此，从参数输入的设计、请求hai文生图接口以及保存图片到相册的开发就完成了。

优化

上面AI绘画使用的是stable diffusion自带的模型，所以生成的图片没有那么理想，所以大家可以根据hai操作文档，将自己喜欢的模型上传。

从程序开发角度来说，优化内容主要是两个部分，一部分是前端UI设计，一部分是权限的控制，例如一个用户可以请求的次数等等，这里只讲前端UI的优化的部分。

微信小程序的优化内容一是可以增加图生图等模块，二是修改css，更改小程序的UI配色和布局设计，这里主要还是讲css部分。

上图是最终修改后的小程序样式，修改了配色和各个组件的样式，这里就以textarea为例。

.prompt-textarea {border-radius: 4px;background-color: #F1F4FA;height: 80px;width: 95vw;margin: auto;font-size: 13px;box-shadow: 1px 1px 5px rgba(0, 0, 0, 0.2);padding-left: 5px;padding-top: 3px;
}

设置了4px的圆角，居中、背景色、阴影等，同时通过padding设置，从视觉上让文本输入是向右偏移，而不是紧贴这输入框边缘。

结语

五分钟，从购买1元”炼丹券“到创建实例、使用stable diffusion服务。总的来说，hai极度简化了stable diffusion的使用难度，不需要自己准备电脑，随时随地可以在电脑或者手机上使用AI绘画。

第一次开发微信小程序，还有许多学习的地方，后续会更新一些关于自学微信小程序内容。

 

原创：腾讯云开发者｜叫我阿柒啊