gh_mirrors/ge/geekai插件开发指南：MJ绘画与Stable Diffusion集成实战

最新推荐文章于 2025-09-22 05:12:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-22 05:12:21 发布 · 963 阅读 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

gh_mirrors/ge/geekai插件开发指南：MJ绘画与Stable Diffusion集成实战

【免费下载链接】geekai AI 助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了 ChatGPT, Azure, ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。支持 MJ AI 绘画，Stable Diffusion AI 绘画，微博热搜等插件工具。采用 Go + Vue3 + element-plus 实现。 【免费下载链接】geekai 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geekai

引言：AI绘画插件开发的痛点与解决方案

你是否在开发AI绘画插件时遇到以下挑战：如何设计统一的任务队列机制？如何处理多模型API的差异化调用？如何实现实时进度更新与前端交互？本文将通过实战案例，详细解析geekai项目中MidJourney(MJ)和Stable Diffusion(SD)两大绘画插件的集成方案，帮助开发者快速掌握AI绘画插件的核心开发技巧。

读完本文你将获得：

  • 基于Go语言的AI绘画任务队列设计与实现
  • MJ/SD多模型API的统一封装策略
  • 任务进度实时追踪与前端通知机制
  • 分布式环境下的资源管理与错误处理

一、项目架构概览

1.1 系统整体架构

geekai项目采用前后端分离架构，AI绘画插件作为核心服务模块，通过RESTful API与前端交互。以下是系统架构的核心组件：

mermaid

1.2 插件模块结构

AI绘画插件模块位于api/service/目录下，采用领域驱动设计(DDD)思想组织代码：

api/service/
├── mj/                # MidJourney服务
│   ├── client.go      # MJ API客户端
│   └── service.go     # MJ服务实现
└── sd/                # Stable Diffusion服务
    └── service.go     # SD服务实现

二、核心概念与数据模型

2.1 任务生命周期

AI绘画任务从创建到完成经历以下阶段：

mermaid

2.2 核心数据模型

任务模型(MidJourneyJob/SdJob)：

字段名类型描述
Iduint任务ID
UserIduint用户ID
TaskIdstring外部API任务ID
Promptstring提示词
Progressint进度(0-100)
ImgURLstring生成图片URL
Statusstring任务状态
CreatedAttime.Time创建时间
UpdatedAttime.Time更新时间

任务参数模型(MjTask/SdTask)：

// MJ任务参数
type MjTask struct {
    Id        uint   // 任务ID
    UserId    uint   // 用户ID
    ClientId  string // 客户端ID
    Type      string // 任务类型(Imagine/Upscale等)
    Prompt    string // 提示词
    NegPrompt string // 反向提示词
    ModelId   string // 模型ID
    // 其他参数...
}

// SD任务参数
type SdTask struct {
    Id          int    // 任务ID
    UserId      uint   // 用户ID
    ClientId    string // 客户端ID
    TranslateModelId string // 翻译模型ID
    Params      struct { // 生成参数
        Prompt     string  // 提示词
        NegPrompt  string  // 反向提示词
        Steps      int     // 步数
        CfgScale   float32 // CFG缩放
        Width      int     // 宽度
        Height     int     // 高度
        Sampler    string  // 采样器
        Scheduler  string  // 调度器
        Seed       int     // 种子
        HdFix      bool    // 是否高清修复
        // 其他参数...
    }
}

三、MidJourney插件实现

3.1 API客户端设计

client.go封装了MidJourney API的调用逻辑，采用接口隔离原则设计：

// MJ API客户端接口
type Client interface {
    Imagine(task types.MjTask) (ImageRes, error)      // 生成图片
    Upscale(task types.MjTask) (ImageRes, error)      // 放大图片
    Variation(task types.MjTask) (ImageRes, error)    // 变体生成
    Blend(task types.MjTask) (ImageRes, error)        // 图片融合
    SwapFace(task types.MjTask) (ImageRes, error)     // 人脸处理
    QueryTask(taskId, channelId string) (Task, error) // 查询任务状态
}

3.2 服务实现核心逻辑

service.go实现了任务管理的核心功能，采用生产者-消费者模式处理任务队列：

// 启动任务消费者
func (s *Service) Run() {
    // 加载未完成任务到队列
    var jobs []model.MidJourneyJob
    s.db.Where("task_id", "").Where("progress", 0).Find(&jobs)
    for _, v := range jobs {
        var task types.MjTask
        err := utils.JsonDecode(v.TaskInfo, &task)
        if err != nil {
            logger.Errorf("decode task info with error: %v", err)
            continue
        }
        task.Id = v.Id
        s.clientIds[task.Id] = task.ClientId
        s.PushTask(task)
    }

    // 启动消费者协程
    go func() {
        for {
            var task types.MjTask
            err := s.taskQueue.LPop(&task)
            if err != nil {
                logger.Errorf("taking task with error: %v", err)
                continue
            }

            // 处理提示词翻译
            if utils.HasChinese(task.Prompt) {
                content, err := utils.OpenAIRequest(s.db, 
                    fmt.Sprintf(service.TranslatePromptTemplate, task.Prompt), 
                    task.TranslateModelId)
                if err == nil {
                    task.Prompt = content
                }
            }

            // 根据任务类型调用不同API
            var res ImageRes
            switch task.Type {
            case types.TaskImage:
                res, err = s.client.Imagine(task)
            case types.TaskUpscale:
                res, err = s.client.Upscale(task)
            case types.TaskVariation:
                res, err = s.client.Variation(task)
            // 其他任务类型...
            }

            // 处理API响应
            if err != nil || (res.Code != 1 && res.Code != 22) {
                // 错误处理逻辑
                // ...
            } else {
                // 更新任务状态
                // ...
            }
        }
    }()
}

3.3 任务进度追踪

MJ服务通过定时查询API和WebSocket通知实现进度追踪：

// 同步任务进度
func (s *Service) SyncTaskProgress() {
    go func() {
        var jobs []model.MidJourneyJob
        for {
            err := s.db.Where("progress < ?", 100).Find(&jobs).Error
            if err != nil {
                continue
            }

            for _, job := range jobs {
                // 超时任务处理
                if time.Now().Sub(job.CreatedAt) > time.Minute*10 {
                    job.Progress = service.FailTaskProgress
                    job.ErrMsg = "任务超时"
                    s.db.Updates(&job)
                    continue
                }

                // 查询任务进度
                task, err := s.client.QueryTask(job.TaskId, job.ChannelId)
                if err != nil {
                    logger.Errorf("error with query task: %v", err)
                    continue
                }

                // 更新进度
                job.Progress = utils.IntValue(
                    strings.Replace(task.Progress, "%", "", 1), 0)
                s.db.Updates(&job)

                // 通知前端
                if job.Progress == 100 {
                    s.notifyQueue.RPush(service.NotifyMessage{
                        ClientId: s.clientIds[job.Id],
                        UserId:   job.UserId,
                        JobId:    int(job.Id),
                        Message:  service.TaskStatusFinished})
                }
            }

            time.Sleep(time.Second * 5)
        }
    }()
}

四、Stable Diffusion插件实现

4.1 API封装与调用

SD服务直接调用Stable Diffusion Web UI API，实现文生图功能：

// 文生图API调用
func (s *Service) Txt2Img(task types.SdTask) error {
    body := Txt2ImgReq{
        Prompt:         task.Params.Prompt,
        NegativePrompt: task.Params.NegPrompt,
        Steps:          task.Params.Steps,
        CfgScale:       task.Params.CfgScale,
        Width:          task.Params.Width,
        Height:         task.Params.Height,
        SamplerName:    task.Params.Sampler,
        Scheduler:      task.Params.Scheduler,
        ForceTaskId:    task.Params.TaskId,
    }
    
    // 高清修复参数
    if task.Params.HdFix {
        body.EnableHr = true
        body.HrScale = task.Params.HdScale
        body.HrUpscaler = task.Params.HdScaleAlg
        body.HrSecondPassSteps = task.Params.HdSteps
        body.DenoisingStrength = task.Params.HdRedrawRate
    }
    
    // 发送请求
    response, err := s.httpClient.R().
        SetHeader("Authorization", apiKey.Value).
        SetBody(body).
        SetSuccessResult(&res).
        Post(apiURL)
    
    // 处理响应...
}

4.2 任务队列与资源管理

SD服务使用Redis实现分布式任务队列，确保系统可扩展性：

// 初始化任务队列
func NewService(db *gorm.DB, manager *oss.UploaderManager, 
                levelDB *store.LevelDB, redisCli *redis.Client,
                wsService *service.WebsocketService, 
                userService *service.UserService) *Service {
    return &Service{
        httpClient:    req.C(),
        taskQueue:     store.NewRedisQueue("StableDiffusion_Task_Queue", redisCli),
        notifyQueue:   store.NewRedisQueue("StableDiffusion_Queue", redisCli),
        db:            db,
        wsService:     wsService,
        uploadManager: manager,
        userService:   userService,
    }
}

// 推送任务到队列
func (s *Service) PushTask(task types.SdTask) {
    logger.Debugf("add a new Stable-Diffusion task to the task list: %+v", task)
    s.taskQueue.RPush(task)
}

五、前端交互与实时通知

5.1 WebSocket通知机制

服务通过WebSocket向前端推送任务状态更新：

// 通知前端任务状态
func (s *Service) CheckTaskNotify() {
    go func() {
        logger.Info("Running Stable-Diffusion task notify checking ...")
        for {
            var message service.NotifyMessage
            err := s.notifyQueue.LPop(&message)
            if err != nil {
                continue
            }
            logger.Debugf("notify message: %+v", message)
            client := s.wsService.Clients.Get(message.ClientId)
            if client == nil {
                continue
            }
            utils.SendChannelMsg(client, types.ChSd, message.Message)
        }
    }()
}

5.2 前端任务状态处理

Vue前端通过WebSocket接收任务状态更新：

// 监听SD任务状态
this.$socket.on('sd', (data) => {
  const { jobId, message } = data;
  if (message === 'finished') {
    this.loadImageResult(jobId);
    this.showNotification('任务完成', 'success');
  } else if (message === 'failed') {
    this.showNotification('任务失败', 'error');
  } else if (message === 'running') {
    this.updateTaskProgress(jobId);
  }
});

六、错误处理与资源回收

6.1 健壮的错误处理策略

系统实现多层次错误处理机制：

// 任务错误处理
if err != nil || (res.Code != 1 && res.Code != 22) {
    var errMsg string
    if err != nil {
        errMsg = err.Error()
    } else {
        errMsg = fmt.Sprintf("%v,%s", err, res.Description)
    }

    logger.Error("绘画任务执行失败：", errMsg)
    job.Progress = service.FailTaskProgress
    job.ErrMsg = errMsg
    s.db.Updates(&job)
    
    // 通知前端失败
    s.notifyQueue.RPush(service.NotifyMessage{
        ClientId: task.ClientId, 
        UserId: task.UserId, 
        JobId: int(job.Id), 
        Message: service.TaskStatusFailed
    })
    continue
}

6.2 超时任务处理

定期检查并处理超时任务，释放系统资源：

// 检查超时任务
func (s *Service) CheckTaskStatus() {
    go func() {
        logger.Info("Running Stable-Diffusion task status checking ...")
        for {
            var jobs []model.SdJob
            res := s.db.Where("progress < ?", 100).Find(&jobs)
            if res.Error != nil {
                time.Sleep(5 * time.Second)
                continue
            }

            for _, job := range jobs {
                // 5分钟超时任务标记为失败
                if time.Now().Sub(job.CreatedAt) > time.Minute*5 {
                    job.Progress = service.FailTaskProgress
                    job.ErrMsg = "任务超时"
                    s.db.Updates(&job)
                }
            }
            
            // 恢复失败任务的算力
            s.db.Where("progress", service.FailTaskProgress).
              Where("power > ?", 0).Find(&jobs)
            for _, job := range jobs {
                err := s.userService.IncreasePower(job.UserId, job.Power, model.PowerLog{
                    Type:   types.PowerRefund,
                    Model:  "stable-diffusion",
                    Remark: fmt.Sprintf("任务失败，退回算力。任务ID：%d， Err: %s", job.Id, job.ErrMsg),
                })
                // ...
            }
            time.Sleep(time.Second * 5)
        }
    }()
}

七、高级功能实现

7.1 提示词自动翻译

针对中文提示词，系统自动翻译成英文以获得更好效果：

// 提示词翻译
if utils.HasChinese(task.Prompt) {
    content, err := utils.OpenAIRequest(s.db, 
        fmt.Sprintf(service.TranslatePromptTemplate, task.Prompt), 
        task.TranslateModelId)
    if err == nil {
        task.Prompt = content
    } else {
        logger.Warnf("error with translate prompt: %v", err)
    }
}

7.2 分布式图片存储

生成的图片通过统一上传管理器存储到多种存储后端：

// 上传图片
imgURL, err := s.uploadManager.GetUploadHandler().PutBase64(res.Images[0])
if err != nil {
    errChan <- fmt.Errorf("error with upload image: %v", err)
    return
}
// 更新数据库
s.db.Model(&model.SdJob{Id: uint(task.Id)}).
  UpdateColumns(model.SdJob{ImgURL: imgURL, Params: utils.JsonEncode(task.Params)})

八、性能优化与最佳实践

8.1 性能优化策略

  1. 任务优先级队列：根据用户等级设置任务优先级
  2. 批量处理：合并多个小任务减少API调用次数
  3. 缓存策略：缓存常用提示词翻译结果
  4. 资源池化：HTTP客户端连接池复用

8.2 代码最佳实践

  1. 接口抽象：依赖接口而非具体实现
  2. 错误处理：详细日志记录与用户友好提示
  3. 配置外部化：敏感参数通过配置文件注入
  4. 监控指标：关键操作添加性能指标监控

九、扩展与定制指南

9.1 添加新的AI绘画模型

要集成新的AI绘画模型，需实现以下步骤：

  1. 创建服务目录 api/service/newmodel/
  2. 实现服务接口 Service 和 Client
  3. 添加任务数据模型 NewmodelJob
  4. 实现任务队列与通知机制
  5. 前端添加对应UI组件

9.2 自定义任务参数

扩展任务参数示例：

// 添加风格迁移参数
type SdTaskParams struct {
    // 原有参数...
    StyleModel string  `json:"style_model"`   // 风格模型
    StyleStrength float32 `json:"style_strength"` // 风格强度
}

十、总结与展望

本文详细介绍了geekai项目中AI绘画插件的设计与实现，涵盖任务队列、API集成、实时通知等核心技术点。通过采用Go语言的并发特性和Redis分布式队列，系统实现了高性能、高可用的AI绘画服务。

未来优化方向：

  • 引入GPU资源管理调度
  • 实现任务断点续传
  • 多模型结果对比功能
  • 提示词智能优化

掌握这些技术不仅能帮助你快速集成MJ/SD等主流AI绘画模型，还能为开发其他AI能力插件提供参考。建议开发者深入研究service.go中的任务调度逻辑，这是整个插件系统的核心所在。

附录：常见问题解答

Q1: 如何解决MJ API调用频率限制？
A1: 系统通过Redis实现分布式限流，代码位于mj/client.go的AcquireQuota方法。

Q2: 如何自定义SD模型参数？
A2: 修改types/sd_task.go中的SdTaskParams结构体，添加自定义参数。

Q3: 任务失败后如何调试？
A3: 查看logs/目录下的服务日志，关键错误会记录详细上下文信息。

【免费下载链接】geekai AI 助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了 ChatGPT, Azure, ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。支持 MJ AI 绘画，Stable Diffusion AI 绘画，微博热搜等插件工具。采用 Go + Vue3 + element-plus 实现。 【免费下载链接】geekai 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geekai

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值