用 Dify + Qwen-Image 实现文生图与图生图

在 AIGC 浪潮席卷内容创作领域的今天，图像生成早已过了“能画就行”的初级阶段。用户不再满足于模糊的轮廓或风格混乱的画面，而是希望 AI 能真正理解复杂语义——比如一句“穿汉服的女孩站在樱花树下，背景有‘春日祭’字样，楷书、白色描边”，AI 是否能精准还原每一个细节？

更进一步地，当已有图像需要修改时，我们是否必须打开 Photoshop？如果只需一句话：“给这只狗戴上墨镜和红色围巾，背景换成机场跑道”，就能完成专业级编辑，那会怎样？

这正是 Qwen-Image 的价值所在。

作为阿里巴巴通义千问团队推出的开源全能型文生图模型，Qwen-Image 基于 200 亿参数的 MMDiT 架构，在中文多模态任务上表现尤为突出。它不仅擅长处理中英文混合提示，还具备像素级编辑能力，支持局部重绘、图像扩展、风格迁移等高级功能。换句话说，它既是“画家”，也是“修图师”。

而要让这些能力快速落地为可用工具，无需写一行代码？答案是：Dify。

这个低代码 AI 应用平台提供了强大的工作流编排系统，使得非开发者也能将前沿大模型集成进实际业务场景。本文将带你从零开始，构建一个同时支持 文生图（Text-to-Image） 和 图生图（Image-to-Image） 的智能图像生成系统，全过程可视化配置，部署即用。

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工作流设计思路与核心节点实现

整个系统的灵魂在于“灵活路由”：同一个入口，根据用户输入自动判断走哪条路径——是有图还是无图？是简单描述还是需优化提示词？

Dify 的工作流机制完美支撑了这种逻辑。我们不需要写 if-else，只需要拖拽几个节点，设置条件分支即可。

插件准备与 API 授权

首先，进入 Dify 插件市场，搜索 Text2image 或 Qwen-Image，安装对应的图像生成插件。务必确认版本支持图生图模式（image_to_image），旧版可能仅限文生图。

安装后，绑定 ModelScope 的 API Key。前往 ModelScope 官网 登录账号，在「个人中心」→「AccessKey管理」中获取 Token，并填入插件配置页的 API Key 字段。

授权完成后，你就拥有了调用 Qwen-Image 模型的能力。

⚠️ 小贴士：魔搭社区目前提供免费额度，适合原型验证和小规模使用，完全零成本启动。

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输入设计：双通道统一入口

为了让用户既能输入文字生成图像，又能上传图片进行编辑，我们在“开始”节点设置了三个字段：

• sys.query：标准文本输入框，接收用户描述
• type：下拉选择，选项为“文生图”、“图生图”
• picture：文件上传组件，用于图生图时传入原图

这种设计看似简单，实则关键——它实现了单一入口适配多种场景，也为后续条件判断提供了数据基础。

例如：
- 用户选“文生图” → 系统忽略图片，专注优化文本
- 用户选“图生图” → 强制要求上传图片，结合指令生成新图

清晰的输入结构，避免了歧义和误操作。

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条件分支：智能路由控制

接下来是一个“条件判断”节点，规则如下：

如果 {{#start.type#}} == "图生图" → 进入图生图流程
否则 → 进入文生图流程

这条规则决定了整个工作流的走向。Dify 会根据用户选择动态跳转，确保资源不浪费、流程不冗余。

这也是为什么推荐使用可视化工作流的原因之一：逻辑清晰、调试直观、迭代高效。

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文生图流程：让普通人也能写出专业提示词

很多人以为图像质量差是因为模型不行，其实很多时候问题出在提示词太弱。

比如输入“一只猫在窗台上晒太阳”，听起来有画面感，但对 AI 来说信息严重不足：什么品种的猫？什么材质的窗台？阳光角度如何？要不要阴影？风格是写实还是卡通？

Qwen-Image 虽然强大，也怕“模糊需求”。所以我们引入了一个关键环节：提示词优化。

LLM 提示词专家角色设计

我们在 Dify 中添加一个 LLM 节点，赋予其一个明确的身份——“Qwen-Image 文生图提示词专家”。

通过 LangGPT 格式定义其角色行为，核心目标是：把普通语言转化为结构化、高精度的图像生成指令。

以下是该角色的核心设定：

# Role: Qwen-Image文生图提示词专家

## Profile
- Author: 技术团队
- Version: 1.1
- Language: 中文
- Description: 专精于 Qwen-Image 模型特性的提示词工程专家

## Skills
1. 熟悉 MMDiT 架构对提示词敏感度高的特点
2. 掌握中英文混合描述的最佳实践
3. 能精准补充材质、光影、构图、空间关系等缺失信息
4. 支持多种艺术风格建模（摄影、插画、国风、赛博朋克等）

## Rules
1. 输出必须遵循七要素原则：
   - 主体明确
   - 背景具体
   - 构图清晰
   - 风格统一
   - 光线合理
   - 空间有序
   - 文字标注（如有）
2. 所有否定表达转为正向（如“不要暗” → “明亮”）
3. 中英文混排时保持语法通顺，关键词优先使用英文术语
4. 输出分辨率为 1024×1024，不额外声明尺寸

## Workflow
1. 解析原始请求，提取核心元素
2. 补全人物姿态/表情、物体材质/颜色
3. 明确镜头角度与画面比例
4. 设定整体色调与光源方向
5. 规划元素空间布局（上下左右前后）
6. 若涉及文字，标明内容、位置、字体样式

## OutputFormat
【优化后提示词】：[完整的中英文混合提示词]

【解析说明】：
- 主体：[主体特征]
- 场景：[环境设定]
- 构图视角：[拍摄方式]
- 艺术风格：[风格类型]
- 光影效果：[明暗与色彩倾向]
- 空间分布：[各元素相对位置]
- 特殊要求：[如含文字或其他约束]

这套 Prompt 设计经过多次实测打磨，特别强调“可执行性”——不是泛泛而谈的艺术指导，而是能让模型准确响应的操作指南。

LLM 节点配置建议

在 Dify 中新建 LLM 节点，推荐使用高性能开源模型：

qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct（魔搭社区免费提供）

系统提示词（System Prompt）粘贴上述专家定义。

用户提示词（User Prompt）设为：

请根据以下描述生成适用于 Qwen-Image 模型的专业提示词：
{{#sys.query#}}

输出结果将是一段高度结构化的提示词，包含中英文混合描述、构图建议、风格定位等，直接传递给下一步的图像生成模块。

你会发现，同样的原始输入，经过优化后的提示词往往多出 3~5 倍的信息量，而这正是高质量图像的关键来源。

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图生图流程：不只是换脸，而是语义级编辑

图生图不是简单的“加滤镜”或“换背景”，真正的挑战在于：理解图像语义并按指令精准修改局部内容。

Qwen-Image 在这方面表现出色，得益于其强大的跨模态理解和 MMDiT 架构的空间感知能力。

工具节点配置要点

添加一个“工具”节点，选择已安装的 Qwen-Image 插件，关键参数如下：

参数	设置说明
模式	image_to_image
输入图像	{{#start.picture#}}
文本提示	{{#sys.query#}}（如：“给这只狗戴上墨镜和领结”）
强度控制	推荐 0.6~0.8，平衡原图保留与新内容生成
分辨率	自动匹配 1024×1024

其中，“强度控制”是个关键参数。设得太低（<0.5），变化微弱；设得太高（>0.9），容易破坏原有结构。实践中发现，0.7 是多数场景下的黄金值。

实际应用场景举例

• 广告创意：上传产品照片，添加 slogan 和促销标签，自动生成宣传图
• UI 设计辅助：手绘草图上传，AI 自动补全按钮、图标、配色方案
• 社交内容制作：老照片修复 + 添加趣味元素（帽子、气泡对话框）
• 电商主图生成：同一商品图，批量更换背景风格（极简风、节日风、ins风）

这些都不是幻想，而是已经在测试中稳定实现的功能。

更重要的是，Qwen-Image 能做到“贴合轮廓”级别的精确编辑。比如给动物戴眼镜，不会出现歪斜、漂浮等问题；更换服装时，褶皱和光影也能自然融合。

这背后是模型对物体边界、深度关系和材质属性的深层建模能力。

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统一输出：简洁友好的结果呈现

无论来自哪条路径，最终都应以一致的方式返回结果。

我们添加一个“回复”节点，模板如下：

🎉 图像已生成！

👉 查看高清图像：![]({{#image_output.url#}})

（右键复制链接或点击查看大图）

其中 image_output.url 是 Qwen-Image 插件返回的图像地址字段。

这样用户可以在聊天界面直接预览成果，体验流畅自然。对于运营、设计师这类非技术用户来说，这才是真正“开箱即用”的感觉。

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实测效果对比分析

理论说得再好，不如实际一试。

文生图对比：优化前 vs 优化后

原始输入：
“一个穿汉服的女孩站在樱花树下”

直接生成（未优化提示词）：

• 人物轮廓尚可，但服饰细节模糊
• 背景樱花层次感弱，缺乏季节氛围
• 无文字渲染能力，无法添加标语

经 LLM 优化后提示词：

一位年轻女子，身穿红色刺绣汉放，长发飘逸，微笑站立，位于盛开的粉色樱花树林中，远景广角镜头，中国风国画质感，柔和春日晨光，女孩居中偏左，花瓣随风飘落，“Spring Festival”文字位于右上角，楷书体、白色描边

✅ 输出显著提升：
- 服饰纹理清晰，刺绣细节可见
- 光影柔和，营造出清晨氛围
- 文字排版规范，中英搭配协调
- 整体风格统一，具有东方美学意境

这说明：提示词的质量，决定了生成上限。

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图生图实战案例

原图：一只趴在沙发上的金毛犬（黑白照片）
指令：“彩色化，并让它戴着飞行员墨镜和红色围巾，背景改为机场跑道”

Qwen-Image 成功完成：
- 毛发与眼睛成功彩色复原
- 墨镜精准贴合面部轮廓，无变形
- 围巾自然 draped around neck
- 背景替换为黄昏下的机场跑道，远处飞机起飞
- 保持原有姿势不变，动作自然协调

这不是简单的图层叠加，而是基于语义理解的“再创作”。模型知道墨镜应该出现在眼睛位置、围巾要有垂感、背景转换需符合透视规律。

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高分辨率表现与实用性评估

所有图像默认输出为 1024×1024 分辨率，满足大多数专业用途：

• 可直接用于公众号封面、海报设计
• 支持打印输出（建议不超过 A4 尺寸）
• 在网页端加载速度快，兼容主流社交媒体平台

尤其值得一提的是文字渲染能力：中文字体清晰无锯齿，英文排版工整，支持描边、阴影等样式，非常适合品牌宣传物料制作。

相比之下，许多开源模型在处理中文时会出现断笔、粘连、错位等问题，而 Qwen-Image 显然在这方面做了专项优化。

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为什么这套组合值得尝试？

Dify + Qwen-Image 的组合，本质上是在做一件事：降低专业级 AIGC 的使用门槛。

它的优势很实在：

• 技术先进：基于 200 亿参数 MMDiT 架构，Qwen-Image 在复杂文本理解和多语言支持上领先同类模型
• 功能全面：不止能画画，还能修图，支持局部重绘、图像扩展、风格迁移
• 无需编码：全程可视化操作，设计师、运营、教师都能快速上手
• 成本可控：依托魔搭社区免费 API，可实现零成本原型验证

更重要的是，它打开了更多可能性：

• 加入多轮对话机制，实现“生成 → 反馈 → 修改”的闭环
• 接入语音输入，打造“说图生成”体验
• 对接企业知识库，批量生成符合 VI 规范的品牌素材
• 构建自动化内容生产线，节日海报、商品主图一键生成

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🎯 立即体验

想亲手试试这个工作流？欢迎访问以下链接：

🔗 https://dify.duckcloud.fun/chat/rk31bvsH0gWasqDW
备用地址：http://14.103.204.132/chat/rk31bvsH0gWasqDW

📷 示例输出预览（持续更新）：

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AI 图像生成的未来，不再是“能不能画”，而是“能否精准表达意图”。

Qwen-Image 凭借其在复杂文本渲染和图像编辑方面的双重优势，正在成为专业级 AIGC 创作的新标杆。而 Dify 则让我们无需等待工程师排期，自己就能把想法变成工具。

如果你也有一个创意，不妨现在就开始搭建属于你的 AI 创作助手。毕竟，下一个惊艳的作品，也许就始于一次简单的点击。