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# 如何搭建 AI 图片生成应用
> 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考 [英文原版](/en/learn/tutorials/build-ai-image-generation-app)。
随着图像生成技术的兴起，涌现了许多优秀的图像生成产品，比如 Dall-e、Flux、Stable Diffusion 等。
本文将使用图像生成模型，指导你使用 Dify 快速开发一个 AI 图片生成应用。
### 本实验中你将掌握的知识点
* 使用 Dify 构建 Agent 的方法
* Agent 的基本概念
* 提示词工程的基础知识
* 工具的使用
* 大模型的幻觉的概念
### 1. 获取和填入 Stablility API 密钥
[点击这里](https://platform.stability.ai/account/keys) 即可跳转至 Stability 的 API 密钥管理页。
如果你尚未注册，会被要求先注册再进入管理页。
进入管理页后，点击复制密钥即可。
接下来，在你的 Dify 实例中进入 **工具** > **Stability**，按以下步骤填入密钥：
* 登录 Dify
* 进入工具
* 选择 Stability
* 点击授权
* 填入密钥并保存
### 2. 配置模型供应商
为了优化交互，我们需要 LLM 来将用户的指令具体化，也就是让 LLM 来撰写生成图片的提示词（Prompt）。接下来，我们按照如下的步骤在 Dify 配置模型供应商。
参考下图步骤，添加模型供应商：
前往 **集成** > **模型供应商**
如果尚未找到合适的模型供应商，groq 平台提供了 Llama 等 LLM 的免费调用额度。
登录 [groq API 管理页](https://console.groq.com/keys)
点击 **Create API Key**，设置一个想要的名称并且复制 API Key。
回到 **Dify - 模型供应商**，选择 **groqcloud**，点击 **设置**。
粘贴 API Key 并保存。
### 3. 构建 Agent
回到 **Dify - 工作室**，选择 **创建空白应用**。
在本实验中，我们只需要了解 Agent 的基础用法即可。
**什么是 Agent**
Agent 是一种模拟人类行为和能力的 AI 系统，它通过自然语言处理与环境交互，能够理解输入信息并生成相应的输出。Agent 还具有 "感知" 能力，可以处理和分析各种形式的数据。此外，Agent 能够调用和使用各种外部工具和 API 来完成任务，扩展其功能范围。这种设计使 Agent 能够更灵活地应对复杂情况，在一定程度上模拟人类的思考和行为模式。
因此，很多人都会将 Agent 称为“智能体”。
选择 **Agent**，填写名称即可。
接下来你会进入到如下图的 Agent 编排界面
我们选择 LLM，本篇教程中我们使用 groq 提供的 Llama-3.1-70B 为例：
在 **工具** 中添加 AI 绘图工具 Stability：
#### 撰写提示词
提示词（Prompt）是 Agent 的灵魂，直接影响到输出的效果。通常来说越具体的提示词输出的效果越好，但是过冗长的提示词也会导致一些负面效果。
调整提示词的工程，我们称之为提示词工程（Prompt Engineering）
在本次实验中，你不必担心没有掌握提示词工程，我们会在后面循序渐进地学习它。
让我们从最简单的提示词开始：
```
根据用户的提示，使用工具 stability_text2image 绘画指定内容
```
用户每次输入命令的时候，Agent 都会知晓这样的系统级的指令，从而了解要执行用户绘画的任务的时候需要调用一个叫 stability 的工具。
例如：画一个女孩，手中拿着一本打开的书
#### 不想撰写提示词？当然可以！
点击提示词的右上角 **生成**。
在 **指令** 中输入你的需求，点击 **生成**，右侧生成的提示词中会出现由 AI 生成的提示词。
不过，为了养成对提示词良好的理解，我们在初期最好不要依赖这一项功能。
### 发布
点击右上角的发布按钮，发布后选择 **运行** 就可以获得一个在线运行的 Agent 的网页。
复制这个网页的 URL，可以分享给其他好友使用。
### 思考题 1：如何指定生成图片的画风？
我们可以在用户输入的命令中加上画风的指令，例如：二次元风格，画一个女孩，手中拿着一本打开的书
但是如果我们希望风格默认都是二次元风格呢，那么我们加在系统提示词里就行了，因为我们之前了解到系统提示词是每次执行用户命令都会知晓的，优先级更高。
```
根据用户的提示，使用工具 stability_text2image 绘画指定内容，画面是二次元风格
```
### 思考题 2: 如何拒绝部分用户的某些请求？
在许多业务场景中，我们需要避免输出一些不合理的内容，但是 LLM 很多时候比较“傻”，用户下指令时会照做不误，即使输出的内容是错的，这种模型为了努力回答用户而编造虚假内容的现象称为模型幻觉（Hallucinations），那么我们需要让模型必要的时候拒绝用户的请求。
此外，用户也可能提一些和业务无关的内容，我们也需要让 Agent 这个时候拒绝请求。
我们可以使用 markdown 格式给不同的提示词进行划分，将上述教 Agent 拒绝不合理内容的提示词写到“约束”标题下。当然，这样的格式仅仅是为了规范化，你可以有自己的格式。
```
## 任务
根据用户的提示，使用工具 stability_text2image 绘画指定内容，画面是二次元风格。
## 约束
如果用户在请求和绘画无关的内容，回复：“对不起，我不明白你在说什么”
```
例如，我们尝试提问：今晚吃什么
在一些更正式的业务场景中，我们可以调用敏感词库来拒绝用户的请求。
在 **添加功能 - 内容审查** 中添加关键词“晚饭”，当用户输入关键词时，则 Agent 应用输出“对不起，我不明白你在说什么”。
