使用 ChatGPT 、Stable Diffuison、React和NodeJS构建网站图库

news2024/9/23 1:39:35

本文译者为360奇舞团前端开发工程师
原文标题：Building a website gallery with ChatGPT, Stable Diffusion, React and NodeJS
原文作者：Nevo David
原文地址：https://javascript.plainenglish.io/building-a-website-gallery-with-chatgpt-stable-diffusion-react-and-nodejs-afe8cdd9567a

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摘要

在本文中，您将学习如何构建一个 Web 应用程序，该应用程序根据你提供的网站描述，使用 ChatGPT 和 Stable Diffusion ，生成图标和合适的域名。

简介

人工智能正在接管世界。这些技术每天都在震撼着我们的世界：ChatGPT 和 Stable Diffusion。

ChatGPT 使用其 GPT3.5 模型回答世界上的任何问题。

Stable Diffusion是一个文本转图片的模型，可以将任何文本转换为图片。

结合使用这两种技术是人工智能的未来。

在本文中，我将向您展示如何通过结合两者来创建整个网站品牌。

我真的很兴奋关于这个技术🤩

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什么是 Stable Diffusion?

Stable Diffusion 是一种文本到图像的潜在扩散模型，使用户能够根据给定的文本输入在几秒钟内生成图像。它还用于诸如图像修复和生成图像到图像的等过程。

ChatGPT也是OpenAI训练的一个AI语言模型，用于生成文本以类似人类的对话方式与用户互动。用户可以在几秒钟内提交请求，并从历史、科学、数学和当前事件等广泛的主题中获得信息或问题的答案。

在本文的最后，你将学到如何使用 Stable Diffusion WebUI从文本创建图像，以及如何使用Node.js应用程序向ChatGPT发送消息。

安装和运行稳定版的 Diffusion Web UI

你可以在Windows、Linux、Apple Silicon上下载Stable Diffusion Web UI。在这里，我将指导你在Apple Silicon上完成安装。

前提条件: 确保你的电脑上已经安装了Homebrew，这是一个安装包，可以让你安装Apple未提供的各种应用程序。

  • 打开一个命令行终端，然后输入下面的命令用于下载WebUI的依赖。

MAC:

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

Debian-based:

sudo apt install wget git python3 python3-venv

Red Hat-based:

sudo dnf install wget git python3

Arch-based:

sudo pacman -S wget git python3

  • 通过运行以下命令克隆 Web UI 库

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

  • 我们需要下载稳定版本的Stable Diffusion 模型（大文件），然后cd进入到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夹。

cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

下载此模型-对于本次的示例我们使用的是Stable Diffusion版本，但是你可以随意下载你想要的其他版本。

wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt

将模型从v1–5-pruned-emaonly.ckpt 重命名为model.ckpt

mv v1–5-pruned-emaonly.ckpt model.ckpt

  • 进入到 stable-diffusion-webui 文件夹并且运行web UI工程，创建虚拟环境并安装依赖项。

cd stable-diffusion-webui
./webui.sh

  • 访问本地URL— http://127.0.0.1:7860以通过其用户界面与Web UI交互。

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  • 在之后要重新启动 Web UI 进程，请进入到终端上的 stable-diffusion-webui 文件夹并运行命令 ./webui.sh。如果要使用Web UI API，需要在命令中添加API标志./webui.sh --api。

构建web应用程序

在本节中，我将指导你创建web应用程序的项目环境，我们将使用React.js做前端，Node.js做后端服务器。

使用下面的代码为web应用程序创建项目的文件夹：

mkdir stable-diffusion-app
cd stable-diffusion-app
mkdir client server

设置 React 应用程序

通过命令进入到client文件夹，然后创建一个新的React.js项目。

cd client
npx create-react-app ./

从React程序中删除冗余的文件，比如logo和测试文件，并且更新App.js文件以显示”Hello World“，如下所示：

function App() {
    return (
        <div>
            <p>Hello World!</p>
        </div>
    );
}
export default App;

进入到src/index.css文件然后拷贝下面的代码，这里面包含此项目需要的所有css样式。

@import url("https://fonts.googleapis.com/css2?family=Space+Grotesk:wght@300;400;500;600;700&display=swap");
* {
    box-sizing: border-box;
    margin: 0;
    padding: 0;
    font-family: "Space Grotesk", sans-serif;
}
.app,
.loading,
.result__container > div {
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
}
.app {
    width: 100%;
    margin: 50px auto;
    flex-direction: column;
}
.app > h1 {
    margin-bottom: 30px;
    color: #2b3467;
}
form {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    width: 80%;
}
textarea {
    padding: 20px;
    border: 1px solid #ddd;
    outline: none;
    border-radius: 5px;
    margin: 5px 0px;
    box-shadow: 0 2px 8px 0 rgba(99, 99, 99, 0.2);
}
button {
    margin-top: 15px;
    display: inline-block;
    width: 200px;
    padding: 20px;
    cursor: pointer;
    font-weight: bold;
    border: none;
    border-radius: 5px;
    outline: none;
    font-size: 18px;
    background-color: #f0dbdb;
}
.loading {
    width: 100%;
    height: 100vh;
    background-color: #fefcf3;
}
.result__container {
    display: flex;
    align-items: center;
    flex-wrap: wrap;
    margin-top: 30px;
}
.result__container > div {
    margin: 5px;
    flex-direction: column;
}
.image {
    width: 400px;
    height: 300px;
    margin-bottom: 15px;
}

更新App.js文件，显示一个输入字框，允许你输入建议的网站描述。

import React, { useState } from "react";

const App = () => {
    const [description, setDescription] = useState("");
    const handleSubmit = (e) => {
        e.preventDefault();
        console.log({ description });
        setDescription("");
    };
    return (
        <div className='app'>
            <h1>Website Idea Generator</h1>
            <form method='POST' onSubmit={handleSubmit}>
                <label htmlFor='description'>Enter the description</label>
                <textarea
                    name='description'
                    rows={6}
                    value={description}
                    onChange={(e) => setDescription(e.target.value)}
                />
                <button>GENERATE</button>
            </form>
        </div>
    );
};
export default App;
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设置Node.js服务器

使用命令行终端进入到server文件夹创建一个package.json文件

cd server & npm init -y

安装 Express、Nodemon、CORS 库。

npm install express cors nodemon

ExpressJS 是一个快速、极简的框架，在 Node.js 中构建 Web 应用程序它提供了多项功能。CORS是一个Node.js包，允许在不同域之间的通信，Nodemon是一个Node.js工具，可以检测到文件改变的时候重启服务。

创建一个index.js文件-web服务器的入口

touch index.js

使用ExpressJS设置Node.js服务器，当在浏览器中访问http://localhost:4000/api时，下面的代码会返回一个json对象

//👇🏻index.js
const express = require("express");
const cors = require("cors");
const app = express();
const PORT = 4000;

app.use(express.urlencoded({ extended: true }));
app.use(express.json());
app.use(cors());
app.get("/api", (req, res) => {
    res.json({
        message: "Hello world",
    });
});
app.listen(PORT, () => {
    console.log(`Server listening on ${PORT}`);
});

安装 Axios、 非官方  ChatGPT API library、 Puppeteer。ChatGPT API使用Puppeteer作为一个可选的对等依赖，以自动绕过Cloudflare的保护。

npm install chatgpt puppeteer axios

要在 server/index.js 文件中使用 ChatGPT API，您需要对该文件进行配置，以使用require 和 import 关键词来导入库。 因此，更新 server/package.json 文件以包含 type 关键字。

{ "type": "module" }

在 server/index.js的文件顶部加入下面的代码。

import { createRequire } from "module";
const require = createRequire(import.meta.url);
//...other code statements

完成最后两个步骤之后，你现在可以在index.js文件中使用ChatGPT

通过在package.json文件的脚本列表中添加start命令来配置Nodemon。下面的代码片段使用Nodemon启动服务器。

//In server/package.json

"scripts": {
    "test": "echo \\"Error: no test specified\\" && exit 1",
    "start": "nodemon index.js"
  },

恭喜你！现在你可以通过下面的命令来启动服务器

npm start

如何在 Node.js 应用程序中与 ChatGPT 通信

在本节中，你将学习如何通过非官方的ChatGPT库从Node.js服务器与ChatGPT通信。

该库使用了一个完全自动化的基于浏览器的解决方案，使我们能够爬取我们的方法-这意味着它执行了完全的浏览器自动化，使我们能够登录到OpenAI网站，解决验证码，并通过OpenAI的cookies发送消息。

你在一节中已经安装了库，接下来在index.js文件中导入ChatGPT API 库如下所示，ChatGPT API使用Puppeteer作为一个可选的对等依赖，以自动绕过Cloudflare的保护。

import { ChatGPTAPIBrowser } from "chatgpt"

我们需要ChatGPT，根据用户指定的任何描述生成一个域名，并为Stable Diffusion API创建一个提示符。

因此，在服务器上创建一个路由，接受来自React应用程序的描述。

app.post("/api", async (req, res) => {
    const { prompt } = req.body;
    console.log(prompt);
});

在React 应用程序中创建一个函数，当用户提交表单，就将描述信息发到服务器上的/api端点。

async function sendDescription() {
    try {
        const request = await fetch("http://localhost:4000/api", {
            method: "POST",
            body: JSON.stringify({
                prompt: description,
            }),
            headers: {
                Accept: "application/json",
                "Content-Type": "application/json",
            },
        });
        const res = await request.json();
        console.log(res);
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}

在React 应用程序中添加一个加载状态，用于保存请求状态，并在提交表单后调用async函数。

const [description, setDescription] = useState("");
const [loading, setLoading] = useState(false);

const handleSubmit = (e) => {
    e.preventDefault();
    //👇🏻 calls the async function
    sendDescription();
    setDescription("");
    setLoading(true);
};

更新/api端点以将描述发送给ChatGPT，并生成一个域名并给Stable Diffusion提示。

async function chatgptFunction(content) {
    try {
        const api = new ChatGPTAPIBrowser({
            email: "YOUR_CHATGPT_EMAIL_ADDRESS",
            password: "YOUR_CHATGPT_PASSWORD",
        });
        await api.initSession();

//👇🏻 sends the instruction for the domain name to ChatGPT
        const getDomainName = await api.sendMessage(
            `Can you generate a domain name for a website about: ${content}`
        );
        let domainName = getDomainName.response;
        //👇🏻 sends the instruction for the prompt to ChatGPT
        const generatePrompt = await api.sendMessage(
            `I have a website for ${content}, and I want to generate a logo for it, can you generate a prompt for dall-e for me? make it long like 50 words, you don't need to tell me why you generated the prompt`
        );
        const diffusionPrompt = generatePrompt.response;
        console.log({ domainName, diffusionPrompt });
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}
app.post("/api", async (req, res) => {
    const { prompt } = req.body;
    const result = await chatgptFunction(prompt);
    res.json({ message: "Retrieved successfully!" });
});

在上面的代码中使用Puppeteer 启动浏览器，并自动登录你的ChatGPT账号，验证完成后，ChatGPT 处理请求并返回响应信息。

在下面的部分，我将指导你如何将ChatGPT生成的提示发送到Stable Diffusion API。

如何与 Stable Diffusion API 交互

要与Stable Diffusion API进行交互，请通过下面的命令重启web UI 进程。

cd stable-diffusion-webui
./webui.sh --api

你可以在http://127.0.0.1:7860/docs，查看可用的API端点。 我们将利用/sdapi/v1/txt2img端点进行文本到图像的转换。

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使用生成的提示作为payload向 /sdapi/v1/txt2img 端点发送POST请求。

async function chatgptFunction(content) {
    try {
        const api = new ChatGPTAPIBrowser({
            email: "asaoludavid234@yahoo.com",
            password: "davidasaolu",
        });
        await api.initSession();

const getDomainName = await api.sendMessage(
            `Can you generate a domain name for a website about: ${content}`
        );
        let domainName = getDomainName.response;
        const generatePrompt = await api.sendMessage(
            `I have a website for ${content}, and I want to generate a logo for it, can you generate a prompt for dall-e for me? make it long like 50 words, you don't need to tell me why you generated the prompt`
        );
        const diffusionPrompt = generatePrompt.response;
        //👇🏻 Makes a POST request via Axios with the prompt as the payload
        const request = await axios.post("http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img", {
            prompt: diffusionPrompt,
        });
        //👇🏻 returns the generated logo and the domain name
        let logoImage = await request.data.images;
        return { logoImage, domainName };
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}

从上面的代码中， /sdapi/v1/txt2img端点接收一个名为prompt的必须参数 - 要生成图片的文本描述。

更新 Node.js 服务器上的 /api 端点并保存结果，将其发送到 React.js 应用程序。

使用React 程序展示结果

更新 sendDescription函数，以接收服务器返回的响应结果。

//👇🏻 React state that holds the result
const [result, setResult] = useState([]);

async function sendDescription() {
    try {
        const request = await fetch("http://localhost:4000/api", {
            method: "POST",
            body: JSON.stringify({
                prompt: description,
            }),
            headers: {
                Accept: "application/json",
                "Content-Type": "application/json",
            },
        });
        const res = await request.json();
        if (res.message) {
            //👇🏻 update the loading and result states
            setLoading(false);
            setResult(res.result);
        }
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}

创建一个Loading组件，在请求等待的过程中显示给用户。

import React from "react";

const Loading = () => {
    return (
        <div className='loading'>
            <h1>Loading, please wait...</h1>
        </div>
    );
};
export default Loading;

添加下面的代码当请求等待的过程中展示组件。

if (loading) return <Loading />;

更新组件以渲染生成的结果，如下所示。

return (
    <div className='app'>
        <h1>Website Idea Generator</h1>
        <form method='POST' onSubmit={handleSubmit}>
            <label htmlFor='description'>Enter the description</label>
            <textarea
                name='description'
                rows={6}
                value={description}
                onChange={(e) => setDescription(e.target.value)}
            />
            <button>GENERATE</button>
        </form>

        <div className='result__container'>
            {result.length > 0 &&
                result.map((item, index) => (
                    <div key={index}>
                        <img
                            src={`data:image/png;base64,${item.logoImage}`}
                            alt={item.domainName}
                            className='image'
                        />
                        <p>Domain: {item.domainName}</p>
                    </div>
                ))}
        </div>
    </div>
);

上面的代码展示为各样的请求生成图标和域名，恭喜！🎉 你完成了本项目的教程。

以下是鸡尾酒网站获得的结果示例：

06f7904e9b438002c517933f3c6222df.jpeg

结论：

到目前为止，你已经学会了：

  • 什么是Stable Diffusion，

  • 如何在你的电脑上安装和配置Stable Diffusion

  • 如何从Node.js 应用发送消息给ChatGPT

  • 如何通过Stable Diffusion API 从文本生成图像。

本教程带领你完成一个应用程序示例，你可以使用Stable Diffusion和ChatGPT构建应用程序，这些AI技术可以被应用在各个领域创建强大的应用程序。

这个教程的源代码在这里：

https://github.com/novuhq/blog/tree/main/webapp-with-stable-diffusion-and-chatgpt

感谢你的阅读！

- END -

关于奇舞团

奇舞团是 360 集团最大的大前端团队，代表集团参与 W3C 和 ECMA 会员（TC39）工作。奇舞团非常重视人才培养，有工程师、讲师、翻译官、业务接口人、团队 Leader 等多种发展方向供员工选择，并辅以提供相应的技术力、专业力、通用力、领导力等培训课程。奇舞团以开放和求贤的心态欢迎各种优秀人才关注和加入奇舞团。

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简介 一款为了预览PyQt5设计的UI界面而开发的工具&#xff0c;使用时需要结合PyCharm同时使用。 下载 PyQt5界面预览工具 参数说明 使用配置 启动PyCharm&#xff0c;找到File -> Settings&#xff0c;打开 找到Tools -> External Tools点击打开&#xff0c;在新界面…
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GuLi商城-SpringCloud Alibaba-Nacos注册中心

GuLi商城-SpringCloud Alibaba-Nacos注册中心

简介&#xff1a; Nacos&#xff08;Dynamic Naming and Configuration Service&#xff09;是构建以 “服务” 为中心的现代应用架构 (例 如微服务范式、云原生范式) 的服务基础设施。致力于服务发现、配置和管理&#xff0c;且提供了一组简单 易用的特性集。让微服务的发现…
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GEE学习笔记 八十一：【GEE之Python版教程十二】

GEE学习笔记 八十一：【GEE之Python版教程十二】

这一节介绍一下日期类&#xff0c;那么GEE基础的类型基本上介绍完成。后续开始介绍GEE在遥感GIS处理上的一些API内容&#xff0c;比如矢量数据、栅格数据处理等。 这段代码是在程序之前必须执行的&#xff0c;用来注册GEE。 import ee ee.Initialize() 1、日期类API 首先看一…
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C语言-文件操作-10

C语言-文件操作-10

题目&#xff1a; 修改下列程序&#xff0c;用命令行界面代替交互式界面 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define BUFSIZE 4096 #define SLEN 81 void append(FILE * source,FILE * dest); char * s_gets(char * st,int n); i…
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Spring3定时任务

Spring3定时任务

简介 Spring 内部有一个 task 是 Spring 自带的一个设定时间自动任务调度&#xff0c;提供了两种方式进行配置&#xff0c;一种是注解的方式&#xff0c;而另外一种就是 XML 配置方式了;注解方式比较简洁&#xff0c;XML 配置方式相对而言有些繁琐&#xff0c;但是应用场景的不…
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借助 APISIX Ingress，实现与注册中心的无缝集成

借助 APISIX Ingress，实现与注册中心的无缝集成

作者张晋涛&#xff0c;API7.ai 云原生技术专家&#xff0c;Apache APISIX PMC 成员&#xff0c;Apache APISIX Ingress Controller 项目维护者。 原文链接 云原生场景下是否需要服务发现 背景 微服务架构是当前最为流行的应用架构之一。 应用被拆分为多个服务组件&#xff…
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流批一体架构在快手的实践和思考

流批一体架构在快手的实践和思考

摘要&#xff1a;本文整理自快手技术专家、Apache Flink & Apache Calcite Committer 张静&#xff0c;在 FFA 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分&#xff1a;Flink 在快手的发展流批一体在快手的规划第一阶段&#xff08;加强批能力&#xff09;的进展第二阶段…
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