类型：人工智能
简介：基于AI的绘画生成工具，主要用于根据文本描述生成详细图像。
腾讯云 Serverless 应用中心支持 stable-diffusion-webui 的 Serverless 部署能力。应用创建成功后，可以使用 Stable Diffusion WebUI 的全部功能，包括 文生图（Text-to-Image）、图生图（Image-to-Image），以及 Lora、ControlNet 等高级扩展能力。
本文将介绍如何结合数据万象图片审核服务对 Stable Diffusion 生成的图像进行内容合规检测。
前提条件
访问腾讯云官网（点击直达），登录 Serverless 控制台，开通 Serverless 服务。
开通 对象存储（COS） 服务，并创建存储桶。
开通数据万象服务。
步骤一：使用Stable Diffusion AI 应用生成图片
1. 创建 Stable Diffusion AI 应用
登录 Serverless 控制台，选择左侧导航栏的 Serverless 应用，点击新建应用。
在新建应用页面，按提示进行配置：
- 创建方式：选择 应用市场
- 模板：选择 Stable Diffusion AI 绘画
点击 下一步，继续完成以下配置：
- 应用名：例如 aigc-auditing-server
- 地域：例如北京
- 应用类型：选择 SD API（无 Web UI），通过 API 调用
点击完成，等待部署日志完成显示。此时应用、函数及 API 网关触发器创建成功，函数服务状态正常。
2. 使用 Stable Diffusion AI 应用生成图片
Stable Diffusion 提供控制台测试模板和 API 接口两种生成方式。
方法一：使用控制台测试模板
进入应用测试页面，配置请求参数：
- 请求方式：POST
- Path：/sdapi/v1/txt2img
- Content-Type：application/json
- Body：传入绘图参数（如 prompt）
方法二：使用 API 接口生成图片（Python 示例）
安装图像处理依赖：
pip install pillow
示例代码：
import json
import requests
import io
import base64
from PIL import Image, PngImagePluginurl = “https://service.*********.tencentcs.com/release/”
# 文生图接口
path=’sdapi/v1/txt2img’# 绘图参数
body = {
“prompt”: “1 girl, upper body, look at viewer”,
“steps”: 20
}# API请求
response = requests.post(url=f'{url}{path}’, json=body)
r = response.json()# 保存生成的图片
if ‘images’ in r:
for i in r[‘images’]:
image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(i.split(“,”,1)[0])))
png_payload = {
“image”: “data:image/png;base64,” + i
}
response2 = requests.post(url=f'{url}sdapi/v1/png-info’, json=png_payload)
pnginfo = PngImagePlugin.PngInfo()
pnginfo.add_text(“parameters”, response2.json().get(“info”))
image.save(‘output.png’, pnginfo=pnginfo)
生成示例图片如下所示。
步骤二：通过数据万象进行图片审核
1. 图片审核概述
数据万象提供 图片批量审核接口，支持同步和异步请求。通过此接口可以对多个图片文件进行内容合规检测（POST 请求）。
2. 图片审核调用示例（Python）
安装依赖：
import sys
import os
import logging
import base64
from qcloud_cos import CosConfig
from qcloud_cos import CosS3Client
from qcloud_cos.cos_comm import CiDetectType# 正常情况日志级别使用 INFO，需要定位时可以修改为 DEBUG，此时 SDK 会打印和服务端的通信信息
logging.basicConfig(level=logging.INFO, stream=sys.stdout)# 设置用户属性, 包括 secret_id, secret_key, region等。Appid 已在 CosConfig 中移除，请在参数 Bucket 中带上 Appid。Bucket 由 BucketName-Appid 组成。
secret_id = os.environ[‘COS_SECRET_ID’] # 用户的 SecretId，建议使用子账号密钥，授权遵循最小权限指引，降低使用风险。子账号密钥获取可参见：https://cloud.tencent.com/document/product/598/37140secret_key = os.environ[‘COS_SECRET_KEY’] # 用户的 SecretKey，建议使用子账号密钥，授权遵循最小权限指引，降低使用风险。子账号密钥获取可参见：https://cloud.tencent.com/document/product/598/37140
region = ‘ap-beijing’ # 替换为用户的 region，已创建桶归属的 region 可以在控制台查看：https://console.cloud.tencent.com/cos5/bucket
token = None # 如果使用永久密钥不需要填入 token，如果使用临时密钥需要填入，临时密钥生成和使用指引参见：https://cloud.tencent.com/document/product/436/14048
scheme = ‘https’ # 指定使用 http/https 协议来访问 COS，默认为 https，可不填
bucket_name=’test’ # 指定cos桶中bucket的名称
config = CosConfig(Region=region, SecretId=secret_id, SecretKey=secret_key, Token=token, Scheme=scheme)
client = CosS3Client(config) # 创建 cos clientimg_path=’./output.png’ # 生成的图片路径
with open(img_path, ‘rb’) as file:
data = file.read()
base64_data = base64.b64encode(data).decode(“utf-8”) # 将数据转换为Base64编码
response = client.ci_auditing_image_batch( # 调用审核接口
Bucket=bucket_name,
DetectType=CiDetectType.PORN,
Input=[
{
‘Content’:base64_data, #图像数据的base64编码
}
]
)
print(response)
3. 审核结果
审核接口会返回每张图片的检测结果，包括违规内容概率等信息。根据返回结果，可以在应用中进行相应的内容过滤或标记处理，从而保证生成图片的合规性。通过以上步骤，即可在 Serverless Stable Diffusion AI 应用 中生成图片，并使用 数据万象图片审核服务 对生成内容进行合规检测，实现安全、合规的 AI 绘画创作流程。
