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使用AI绘图工具Scribble Diffusion进行小程序开发

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了如何使用AI绘图工具Scribble Diffusion进行小程序开发,通过canvas实现画板和生成按钮,将绘图功能集成到小程序中。

前言

和大家一样我也在思考如何通过现有 Ai 工具去有效的提升 App 的活跃度,并让里面的服务多元化起来,ChatGPT 大家都尝试的挺多了,我就计划用 Ai 绘图工具下手。

但现在 Midjourney 开始收费,每个月30刀还是挺贵的,于是放弃(毕竟穷)。于是想起之前使用的 Scribble Diffusion ,只需要画两笔草图就能生成高质量图片,体验不错还能免费。

Scribble Diffusion 是一个简单的在线服务,它使用 AI 将粗略的草图转换为精致的图像,每一张图像都是不同的(而且没有版权困扰)。简单来说,我们只需要「用画笔描绘一张草图,在输入描述后稍等片刻」,随后就会为你生成一幅画。这幅画可以多次生成,每次生成的结果也都大不相同。

Scribble Diffusion 的能力大概是这样的(左边是我画的,右边是 TA 画的)

使用AI绘图工具Scribble Diffusion进行小程序开发

a photo of grassland with cloud(有云朵的草地)

使用AI绘图工具Scribble Diffusion进行小程序开发

the sun setting behind the mountains(山后落日)

使用AI绘图工具Scribble Diffusion进行小程序开发

A lovely kitten(小猫咪呀)

我发现 Scribble Diffusion 作画的能力非常出乎意料,而且可以根据你的描述来定义不同的照片风格(比如照片,油画,素描等等),于是就产生了做成小程序通过小程序容器搬运到 App 的想法(毕竟开箱即用,也不需要做什么配置,不了解小程序容器技术的小伙伴可以关注 FinClip、mPaaS 等产品)。

使用AI绘图工具Scribble Diffusion进行小程序开发

调研官网之后发现官网中的元素非常简单,正因如此,我觉得把「Scribble Diffusion」搬运到 FinClip 小程序里大概要分这样几步:

  1. 使用 canvas 实现画板,能够在小程序中进行绘画;
  2. 提供输入框与生成按钮,能够补充图片的描述和生成的按钮;
  3. 获取生成的图片链接进行展示

使用小程序实现画板

我们可以使用小程序来实现一个画板,使用 canvas 标签实现画笔功能。用户可以在画板上绘制画作,也可以选择清空画板操作。

下面是一个示例代码:

<!--画布区域-->
<view class="canvas_area">
    <canvas id="myCanvas" canvas-id="myCanvas" class="myCanvas"
        disable-scroll="false"
        bindtouchstart="touchStart"
        bindtouchmove="touchMove"
        bindtouchend="touchEnd">
    </canvas>
</view>
<view class="clearBtn" bindtap="reset">
  清空画板
</view>
Page({
  data: {
    isProcessing: false,
    prompt: '',
    scribble: null,
    pen : 2, //画笔粗细默认值
    color : '#000000', // 画笔颜色默认值
    result: null,
    text: ''
  },
  startX: 0, //保存X坐标轴变量
  startY: 0, //保存X坐标轴变量

  onLoad(params) {
    wx.createSelectorQuery().select('#myCanvas').context((res) => {
      this.context = res.context
    }).exec()
  },

  //手指触摸动作开始
  touchStart: function (e) {
      //得到触摸点的坐标
      this.startX = e.changedTouches[0].x
      this.startY = e.changedTouches[0].y
      // this.context = wx.createContext()

      this.context.setStrokeStyle(this.data.color)
      this.context.setLineWidth(this.data.pen)
      this.context.setLineCap('round') // 让线条圆润 
      this.context.beginPath()
  },
  //手指触摸后移动
  touchMove: function (e) {
      var startX1 = e.changedTouches[0].x
      var startY1 = e.changedTouches[0].y

      this.context.moveTo(this.startX, this.startY)
      this.context.lineTo(startX1, startY1)
      this.context.stroke()

      this.startX = startX1;
      this.startY = startY1;
        
      
      //只是一个记录方法调用的容器,用于生成记录绘制行为的actions数组。context跟<canvas/>不存在对应关系,一个context生成画布的绘制动作数组可以应用于多个<canvas/>
      wx.drawCanvas({
         canvasId: 'myCanvas',
         reserve: true,
         actions: this.context.getActions() // 获取绘图动作数组
      })
  },
  //手指触摸动作结束
  touchEnd: function () {
    var imageData =  wx.canvasGetImageData({
      canvasId: 'myCanvas',
      height: 250,
      width: 250,
      x: 0,
      y: 0,
      success(res){
        return res.data
      }
    })
  },
  //清除画板
  reset: function(){
    this.context.clearRect(0, 0, 400, 400);
    this.context.draw(true)
  }
})

提供输入框和生成按钮

我们需要提供一个 input 输入框,供用户输入 prompt;同时,我们需要提供一个按钮,点击时会触发响应事件,将 canvas 内容生成图片,同时将 prompt 输入作为参数,提交给服务端进行图片生成。

这里是示例代码:

<!-- 输入框 -->
<view class="imageDes"> 
  <view class="formInput"> 
    <input class="input" type="text" name="go"  placeholder="用关键词描述画的内容" bindinput="update"/>
  </view>
</view>
Page({
  ... 省略上述代码
  // 更新表单提交按钮状态
  update(e){
    this.setData({
      prompt : e.detail.value
    })
  },
})

获取生成的图片链接并展示

当用户点击生成图片按钮后,我们会将 canvas 内容和用户输入的 prompt 作为参数提交给服务端进行图片生成。服务端会返回生成的图片链接,我们需要将它展示给用户。

在下面的示例代码中,我们服务端发送 POST 请求,然后解析返回的 JSON 数据,获取图片链接,并将其添加到页面中。用户就可以看到生成的图片了。

<!-- 绘图结果 -->
<view class="result" wx:if="{{result}}">
  <view class="resultBox">
    <view class="content">
      <image class="content" src="{{result}}" mode="aspectFit" /> 
    </view>
    <view class="download">
      <view class="btn" bindtap="download">
        下载
      </view>
    </view>
  </view>
</view>
Page({
  ... 省略上述代码
  async getCanvasImage() {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      wx.canvasToTempFilePath({
        x: 0,
        y: 0,
        width: 250,
        height: 250,
        destWidth: 250,
        destHeight: 250,
        canvasId: 'myCanvas',
        success(res) {
          console.log(res.tempFilePath)
          resolve(res.tempFilePath)
        },
        fail(err) {
          console.log(err)
        }
      })
    })
  },
  async upload(image) {
    return new Promise((resolve) => {
      wx.uploadFile({
        url: 'xxxxxx',
        filePath: image,
        name: 'file',
        success (res){
          const data = JSON.parse(res.data)
          resolve(data.url)
        },
        fail(err){
          console.log('上传失败')
          console.log(err)
        }
      })
    })
  },
	async sleep(time) {
    return new Promise((resolve) => {
      setTimeout(() => {
        resolve()
      }, time)
    })
  },
  async handleSubmit(e) {
    if (!this.data.prompt) {
      return
    }
    wx.showLoading({
      title: '生成中',
    })
    try {
      const prompt = this.data.prompt
      const image = await this.getCanvasImage()
      this.setData({
        error: null,
        isProcessing: true
      });
      const url = await this.upload(image)
      console.log('图片', url)
      const body = {
        prompt: prompt,
        image: url,
      };
      const response = await my_fetch.fetch( {
        url: "https://scribblediffusion.com/api/predictions",
        method: "POST",
        headers: {
          "Content-Type": "application/json",
        },
        params: JSON.stringify(body),
      });
      let prediction = response.data;
      console.log('预测', prediction)

      if (response.statusCode !== 201) {
        wx.showToast({
          title: '生成失败',
          duration: 2000
        })
        this.setData({
          error: '生成失败'
        });
        return;
      }
      while (
        prediction.status !== "succeeded" &&
        prediction.status !== "failed"
      ) {
        console.log(prediction.status)
        await this.sleep(500);
        const response = await my_fetch.fetch({
          url:"https://scribblediffusion.com/api/predictions/" + prediction.id,
        });
        prediction = response.data;
        if (response.statusCode !== 200) {
          this.setData({
            error: prediction.detail
          });
          return;
        }
      }
      if (Array.isArray(prediction.output) && prediction.output.length > 1) {
        wx.hideLoading()
        this.setData({
          isProcessing: false,
          result: prediction.output[1]
        });
      } else {
        wx.hideLoading()
        wx.showToast({
          title: '生成失败',
          duration: 2000
        })
        this.setData({
          isProcessing: false,
          error: '生成失败'
        })
      } 
    } catch (error) {
      wx.hideLoading()
      console.log(error)
      wx.showToast({
        title: '生成失败',
        duration: 2000
      }) 
    }
  },
})

生成完小程序之后,再通过管理后台上传小程序就可以在 App 获得 ai 绘图工具啦!

当然,如果你对 Scribble Diffusion 有更多奇怪的想法想付诸实践,开发者也已经将项目文件进行了开源,可以直接尝试~

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