本文介绍了如何利用 Dify 搭建文生图工作流，提升封面生成效率。作者将DeepSeek文生图功能整合到Dify中，方便用户自定义模型和图片尺寸。通过优化提示词，解决了公众号封面生成质量不佳的问题。工作流包括开始节点、LLM节点、代码执行和HTTP请求等步骤，最终输出图片，并提供工作流文件供感兴趣的读者参考。

💡 改造背景：作者将DeepSeek文生图功能整合到Dify中，解决了每次设置提示词的麻烦，方便用户使用。

⚙️ 工作流结构：工作流包含开始节点、LLM节点、代码执行和HTTP请求等步骤，其中开始节点接收提示词、图片宽高、文生图模型名称等参数。

✨ 提示词优化：在工作流中增加了 提示词优化 的功能，旨在提升封面生成质量，满足用户需求。

🖼️ 实际效果：通过演示，输入“画一只橘色小猫，举着一个内容为 “封面生成器” 的广告牌”的提示词，利用DeepSeek V3和Flux模型，生成了符合预期的图片。

🎁 获取方式：感兴趣的读者可以关注后私聊作者，获取工作流文件，方便大家学习和使用。

大家好，我是三金～

其实这篇文章是之前《使用 DeepSeek 实现文生图》一文的拓展，在那篇文章中主要给大家分享了如何直接和 DeepSeek 对话让其实现文生图的功能。但由于每次使用时都需要设置一次提示词很是麻烦，所以干脆在 Dify 中将其做成了工作流，方便使用！

在改造时，为了方便大家自定义模型以及图片的尺寸，三金把它们以参数的形式添加到了开始节点中，不填也没关系，会默认生成微信公众号尺寸的图片。

实际上公众号现在也有 AI 生成封面图片的功能，但是生成的内容经常让人不太满意。偶尔用一下可以，经常使用的话，可能还需要微信团队再给力一点接入更好的文生图模型才行。

其实这里主要和自己的提示词有关系，因为一般情况下我不想太费脑筋去想怎么描述这个封面的内容，所以最终生成的图片也就不太符合预期。在这个工作流中我增加 提示词优化 的功能，基本上能满足我的需求。

接下来给大家演示一下这个工作流的实际效果：

提示词：画一只橘色小猫，举着一个内容为 “封面生成器” 的广告牌；LLM：DeepSeek V3；文生图模型：Flux。

整个流程非常简单：

开始节点接收：提示词、图片宽高、文生图模型名称；LLM 节点：使用大模型优化提示词，这里能好一点的模型就用好点的模型；代码执行：将开始节点的参数和优化后的大模型拼接到一起；HTTP 请求：接收上一步的内容请求文生图模型服务（这里大家可以直接使用我之前的文章中提到的免费文生图应用）；结束：输出图片。

具体的实现细节在这里不过多展开讲实现细节了，感兴趣的小伙伴可以在点关注后，后台私聊三金发送「DSL」获取工作流文件。