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### 创建或改进 n8n 图像生成工作流 为了创建或改进一个用于图像生成的工作流，可以利用 `awesome-deepseek-integration` 中提供的工具和资源[^3]。此项目不仅提供了与 DeepSeek API 集成的方法，还支持多种集成方式，如 Siri 快捷方式、n8n 工作流等。 #### 设计思路 考虑到图像生成的需求，在构建工作流时应关注以下几个方面： - **数据输入**：定义如何接收待处理的原始图像或者描述目标图像的文字提示。 - **模型调用**：选择合适的预训练模型执行图像生成任务；DeepSeek 提供的强大 AI 功能可以帮助完成这一环节。 - **结果输出**：设定流程结束后的动作，比如保存新生成的图片至指定位置或是发送通知给用户。 #### 实现步骤概述 ##### 准备环境 确保已经安装并配置好了 n8n 平台以及必要的插件，特别是那些能够连接到外部服务（例如 DeepSeek）的节点组件。 ##### 构建基础架构 1. 添加触发器节点 (Trigger Node)，用来启动整个自动化过程； 2. 插入 HTTP 请求/响应类型的节点来交互式地向用户提供界面收集所需信息； 3. 利用函数节点(Function Nodes)编写自定义逻辑代码片段，以便更好地控制流程走向； 4. 连接到第三方API的服务节点(Service Nodes), 如使用官方提供的 DeepSeek 节点访问其图像生成功能； 5. 结果展示节点(Result Display Nodes)，负责呈现最终成果给终端使用者查看。 ```json { "nodes": [ { "parameters": {}, "name": "Start", "type": "n8n-nodes-base.start" }, ... { "parameters": { "functionCode": "async function execute(node, data) {\n const response = await fetch('https://api.deepseek.com/vision/generate',{\n method:'POST',\n body: JSON.stringify({prompt:data.json.prompt}),\n headers:{'Content-Type': 'application/json'}\n });\n\n let result=await response.json();\n return [node.helpers.returnJsonArray(result)];\n}" }, "name": "Generate Image via DeepSeek", "type": "n8n-nodes-base.functionItem" } ], "connections": {} } ``` 上述JSON展示了部分可能构成完整工作流的一部分节点及其之间的关系示意。其中包含了发起HTTP POST请求以获取来自DeepSeek服务器的新合成图象的关键操作。 #### 测试优化 经过初步搭建之后，应当反复测试所建立起来的工作流，调整各阶段参数直至达到满意的效果为止。同时也要注意监控性能表现，必要时引入缓存机制或其他手段提高效率降低延迟。