企业官网建设流程全解析

北京律师微网站怎么做,重庆航运建设发展有限公司 网站,WordPress下如何用页面做侧边栏,wordpress百度云加速Node.js实现JavaScript后端化处理 在一次项目讨论中#xff0c;同事突然问我#xff1a;“有没有可能让服务端直接跑前端那套JS图像处理逻辑#xff1f;”我笑了笑说#xff1a;“不仅可能#xff0c;我们还能用Node.js把整个AI修复流程自动化——比如一键给老照片上色。”…Node.js实现JavaScript后端化处理在一次项目讨论中同事突然问我“有没有可能让服务端直接跑前端那套JS图像处理逻辑”我笑了笑说“不仅可能我们还能用Node.js把整个AI修复流程自动化——比如一键给老照片上色。”这听起来有点反常识JavaScript不是只该待在浏览器里吗但现实是自从Node.js问世以来JS早已挣脱了“前端专属”的标签。它现在不仅能做后端API、构建CLI工具甚至可以作为调度器去操控复杂的AI工作流。而我们要解决的问题很具体能否通过一个HTTP接口传入一张黑白照片Base64由Node.js驱动ComfyUI的DDColor模型完成自动上色并返回彩色结果答案是肯定的。而且整个过程不需要复现AI模型本身——只需要把Node.js当成“指挥官”让它调用已部署好的AI服务即可。从手动操作到自动化服务最近我们在做老照片数字化项目时接触到了一个非常实用的工具DDColor黑白老照片智能修复基于ComfyUI的工作流支持人物和建筑类图像的高质量着色还原。标准使用方式如下1. 在ComfyUI中导入.json工作流文件如DDColor建筑黑白修复.json2. 找到「加载图像」节点并上传图片3. 点击运行几秒内生成彩色图4. 可调节参数优化效果- 建筑建议 size 设置为960-1280- 人像建议 size 设置为460-680这套流程对单张图很友好但面对批量处理或系统集成就显得笨重了——总不能每次都手动点“运行”吧于是我们想到能不能把这个GUI操作变成一个REST API用户只需发个请求后台自动走完所有步骤。思路清晰了接下来分三步走用Node.js搭一个HTTP服务接收请求解析传来的Base64图像数据调度ComfyUI执行修复任务并返回结果搭建基础服务让Node.js听懂HTTP请求先来写个最简单的服务器脚手架//filename server.js const http require(http); const url require(url); http.createServer((req, res) { const params url.parse(req.url, true).query; res.writeHead(200, { Content-Type: text/plain; charsetutf-8 }); res.write(欢迎访问 DDColor 黑白照片修复 API\n); res.write(请通过 /repair 接口提交图像 Base64 数据。\n); res.end(); }).listen(8888); console.log(✅ DDColor 修复服务已启动http://localhost:8888);启动它node server.js测试一下curl http://localhost:8888输出欢迎访问 DDColor 黑白照片修复 API 请通过 /repair 接口提交图像 Base64 数据。服务起来了第一步完成。接收图像数据GET与POST都得兼容我们需要让用户能通过/repair?image...提交Base64编码的图像。为了健壮性同时支持GET查询参数和POST body。调整路由逻辑const http require(http); const url require(url); const querystring require(querystring); function handleRequest(req, res) { const parsedUrl url.parse(req.url); const path parsedUrl.pathname; if (path /repair) { let body ; req.on(data, chunk body chunk); req.on(end, () { const params { ...parsedUrl.query ? querystring.parse(parsedUrl.query) : {}, ...body ? querystring.parse(body) : {} }; const base64Image params.image; const type params.type || person; // 默认为人像 if (!base64Image) { res.writeHead(400, { Content-Type: application/json }); res.end(JSON.stringify({ error: 缺少 image 参数请提供 Base64 图像数据 })); return; } const result repairBlackWhitePhoto(base64Image, type); res.writeHead(200, { Content-Type: application/json; charsetutf-8 }); res.end(JSON.stringify(result, null, 2)); }); } else { res.writeHead(200, { Content-Type: text/plain }); res.write(DDColor黑白照片修复API\n); res.write(使用方法GET /repair?image[base64]typebuilding|person\n); res.end(); } } http.createServer(handleRequest).listen(8888); console.log(✅ DDColor 修复服务已启动http://localhost:8888);现在可以通过以下方式调用curl http://localhost:8888/repair?imageiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJ...虽然还没真正处理图像但我们已经打通了“接收输入”的通道。关键一步如何让Node.js“操控”ComfyUI真正的挑战在于那个原本只能在图形界面中点击运行的DDColor-ddcolorize模型怎么用代码触发核心设计思想我们不重复造轮子而是将Node.js作为任务调度中枢通过ComfyUI暴露的REST API远程提交推理任务。前提是你的ComfyUI正在本地运行于http://127.0.0.1:8188并且已导入对应的工作流模板。实现路径如下将Base64图像写入临时文件加载预设的JSON工作流模板修改其中的输入节点指向新图像发送POST请求到/api/prompt等待生成结果读取输出图像并转为Base64返回下面是核心函数的实现const fs require(fs); const path require(path); const fetch require(node-fetch); // 需安装 node-fetch2 async function repairBlackWhitePhoto(base64Image, type) { const inputPath path.resolve(__dirname, input.jpg); const outputPath path.resolve(__dirname, output.png); // 移除 data:image/png;base64, 头部 const base64Data base64Image.replace(/^data:image\/\w;base64,/, ); try { fs.writeFileSync(inputPath, Buffer.from(base64Data, base64)); } catch (e) { return { success: false, message: 图像解码失败请检查Base64格式 }; } let workflow; try { workflow loadWorkflowTemplate(type); // 假设 Load Image 节点ID为6Size控制节点为12 workflow[6].inputs.image input.jpg; workflow[12].inputs.size type building ? 1024 : 512; } catch (err) { return { success: false, message: 加载工作流失败 err.message }; } try { await submitToComfyUI(workflow); // 简化版固定等待10秒出图实际应轮询状态 await sleep(10000); if (fs.existsSync(outputPath)) { const outputBase64 fs.readFileSync(outputPath).toString(base64); return { success: true, message: 修复成功, image: data:image/png;base64,${outputBase64} }; } else { return { success: false, message: 未检测到输出图像请确认ComfyUI正常运行且路径配置正确 }; } } catch (err) { return { success: false, message: 调用AI模型失败 err.message }; } }其中loadWorkflowTemplate()用于加载不同场景下的工作流定义function loadWorkflowTemplate(type) { const fileName type building ? DDColor建筑黑白修复.json : DDColor人物黑白修复.json; const filePath path.join(__dirname, workflows, fileName); if (!fs.existsSync(filePath)) { throw new Error(找不到工作流文件${filePath}); } return JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, utf-8)); }而submitToComfyUI()则负责发起推理请求async function submitToComfyUI(prompt) { const response await fetch(http://127.0.0.1:8188/api/prompt, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ prompt: prompt, client_id: nodejs_client }) }); if (!response.ok) throw new Error(HTTP ${response.status}); return response.json(); }⚠️ 注意事项- 需要提前运行npm install node-fetch2兼容Node.js原生模块- 确保ComfyUI开启了API模式默认开启- 输出路径需与工作流中的Save Image节点一致完整整合版本以下是最终可运行的服务代码//filename server.js const http require(http); const url require(url); const path require(path); const fs require(fs); const querystring require(querystring); const fetch require(node-fetch); // 加载工作流模板 function loadWorkflowTemplate(type) { const fileName type building ? DDColor建筑黑白修复.json : DDColor人物黑白修复.json; const filePath path.join(__dirname, workflows, fileName); if (!fs.existsSync(filePath)) { throw new Error(找不到工作流文件${filePath}); } return JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, utf-8)); } // 提交任务至 ComfyUI async function submitToComfyUI(prompt) { const res await fetch(http://127.0.0.1:8188/api/prompt, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ prompt, client_id: nodejs_client }) }); if (!res.ok) throw new Error(提交失败); return res.json(); } // 修复主函数 async function repairBlackWhitePhoto(base64Image, type) { const inputPath path.resolve(__dirname, input.jpg); const outputPath path.resolve(__dirname, output.png); const base64Data base64Image.replace(/^data:image\/\w;base64,/, ); try { fs.writeFileSync(inputPath, Buffer.from(base64Data, base64)); } catch (err) { return { success: false, message: 图像写入失败 }; } let workflow; try { workflow loadWorkflowTemplate(type); workflow[6].inputs.image input.jpg; // 假设Load Image节点ID为6 workflow[12].inputs.size type building ? 1024 : 512; // 自动设置尺寸 } catch (err) { return { success: false, message: 加载工作流失败 err.message }; } try { await submitToComfyUI({ prompt: workflow }); // 实际生产环境应监听WebSocket或轮询/prompt/status await sleep(10000); // 等待10秒出图 if (fs.existsSync(outputPath)) { const outputBase64 fs.readFileSync(outputPath).toString(base64); return { success: true, message: 修复成功, image: data:image/png;base64,${outputBase64} }; } else { return { success: false, message: 未生成输出图像请确认模型正在运行且路径正确 }; } } catch (err) { return { success: false, message: 调用 AI 模型失败 err.message }; } } function sleep(ms) { return new Promise(resolve setTimeout(resolve, ms)); } // HTTP 服务 http.createServer(async (req, res) { const parsedUrl url.parse(req.url); const path parsedUrl.pathname; if (path /repair) { let body ; req.on(data, chunk body chunk); req.on(end, async () { const params Object.assign( {}, parsedUrl.query ? querystring.parse(parsedUrl.query) : {}, body ? querystring.parse(body) : {} ); const base64Image params.image; const type params.type || person; // person | building if (!base64Image) { res.writeHead(400, { Content-Type: application/json }); res.end(JSON.stringify({ error: 缺少 image 参数 })); return; } const result await repairBlackWhitePhoto(base64Image, type); res.writeHead(200, { Content-Type: application/json; charsetutf-8 }); res.end(JSON.stringify(result, null, 2)); }); } else { res.writeHead(200, { Content-Type: text/plain }); res.write( DDColor 黑白照片修复 API\n); res.write( 使用方法GET /repair?image[base64]typeperson|building\n); res.end(); } }).listen(8888); console.log(✅ DDColor 修复服务已启动http://localhost:8888);测试验证看看黑白照如何变彩色准备一张黑白照片转成Base64字符串然后发起请求curl http://localhost:8888/repair?typebuildingimagedata:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/... result.json你会得到类似响应{ success: true, message: 修复成功, image: data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJ... }把这个Base64粘贴进浏览器地址栏就能看到修复后的彩色图像更进一步不只是“能用”更要“好用”目前这个方案已经实现了基本闭环但在真实场景中还可以继续深化✅加入任务队列使用Redis或Bull管理并发请求避免ComfyUI过载✅异步回调机制通过Webhook通知客户端任务完成而非长时间等待✅持久化记录将每次修复的原始图、结果图存入数据库便于追溯✅Docker容器化打包为微服务配合Nginx负载均衡部署集群✅前端对接示例网页上传 → 转Base64 → 调API → 显示结果形成完整产品链路想象一下未来场景用户微信发张图给公众号后台自动修复后再回传彩照——这一切都建立在JavaScript统一技术栈之上。Node.js的价值从来不只是“让JS跑在后端”。它的真正力量在于连接能力前端、后端、数据库、消息队列、AI引擎……它都能轻松串联。这才是现代全栈开发的核心思维不要局限于语言边界而要善于组合已有工具快速构建解决方案。技术没有高下之分只有是否用对了地方。