大家好吖，我是你们 31 岁、还在持续折腾技术的小米。最近几天我沉迷了一件事------用 Spring AI + Azure OpenAI 做图像生成，越玩越停不下来。
你有没有这种感觉：
当年我们还在研究"怎么优化图片加载速度"，结果现在直接一句 prompt，AI 就帮你把图画好。不仅会画，还会理解你的意图，甚至能帮你画得更好。
而且！Spring AI 真的太丝滑了，尤其是配合 Azure OpenAI 的图像能力（比如 DALL·E 3）------简直像你写一个配置，Spring 就帮你自动把"画图工具"接好。
这篇文章就带你从零开始，把 Azure OpenAI 图像模型接入 Spring Boot，跑通你的第一张 AI 图像生成！
坐稳啦，故事开始~
为什么我开始折腾 Azure OpenAI 图像模型？
前段时间，我有个朋友在做一个"智能家居装修灵感助手"，需要给用户实时生成不同风格的客厅、厨房样例。当时他问我有没有简单点的 Java 接入方案。
我想了想：
- OpenAI 官方 SDK？也可以，但 Java 生态一般般。
- Azure OpenAI？企业级稳定性更好，也可以。
那整合方式呢？然后我突然想起 Spring AI。
我一试，哎哟我的天，简直 Java 程序员福音：
- 自动化配置
- 提供 ImageClient
- 能直接转模型响应
- 还能扩展模型参数
所以我就搞了一个 Demo，没想到越搞越爽，最后还生成了我家猫咪的"巴洛克风神像版本"，今天就把全过程分享给你。
Azure OpenAI 图像模型简介：Java 党也能一行 prompt 出图
Azure OpenAI 的图像模型本体其实就是 OpenAI 的 DALL·E 系列，只是换成了 Azure 托管，可以绑定你的 Azure 密钥、计费方式、私有虚拟网络等能力。
可生成内容包括：
而 Spring AI 提供了一个很丝滑的封装------ImageClient。
你甚至可以直接这样调用：
imageClient.generate("画一个冲浪的橘猫");
它就会给你一张高质量图片。是不是感觉很爽？别急，我们继续装环境。
添加依赖：只需要一个 starter
如果你用的是 Maven，加入：
如果你是 Gradle：
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-azure-openai'
Spring AI 的理念非常一致：你加上 Starter，其他的它帮你自动装配好。
配置 Azure OpenAI 凭证：只需三行就能跑图像模型
在 application.yml 中加上：
最关键的是这两项：
Spring 看到这些配置后，就会自动创建一个 AzureOpenAiImageClient 给你使用。
小米第一次配置成功时，甚至还有点激动------Java 终于能轻松玩图像生成了！
AzureOpenAiImageOptions 可配置项
Spring AI 对 Azure 图像生成参数做了一层封装，就是 AzureOpenAiImageOptions。
我给你整理了一张清晰的表格：
关键点说明：
- size 越大，越清晰，计费也越高
- high 质量会增加费用
- 生成多张图 n>1 的时候要小心钱包
- b64_json 适合你要把图片存数据库或 OSS 时使用
这一层封装比直接调用 Azure API 清爽太多了。
调用 ImageClient：写出你的第一张 AI 图片
核心代码非常简单。
1. 注入 ImageClient
Spring 会自动选择 AzureOpenAiImageClient。
2. 发起文生图请求
最简版（小米最常用）：
进阶版（带可选参数）：
3. 拿到结果
点开就是生成的图像！我第一次看到自己的 prompt 变成图像时，真的有点震撼。科技的进步，比我头发掉得还快。
Java 玩图像生成，很舒服了
如果你是 Java 后端工程师，可能以前觉得"生成图片""这些都是前端或 Python 的活"。但 Spring AI + Azure OpenAI 出来之后，这个局面真的变了。
你可以：
- 给你的业务系统加入自动生成插画
- 给用户生成定制头像（比如"赛博朋克风的我"）
- 生成装修图、产品海报、广告样机
- 甚至为内部系统生成自动 PPT 封面图
- 结合聊天模型做 Prompt 迭代，生成更精准图片
而所有这些，只要你写过 Spring Boot，就能立刻上手。
结语：别错过 Spring AI 这波红利
如果你之前没接触过 AI 模型，你可能会觉得"AI 开发好麻烦"。但 Spring AI 的出现，把这一切变成了简单的"写配置 + 调方法"。
Java 的 AI 生态正在从"没人做"迈向"谁都能用"，而 Azure OpenAI 的企业级稳定性，更是让它可以放心上正式环境。
我现在已经给我们团队内部搞了好几个 Demo：
- 自动生成文章封面
- 帮产品经理生成界面草图
- 让后台系统根据日志生成图形化解释图
每个都被夸到飞起。
END
我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号"软件求生"，获取更多技术干货！