1. 背景
- 花了近一周时间,深入研究了Github近几天比较有意思的一个项目,小红书AI图文生成器RedInk。仅需输入一个主题以及可选的参考图片,系统则会自动生成大纲,然后针对每个章节生成对应的图片。
- 项目前端采用Vue+TypeScript,后端采用Flask。
- 支持docker部署及编译部署,文本模型及图像模型支持系统编辑。
- Ps: 国内有哪些平台可以访问nano banana 2 pro? 本人使用的是七牛,免费试用额度还不少哦。
2. 系统效果
- 模型选择: Qwen3-14B大语言模型,Nano Banana2生图模型。
- 输入: 3岁宝宝冬季保暖攻略
- 输出效果:
3. 整体流程
- (1) 用户通过系统输入关注的主题,也可同时上传参考的多个图片
- (2) 系统会调用LLM生成大纲,包含封面、多个内容片段以及总结,如果针对生成效果不满意,可以直接在线编辑。
- (3) 编辑好每个段落后,即可开始一键生图,可根据服务商模型特性,采用串行及并行两种方式。
- (4) 生成好的图片后,如果针对其中某些不满意,可以执行重新生成,最终可以一键生成。
4. 代码浅析
- (1) 前后端代码的可读性很强,建议可以本地进行调试。如果想要在vscode中同时联调前端和后端,可以采用如下vscode的调试配置文件launch.json
json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"type": "chrome",
"request": "launch",
"name": "调试 Vue 应用",
"url": "http://localhost:5173", // 你的开发服务器地址
"webRoot": "${workspaceFolder}/frontend/src",
"breakOnLoad": true,
"sourceMapPathOverrides": {
"/src/*": "${webRoot}/*",
"/@fs/*": "${webRoot}/*",
"vite://@fs/*": "${webRoot}/*"
},
"runtimeArgs": [
"--remote-allow-origins=*"
],
"skipFiles": [
"<node_internals>/**",
"${workspaceFolder}/frontend/node_modules/**"
]
},
{
"type": "node",
"request": "launch",
"name": "调试构建脚本",
"program": "${workspaceFolder}/frontend/node_modules/vite/bin/vite.js",
"args": ["dev"]
},
{
"name": "Python 调试程序: 当前文件",
"type": "debugpy",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal",
"justMyCode": false,
"purpose": ["debug-in-terminal"],
"cwd": "${workspaceFolder}",
"env": {
"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}"
},
"args": [
]
}
]
}
- (2) 模型配置信息如下:
yaml
# 大语言模型
active_provider: qwen
providers:
qwen:
api_key: test
base_url: http://172.16.0.32:20080
endpoint_type: /v1/chat/completions
model: Qwen3-14B
type: openai_compatible
# 生图模型
active_provider: 七牛
providers:
七牛:
api_key: sk-34xxxxx0
base_url: https://api.qnaigc.com
endpoint_type: /v1/images/edits
high_concurrency: false
model: gemini-3.0-pro-image-preview
short_prompt: false
type: image_api
5. 总结与思考
- 本文介绍了小红书的一键图文生成平台,并提供了系统的基本执行流程及原理。同时分享了本人基于本地部署后,生成的图文效果,眼过千遍不如手过一遍,实践方能出真知。
6. 参考
- (1) 项目地址: https://github.com/HisMax/RedInk
- (2) 七牛云平台生图模型文档:https://developer.qiniu.com/aitokenapi/13166/text-to-image-api