LiblibAI

使用 LiblibAI API 从文本或图片生成高清 AI 图像，支持多模型、多参数调整及文件上传，适合创意设计和视觉内容创作。

LiblibAI Skill - AI 图像生成

强大的 AI 图像生成工具，基于 LiblibAI（星流）平台。适用于：

• 🎨 创意设计：概念图、角色设计、场景插画
• 📱 内容创作：社媒配图、文章插图、营销素材
• 🔬 视觉实验：风格转换、图像重绘、ControlNet 控制
• 🛠️ 工作流集成：与其他 OpenClaw 技能组合（如 web_search 找灵感，humanizer 优化提示词）

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快速开始

1. 获取 API 凭据

访问 LiblibAI：

1. 注册/登录账户
2. 进入「API 管理」或「开发者设置」
3. 创建 AccessKey 和 SecretKey
4. 设置环境变量（推荐）：

bash

export LIBLIBAI_ACCESS_KEY="your-access-key"
export LIBLIBAI_SECRET_KEY="your-secret-key"

或通过 OpenClaw 配置系统设置。

2. 基本生成

bash

# 生成一张 1024x1024 的小狗图片
./skills/liblibai/bin/cli.js text2img -p "一只可爱的小狗，真实照片风格，高清" -W 1024 -H 1024 -s 20

# 查看结果（成功后输出图片 URL）
# 复制 URL 到浏览器即可查看

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核心功能

文生图 (text2img)

从文本生成图像，支持完整参数控制。

常用参数：

text

-p, --prompt <text>        正向提示词（必需）
-n, --negative-prompt <text>  负向提示词（如 "ugly, blurry"）
-W, --width <1024>         图像宽度（建议 512-1536）
-H, --height <1024>        图像高度
-s, --steps <20>           采样步数（10-50，越高越精细）
-c, --cfg-scale <7>        提示词引导系数（1-20）
--sampler <15>             采样方法 ID（15=DPMSolver）
--seed <-1>                随机种子（-1=随机）
-i, --img-count <1>        生成数量（1-4）
-t, --template-uuid <uuid> 参数模板 ID（在 LiblibAI 平台预设）

示例：

bash

# 生成插画风格头像
./bin/cli.js text2img -p "anime portrait, 1girl, colorful hair, detailed eyes" -W 768 -H 1024 -s 30 -c 8

# 使用预设模板（需要先在平台创建）
./bin/cli.js text2img -p " landscapes" -t "your-template-uuid"

图生图 (img2img)

基于现有图像重绘或风格转换。

特有参数：

text

-S, --source-image <url|path>  源图 URL 或本地路径（支持自动上传）
-d, --denoising-strength <0.75> 重绘幅度 (0-1, 越高变化越大)
--resize-mode <0>            缩放模式 (0=拉伸, 1=裁剪, 2=填充)
--mask-image <url>           蒙版图（用于局部重绘）
--mask-mode <0>              蒙版模式
--inpaint-area <0|1>         重绘区域 (0=全图, 1=仅蒙版)

示例：

bash

# 将照片转为油画风格（自动上传本地文件）
./bin/cli.js img2img -p "oil painting style, Van Gogh" -S ./photo.jpg -d 0.65

# 局部重绘（需要配合蒙版）
./bin/cli.js img2img -p "add a hat" -S original.png --mask-image mask.png --inpaint-area 1

Ultra 模型 (text2img-ultra / img2img-ultra)

更高品质的生成，支持 ControlNet。

特有参数：

text

-a, --aspect-ratio <portrait|landscape|square> 宽高比
--controlnet-type <depth|canny|...> ControlNet 类型
--controlnet-image <url>              ControlNet 参考图

示例：

bash

# Ultra 文生图 + ControlNet
./bin/cli.js text2img-ultra -p "masterpiece, 1girl" -a portrait --controlnet-type depth --controlnet-image ref.jpg

文件上传 (upload)

上传本地图片供后续使用。

bash

# 简单上传
./bin/cli.js upload ./my-image.png

# 自定义文件名
./bin/cli.js upload ./photo.jpg -n "reference"

返回的 URL 可用于 img2img 或 ControlNet。

异步任务管理

对于耗时较长的任务（ Ultra 模型、复杂工作流）：

bash

# 提交任务（返回 UUID）
UUID=$(./bin/cli.js submit text2img -p "complex scene")

# 检查状态
./bin/cli.js status $UUID

# 等待完成（自动轮询）
./bin/cli.js wait $UUID --interval 5000 --timeout 600000

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典型工作流示例

工作流 1：概念设计迭代

bash

# 1. 生成多个版本的草图（不同种子）
for seed in {1..5}; do
  ./bin/cli.js text2img -p "character design, fantasy warrior" --seed $seed -W 512 -H 512 -s 15
done

# 2. 选择最佳的一张进行风格重绘
./bin/cli.js img2img -p "watercolor painting" -S best-sketch.png -d 0.7

# 3. Ultra 提升细节
./bin/cli.js text2img-ultra -p "high detail, refined" -a portrait --controlnet-type depth -S refined.png

工作流 2：批量生成营销配图

bash

# 使用脚本循环生成
for product in "咖啡杯" "笔记本" "耳机"; do
  ./bin/cli.js text2img -p "$product on white background, product photography" -W 1024 -H 1024 -s 25 &
done
wait

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故障排除

认证失败

text

Error: LiblibAI credentials not found

解决：确保环境变量已设置。测试：

bash

echo $LIBLIBAI_ACCESS_KEY
echo $LIBLIBAI_SECRET_KEY

如果为空，请在 ~/.zshrc 或当前 shell 中 export。

速率限制

返回 429 错误。 解决：添加延迟（sleep 2-3 秒）或减少生成频率。

模板 UUID 问题

某些高级功能需要平台预设的模板 UUID。 解决：登录 LiblibAI 网页版，在「模板」或「工作流」中创建并获取 ID。

文件上传失败

text

Error: File size exceeds limit

解决：确保文件 < 10MB，格式为 PNG/JPG/JPEG/WebP。

网络超时

中国用户可能需要代理访问 international API。 解决：设置 LIBLIBAI_BASE_URL 为国内镜像（如有），或使用稳定网络。

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与其他技能集成

结合 web_search 获取灵感

bash

# 搜索当前流行设计风格
web_search "2025 UI design trends"

# 用搜索结果作为提示词
./bin/cli.js text2img -p "modern UI design, dark theme, glassmorphism" -W 1280 -H 720

结合 humanizer 优化提示词

bash

# 用 humanizer 润色提示词，使结果更自然
# 先在聊天中让 humanizer 优化描述，再传入 text2img

在自动化工作流中使用

bash

# 示例：生成配图并写入 MEMORY.md
URL=$(./bin/cli.js text2img -p "workflow diagram" -W 1200 -H 600 | grep -o 'https://[^"]*png')
echo "今日生成的流程图: $URL" >> memory/$(date +%Y-%m-%d).md

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成本与积分

• 消耗：每次生成消耗 2-5 积分（取决于分辨率、步数、模型）
• 查询余额：运行任意命令后，输出中的 accountBalance 显示剩余积分
• 充值：在 LiblibAI 平台充值增加积分

建议：先用小分辨率（512x512）测试提示词，再放大生成以节省积分。

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参数参考表

参数	类型	默认	说明
prompt	string	必需	正向提示词，描述你想生成的图像
negativePrompt	string	-	负向提示词，排除不想要的元素
width/height	number	768/1024	图像尺寸（建议 512 的倍数）
steps	number	20	采样步数，质量与速度平衡
cfgScale	number	7	提示词遵循度
sampler	number	15	采样器 ID（15=DPMSolver++）
seed	number	-1	随机种子（固定种子可复现结果）
imgCount	number	1	生成数量（1-4）
templateUuid	string	-	预设模板 ID（平台创建）

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提示词技巧

• 使用逗号分隔："cat, cute, photorealistic, 8k"
• 权重语法："(masterpiece:1.2)" 提升权重
• 负面提示词：始终添加 "ugly, blurry, low quality, watermark"
• 风格引用："by Greg Rutkowski"、"Studio Ghibli style"
• 质量词："masterpiece, best quality, highres, 8k"

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技术细节

• SDK: 使用官方 liblibai npm 包（v0.0.11）
• API: 兼容 OpenAI DALL-E 风格接口
• 超时: 默认 5 分钟，可通过 --timeout 调整
• 轮询间隔: 默认 3 秒检查状态

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版本历史

v1.0.0 (2026-03-13)

• 初始发布
• 完整 CLI 支持（text2img, img2img, upload, status, wait）
• 优化输出格式（清晰图片链接）
• 环境变量配置

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相关链接

• LiblibAI 官网
• API 文档
• npm 包
• ClawHub skill 页面（发布后）

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许可

MIT License - 自由使用、修改和分发。

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最后更新: 2026-03-13 · 上海