AiPhotoPro - AI 图片生成工具
支持双引擎:NVIDIA NIM API(flux.2-klein-4b)和 SiliconFlow API(Kolors / Qwen-Image)。
调用方式
命令行(推荐)
# SiliconFlow - 可图 Kolors(默认)
python /home/ubuntu/.openclaw/skills/ai-photo-pro/scripts/siliconflow_main.py "<提示词>" ["<负面提示词>"]
# SiliconFlow - 通义千问 Qwen-Image(付费模型,建议按需选取)
python /home/ubuntu/.openclaw/skills/ai-photo-pro/scripts/siliconflow_main.py "<提示词>" ["<负面提示词>"] --model Qwen/Qwen-Image
# NVIDIA NIM API - flux.2-klein-4b
python /home/ubuntu/.openclaw/skills/ai-photo-pro/scripts/nvid_main.py "<提示词>"
Python 导入
import sys
sys.path.insert(0, '/home/ubuntu/.openclaw/skills/ai-photo-pro/scripts')
# SiliconFlow
from siliconflow_main import generate_png
img_list = generate_png(model="Kwai-Kolors/Kolors", base_str="<提示词>", negative_prompt="<负面提示词>")
# NVIDIA
from nvid_main import run_pngvidapi
img_path = run_pngvidapi(model="flux.2-klein-4b", base_str="<提示词>")
参数说明
SiliconFlow generate_png()
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
model | string | ❌ | 模型名,默认 Kwai-Kolors/Kolors,可选 Qwen/Qwen-Image(付费模型,建议按需选取) |
base_str | string | ✅ | 中文提示词 |
negative_prompt | string | ❌ | 负面提示词,可空 |
batch_size | int | ❌ | 批量大小,默认 1 |
num_inference_steps | int | ❌ | 推理步骤数,默认 20 |
guidance_scale | float | ❌ | 提示词匹配度,默认 2.5 |
NVIDIA run_pngvidapi()
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
model | string | ✅ | 固定填 flux.2-klein-4b |
base_str | string | ✅ | 中文提示词 |
输出
- 图片保存路径:
/home/ubuntu/.openclaw/skills/ai-photo-pro/scripts/img_data/<model>_<timestamp>.png
- 函数返回值为图片路径列表
API Key 配置
首次使用需配置 API Key,运行交互式配置脚本:
python /home/ubuntu/.openclaw/skills/ai-photo-pro/scripts/config_json.py
或手动写入 config.json(位于 scripts/ 目录):
{
"NVID": "nvapi-你的NVID密钥",
"SILICONFLOW": "sk-你的SiliconFlow密钥"
}
获取 Key
示例提示词
人物:
一位美丽的短发东亚女性坐在高层公寓的落地窗前,身穿紧身的白色衬衫,(光线是午后柔和的定向自然光,在人物身上形成优美的明暗轮廓),脸上带着温暖而亲密的微笑,皮肤毛孔清晰,虹膜清晰锐利
物体/场景:
一个小苹果,红彤彤的,挂在绿叶树枝上,阳光照射,背景是模糊的果园,摄影风格,高清细节
风格化:
赛博朋克城市夜景,霓虹灯光,雨后街道,反射,高对比度,电影感
注意事项
- SiliconFlow 默认尺寸 1024×1024,steps=20
- NVIDIA 默认尺寸 1024×1024,steps=4(更快)
- 生成失败 SiliconFlow 会抛出异常;NVIDIA 会自动重试最多 5 次
- 图片路径通过函数返回值传递,方便 agent 捕获并发送