qinghu-image-generate

# AI电商图像生成 | 商品图生成 | 产品图 | 素材生成 | 青虎AI `qhkit image` 的自定义生图：`prompt` 必填、参考图可选，四个模型只是画质取向和积分不同，入参完全一致。 ## 何时触发 - 「按这段描述画一张……」「出一张 XX 场景的商业图」 - 「参考这张图，生成……」（图生图） - 其他 青虎AI 编辑类技能未覆盖的自由出图/改图需求。 ## 使用配方 | modelLabel | 什么时候选 | |---|---| | `智慧模型` | 默认首选：效果好、有免费额度 | | `图片 5.0 Pro` | 要真实感、要快 | | `图片 5.0 Lite` | 多张之间细节要一致 | | `专图模式` | 明确要最好效果且不赶时间（线上叫「专图模型」，两种写法都收） | ```bash # 纯文字直出 qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"化妆品高端场景图","imageCount":2}' # 带参考图（图生图/风格参考/在原图基础上改） qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Pro","uploadedImages":["./参考.jpg"],"prompt":"保持商品主体不变，置于清晨森林晨雾场景，电影感光影"}' # 尺寸候选逐模型独立，先查再传 qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"图片 5.0 Pro"}' # 报价 qhkit image estimate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"化妆品高端场景图","imageCount":2}' ``` - ⚠️ **用户给了商品图就传进 `uploadedImages`**（四模型均支持，图生图语义、严格基于原图出图）：不要只把图的内容转写成 prompt 文字（会丢原图细节），更不要说"某模型不支持参考图"。 - `prompt` ≤ 5000 字：写清主体、场景、光影、材质、构图，越具体越稳。 - `imageCount` 1/2/4/6/8/10；2K 档位积分约为 1K 的两倍。 - 不要把一个模型的 `sizePreset` 标签套到另一个模型上。 ## 环境自举（缺什么装什么，不要因环境缺失放弃任务） 本技能依赖 `qhkit` 命令（npm 包 `@iqinghu/qhkit`），可完全独立安装。按顺序检测，缺失就地补齐： 1. **有 qhkit 吗？** `qhkit config show` 能跑通即就绪，跳到第 4 步。 2. **没有 qhkit 但有 node/npm**（OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+）→ 全局安装（推荐）： ```bash npm i -g @iqinghu/qhkit ``` 默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 `--registry=https://registry.npmmirror.com`（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 `npx @iqinghu/qhkit <命令> ...`（npx 必须写包全名）。 3. **连 node 都没有**（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。 ```bash # Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）： cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c - mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib" export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH" ``` 校验行输出 `OK` 才继续；校验失败就删掉重下，**绝不解包未通过校验的文件**。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 `https://nodejs.org/dist` 整体换成镜像 `https://registry.npmmirror.com/-/binary/node`（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。`export PATH` 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 `~/.bashrc`）。macOS 用 `brew install node`；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 `x64` 换成 `arm64`。 4. **密钥**：无密钥时（命令返回 `stage:"config"`），执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`（密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录后，从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 获取），或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`。 5. **自检**：`qhkit config show` 输出脱敏配置即全部就绪。 **升级**：出现以下任一信号，先升级再重试原命令——命令返回 `{"ok":false,"stage":"version",...}`（版本门禁，message 里就是升级命令，照做即可）；stderr 提示有新版本；`options` 返回 `catalogNotice` 且用户恰好要用那个新模型；报「模式在线上已下架或配置变更，请升级 qhkit」。 ```bash npm i -g @iqinghu/qhkit@latest ``` 官方源慢或超时时同样加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`。 安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示用户提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。 ## 调用契约 - 形式：`qhkit <命令> <action> '<json>'`，或 `qhkit <命令> <action> @params.json`（参数写进文件，避免 shell 转义问题，推荐）。 - stdout 恒为一行 JSON；失败为 `{"ok":false,"stage":"...","message":"..."}` 且退出码 1，把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行，不是错误。 - 图片/视频参数直接填本地文件路径（CLI 自动上传换取 URL），素材已在公网时填 http(s) URL 也可。 - 标签类参数（`modelLabel`、`sizePreset`、`themeLabel` 等）必须与 `options` 返回的候选值逐字一致，不要自造或翻译；拿不准先调 `options`。 ## 报价、轮询与交付 - **报价**：要把积分数字报给用户时，先跑 `qhkit image estimate '<与 generate 完全相同的参数>'`，报它返回的 `credits`（实扣值，秒回、无副作用）；`enough:false` 时提前告知余额不足。不要引用文档快照报价。 - **轮询**：`image generate` 自带轮询，阻塞到出图（最长约 14 分钟），返回里直接有图片 URL，不需要再查 status。 - **交付**：产物 URL 在返回的 `images` 字段里，按当前环境的媒体交付约定发给用户；产物必须和「生成完成」写在同一轮回复，并附返回里的实扣 `credits`（「本次实际消耗 X 积分」）。 - **失败**：转述 CLI 的 message（已是面向用户的中文，常见：积分不足、内容审核未通过），不要重试轰炸。 ## 能力边界 - 成套主图走「AI电商主图轮播图 | 主图套图 | 商品首图 | SKU图生成 | 青虎AI」；详情页长图走「电商详情图生成 | 详情页长图 | 卖点图 | 高转化详情 | 青虎AI」。 - 换背景、消除、改文字、换装等定向编辑有对应的专项 青虎AI 技能，配方更稳。