Skill: kukuoai/image-video-gen (version 1.0.4)

--- name: ai-image-generator description: | AI 图片与视频异步生成技能，调用 AI Artist API 根据文本提示词生成图片或视频，自动轮询直到任务完成。 ⚠️ 使用前必须设置环境变量 AI_ARTIST_TOKEN 为你自己的 API Key！ 需要 API Key 授权：已有账号请前往 https://ai.deepsop.com/login?source=2 登录获取；没有账号请前往 https://ai.deepsop.com/register?source=2 注册后获取。 支持图片模型：**3.1Nano2-Evo（默认）**、S5.0L、N2、W2.7、W2.7Pro、Nano2-Beta-Evo、**Image2（GPTimage-2）**。 支持视频模型：**V3.1FB（默认）**、S1.5Pro、V3.1PB、V3.1Fast、W2.6t / W2.6i / W2.6r、klingV3Omni、W2.7t / W2.7i / W2.7r。 查看当前服务端激活的模型请运行：`python3 scripts/generate_image.py --list-models`。 触发场景： - 用户要求生成图片，如"生成一匹狼"、"画一只猫"、"风景画"、"帮我画"等。 - 用户要求生成视频，如"生成视频"、"文生视频"、"图生视频"、"生成一段...的视频"等。 - 用户指定模型：N2、S5.0L、W2.7、W2.7Pro、3.1Nano2-Evo、Nano2-Beta-Evo、Image2、GPTimage-2、gpt-image-2、S1.5Pro、V3.1FB、V3.1PB、V3.1Fast、W2.6t、W2.6i、W2.6r、klingV3Omni、W2.7t、W2.7i、W2.7r。 - 用户上传参考图/参考视频时，自动先调用文件上传 API 转换为可访问 URL。 --- # AI Image Generator 异步生成 AI 图片与视频的技能。 ## ⚠️ 首次使用必读 ### 1. 获取 API Key 本技能需要 **API Key 授权**才能调用 AI Artist API： - **已有账号** → 前往 [https://ai.deepsop.com/login?source=2](https://ai.deepsop.com/login?source=2) 登录获取 - **没有账号** → 前往 [https://ai.deepsop.com/register?source=2](https://ai.deepsop.com/register?source=2) 注册后获取 登录后在复制您的 API Key（`sk-` 开头）。 ### 2. 设置环境变量 **在使用前，你必须先设置自己的 API Key：** ```bash # Linux/macOS/Git Bash (Windows) export AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here" # Windows PowerShell $env:AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here" ``` 或在项目根目录放一个 `.env` 文件（需 `pip install python-dotenv`，脚本会自动加载）： ```ini AI_ARTIST_TOKEN=sk-your_api_key_here FEISHU_WEBHOOK_URL= # 可选，用于结果通知 ``` ### 3. 验证配置 **验证配置是否正确：** ```bash python3 scripts/test_config.py ``` 详细配置说明请查看下方"环境配置"章节。 ## 快速开始 ```bash python3 scripts/generate_image.py "提示词" ``` ## 意图澄清指南（重要） **调用前必须做的事**：当用户的请求涉及参数复杂的模型，或关键信息缺失时，**先向用户提问确认意图**，再执行生成，避免浪费配额生成不符合预期的作品。 ### 通用判断流程 1. **先分辨媒介**：图片 vs 视频（关键词："画/生成图片/海报/插画" → 图片；"视频/动画/片段/动起来" → 视频）。 2. **判断输入材料**： - 纯文字 → 文生模式（TEXT） - 有一张首帧图 → 首帧图生视频（FIRST&LAST） - 有首尾两张图 → 首尾帧控制（FIRST&LAST，需首帧+尾帧） - 有参考视频 → 续写（CONTINUATION）、编辑（EDIT）、参考生成（FEATURE/REFERENCE） - 有多张参考图（要求角色/元素一致性） → 参考图模式（REFERENCE） 3. **若用户意图不明确或关键材料缺失，必须提问**，不要擅自假设。 ### 按模型列出"必须澄清的关键点" **所有视频模型通用**： - 时长（秒）？ 比例？（16:9 横屏 / 9:16 竖屏 / 1:1 正方） - 是否需要生成声音 / 配音 / 音乐？ - 提示词含有人物时，是否希望保持角色一致性？ **`klingV3Omni`（最复杂）**：5 种生成类型 + 多镜头模式，务必确认： - **生成类型**：文生（TEXT）/ 首尾帧（FIRST&LAST）/ 参考图生视频（REFERENCE）/ 编辑已有视频（EDIT）/ 参考视频再创作（FEATURE）？ - **镜头模式**：单镜头（single）/ 智能多镜头（multi）/ 自定义分镜（customize，需要用户给出每个分镜的描述 + 时长）？ - **生成模式**：`std` 标准 / `pro` 专家级？ - 若是 EDIT/FEATURE：需要参考视频 URL，并确认"是否保留原音"（`keep_original_sound` yes/no） **`W2.6r` / `W2.7r`（参考视频模式）**： - 参考图片 + 参考视频的总数 ≤ 5，询问用户是否都准备好了 URL / 本地文件 - 是否想保留原视频的角色音色？ - 希望迁移到什么场景？迁移的主体是什么？（让用户把场景描述写进 prompt） **`W2.7i`（图生视频，支持续写）**： - 输入是"一张首帧图"要让它动起来？→ FIRST&LAST（可选提供尾帧，让首尾过渡更可控） - 输入是"一段已有视频"要让它继续播？→ CONTINUATION（需要 `first_clip_url`） - 动作/运镜希望如何展开？请用户描述（写进 prompt） **`W2.6t` / `W2.7t`（文生视频）**： - 是否需要多镜头叙事？若是 → `shot_type="multi"`（智能分镜） - 是否有反向提示词（不希望出现的内容）？ - 是否需要智能改写提示词（`prompt_extend=True`，默认 false）？ - 是否需要传入自定义音频？ **`V3.1Fast`（V3.1 系列的复杂款）**： - 是否需要翻译为英文提示词（`enhance_prompt`）？ - 是否允许生成人物（[REDACTED_SECRET]）？ - 图像缩放模式（`resize_mode=pad/crop`）？ - 时长 4 秒还是 8 秒？ **`V3.1FB` / `V3.1PB`**：时长固定 8 秒，不必问；但要确认比例 / 分辨率。 **`S1.5Pro`（影视级）**： - 是否追求"音画同步 + 口型对齐"？（说明场景是否包含对话） - 时长在 4-12 秒之间，默认 10 秒，可问用户。 **图片复杂款 `W2.7` / `W2.7Pro` / `N2` / `3.1Nano2-Evo`**： - 有无参考图？做"风格迁移"、"角色一致性"、"文字渲染"时参考图能显著提升质量。 - 是否需要特定比例？（默认 1:1，横图/竖图需指定） - 质量档位（1K/2K/4K，详见每个模型表） **`Image2`（GPTimage-2，OpenAI gpt-image-2 接入）**： - 渲染质量预设？`low`（最快）/ `medium`（平衡，默认）/ `high`（质量）——用 `--ratiocination` - 一次出几张？1–10，用 `--n` - 是否需要参考图？支持最多 16 张参考图、单张 ≤50MB；提示词上限 16000 字 - 默认尺寸 `auto`（智能比例），可改为 `1:1 / 3:4 / 4:3 / 16:9 / 9:16` 等（**禁用** `1:4 / 4:1 / 1:8 / 8:1`） - 该模型 **不接受 `webSearch`、不接受 `imageSearch`**；仅 `3.1Nano2-Evo` 支持 `imageSearch` ### 提问姿态（给 Claude 的指令） - **一次最多问 2-3 个最关键的问题**，别堆 10 个选项让用户懵。 - **优先问对画面/成本影响最大的参数**（生成类型 > 时长 > 分辨率 > 次要参数）。 - **提供默认建议**，让用户说"就这样"也能继续，不要强制用户全部自选。 示例："我打算用 `klingV3Omni` 做参考图生视频，比例 16:9、时长 10s、生成声音。你有几张想作为参考的图片吗？要不要保留原音？" - **材料缺失时必须停下来要素材**（URL / 本地文件路径），不要用占位符或假 URL 代替。 - 用户若说"随便/都行"，按默认值直接执行，并在生成后告知用了哪些默认。 ### 何时可以不提问直接执行 - 用户请求非常明确（提示词清晰 + 指定了模型 + 提供了必要的参考材料 URL） - 用户明确说"快速来一张就行" / "随便出个视频"：用默认模型与默认参数，生成后告知用了什么。 - 用户只要一张插画/头像/风景图 → 直接用默认 `3.1Nano2-Evo` 图片模型。 ## 参考图/视频上传流程 当用户提供本地文件作为参考图或参考视频时，需要先调用文件上传 API 转换为可访问的 URL： ### 文件上传 API ```bash curl --location --request POST 'https://ai.deepsop.com/prod-api/system/fileUpload/upload' \ --header 'x-[REDACTED_SECRET]' \ --form 'file=@"C:\\Users\\admin\\Downloads\\image.png"' ``` **返回结果：** ```json { "msg": "操作成功", "fileName": "image.png", "code": 200, "url": "https://kocgo-ai-sales-test.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/material/100/xxx.png" } ``` ### 使用上传后的 URL 获取到 `url` 后，可作为 `firstImageUrl`、`lastImageUrl` 或其他图片参数传入生成接口。 ## 在对话中直接返回图片 ### 方式 1: Markdown 图片语法（推荐） 生成图片后，直接在回复中使用 Markdown 语法： ```markdown ![描述](图片URL) ``` **平台支持情况：** - ✅ WebChat、Discord、Telegram：完全支持 - ✅ 飞书：支持（需公开 URL） - ❌ WhatsApp：不支持 ### 方式 2: 下载后发送（需要 message 工具） 使用 `--download` 参数下载图片，然后通过 message 工具发送： ```bash python3 scripts/generate_image.py "风景画" --download ``` 然后在代码中读取图片并发送： ```python from scripts.generate_image import generate_image import base64 result = generate_image(prompt="风景画", download=True) if result and result["status"] == "SUCCESS": # 方式 A: 使用 data URI image_uri = result["data_uri"] # data:image/png;base64,... # 方式 B: 读取本地文件 with open(result["local_path"], "rb") as f: image_data = f.read() base64_data = base64.b64encode(image_data).decode() ``` ## 参数说明 ### 通用参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `prompt` | 必填 | 生成提示词（图片或视频描述）| | `--model` | 自动推断 | 生成模型。**未指定时根据 prompt 关键词自动推断**：包含 `视频/动画/短片/动起来/镜头/clip/motion/video` 等 → `V3.1FB`；其余 → `3.1Nano2-Evo`。图片：`3.1Nano2-Evo`、`S5.0L`、`N2`、`W2.7`、`W2.7Pro`、`Nano2-Beta-Evo`；视频：`V3.1FB`、`S1.5Pro`、`V3.1PB`、`V3.1Fast`、`W2.6t`、`W2.6i`、`W2.6r`、`klingV3Omni`、`W2.7t`、`W2.7i`、`W2.7r` | | `--list-models` | - | 列出当前服务端激活的模型（hiddenState=0）后退出，不需 prompt | | `--dry-run` | - | 仅构建并打印最终 payload，不提交任务（调试用）| | `--json-output` | - | 以单行 JSON 向 **stdout** 输出最终结果 `{status,url,message,local_path?}`，便于 openclaw 等编排器解析 | | `--interval` | `5` | 轮询间隔(秒) | | `--max-wait` | 图片 600 / 视频 1200 | 任务轮询最长等待秒数 | #### 输出契约（给编排器/openclaw） - **stdout**：任务完成后**恰好一行**最终结果 - 默认：成功时输出 `URL`，失败时留空 - `--json-output`：始终输出一行 JSON，形如 `{"status":"SUCCESS","url":"https://...","message":"..."}` - `--markdown-output`：成功时输出 `![prompt](url)` - **stderr**：所有人类可读进度日志（`[auto]`、`[upload]`、预估费用、任务 ID、轮询状态变化、`⚠️` 警告、错误说明） - **退出码**：`0` = 成功，`1` = 失败/超时 脚本会**始终轮询到终态（SUCCESS / FAILED / TIMEOUT）才退出**，无需调用方自己再查询结果。 ### 图片专属参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `--quality` | `2K` | 图片质量 (2K/4K) | | `--size` | 模型默认值 | 图片尺寸。`S5.0L` / `W2.7` / `W2.7Pro`: `2048x2048`，`N2` / `3.1Nano2-Evo` / `Nano2-Beta-Evo`: `1:1` | | `--download` | - | 下载图片到本地 | | `--output-dir` | `workspace/images` | 图片保存目录 | | `--markdown-output` | - | 以 Markdown 格式输出图片链接 | | `--reference-image` | - | 参考图本地路径，自动上传后作为 image-to-image 参考 | | `--reference-image-url` | - | 已上传的参考图 URL（跳过上传流程）| | `--web-search` / `--no-web-search` | - | 启用/关闭联网搜索（仅 `S5.0L`、`3.1Nano2-Evo`）| | `--image-search` / `--no-image-search` | - | 启用/关闭图像搜索（仅 `3.1Nano2-Evo`）| | `--ratiocination` | `medium` | 渲染质量预设（仅 `Image2`）：`low` / `medium` / `high` | | `--n` | `1` | 生成数量（图片 `Image2` 1–10；视频 `V3.1Fast` 1–4）| ### 视频专属参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `--ratio` | `16:9` | 画面比例，如 `16:9`、`9:16`、`1:1` | | `--resolution` | `720p` | 视频分辨率，如 `720p`、`1080p` | | `--duration` | `10` | 视频时长（秒）| | `--first-image-url` | - | 首帧参考图 URL | | `--last-image-url` | - | 尾帧参考图 URL | | `--first-image` | - | 首帧参考图本地路径，自动上传后转换为 URL | | `--last-image` | - | 尾帧参考图本地路径，自动上传后转换为 URL | | `--generate-audio` | - | 开启音频生成（按模型能力生效） | | `--no-audio` | - | 关闭音频生成（按模型能力生效） | ## 支持的模型 ### 图片模型 | 模型 | sourceName | methodType | 默认尺寸 | 特点 | |------|-----------|-----------|---------|------| | `S5.0L` | DeepSop·S5.0L | `4` | `2048x2048` | 默认模型，质量 2K/3K，支持联网，像素尺寸 WxH | | `N2` | DeepSop·Nano1 Pro | `2` | `1:1` | 多模态输入，精细参数调节，卓越文字渲染与角色一致性（比例格式；服务端已重命名为 Nano1 Pro）| | `W2.7` | DeepSop.W2.7 | `6` | `2048*2048` | 文生图/图生图多模态输入，质量 1K/2K，size 用 `*` 分隔 | | `W2.7Pro` | DeepSop.W2.7Pro | `7` | `2048*2048` | 精准控图与风格迁移，质量 1K/2K，size 用 `*` 分隔 | | `3.1Nano2-Evo` | DeepSop·Nano2 | `8` | `1:1` | N2 Evo 版（服务端称 Nano2），支持 `imageSearch` 与 `webSearch` | | `Nano2-Beta-Evo` | DeepSop·Nano2 Beta-Evo | `9` | `1:1` | N2 Beta Evo 版，多模态输入、文字渲染与角色一致性 | | `Image2` | DeepSop·Image2 | `10` | `auto` | **GPTimage-2** 接入；支持 `ratiocination`(low/medium/high)、`n`(1–10)；提示词 16000 字；参考图 ≤50MB×16 张；禁用 1:4/4:1/1:8/8:1 | ### 视频模型 | 模型 | sourceName | methodType | 默认比例 | 默认分辨率 | 默认时长 | 特点 | |------|-----------|-----------|---------|-----------|---------|------| | `S1.5Pro` | DeepSop·S1.5Pro | `2` | `16:9` | `720p` | 10s | 影视级连贯叙事，音画同步与精准口型对齐 | | `V3.1FB` | DeepSop·V3.1FB | `3` | `16:9` | `1080p` | 8s | 快速生成，**时长固定 8 秒** | | `V3.1PB` | DeepSop·V3.1PB | `4` | `adaptive` | `720p` | 8s | V3.1Pro 多图参考，**时长固定 8 秒** | | `V3.1Fast` | DeepSop·V3.1Fast | `5` | `16:9` | `720p` | 8s | 快速生成，音画同步，时长 4s/8s | | `W2.6t` | DeepSop·W2.6t | `7` | `16:9` | `720p` | 10s | 文生视频，3-15s，size 用 `*` 像素，15s 1080P | | `W2.6i` | DeepSop·W2.6i | `8` | `16:9` | `720p` | 10s | 图生视频，3-15s，size 用 ratio，无尾帧支持 | | `W2.6r` | DeepSop·W2.6r | `9` | `16:9` | `720p` | 10s | 参考视频，**3-10s**，size 用 `*` 像素 | | `klingV3Omni` | DeepSop.klingV3Omni | `10` | `16:9` | `720p` | 10s | 多模态融合，**3-15s**，按张计费，支持分镜 | | `W2.7i` | DeepSop·W2.7i | `14` | `16:9` | `720p` | 10s | 图生视频，首尾帧平滑过渡，动作延展与视频续写 | | `W2.7t` | DeepSop.W2.7t | `15` | `16:9` | `720p` | 10s | 文生视频，智能多镜头剪辑，自动配音，2K 高清 | | `W2.7r` | DeepSop.W2.7r | `16` | `16:9` | `720p` | 10s | 参考视频生成，保留角色音色，多模态融合编辑 | **V3.1 系列时长（来自前端 `matchVideoDurationInfo`）：** - `V3.1FB` / `V3.1PB`：**时长固定为 8 秒** - `V3.1Fast`：4 秒 或 8 秒 - 分辨率可选：720p / 1080p / 4K；比例 16:9 / 9:16 / adaptive **WAN2.6 / WAN2.7 / klingV3Omni 系列：** - `*t`：纯文生视频 · `*i`：首帧图生视频 · `*r`：参考图/视频生成 - 时长范围：`W2.6r` 为 **3-10s**；其余（包含 `klingV3Omni`）为 **3-15s** - `size` 序列化规则：**仅 `W2.6t` / `W2.6r`** 使用 `宽*高` 像素格式；`W2.6i` / `W2.7t/i/r` / `klingV3Omni` 的 `size` 为比例字符串（如 `16:9`） - 分辨率可选：720p / 1080p（`klingV3Omni` 无分辨率选项） - 比例：`W2.6t` / `W2.6r` / `W2.7t` / `W2.7r` 支持 1:1 / 3:4 / 4:3 / 16:9 / 9:16；`W2.6i` / `W2.7i` 不可选比例（由首帧决定）；`klingV3Omni` 仅 1:1 / 16:9 / 9:16 - `W2.6i` / Sora2 系列不支持尾帧图片（仅 `W2.7i` 支持） - `W2.6t` / `W2.6i` / `W2.7*` 支持传入自定义音频（`audioUrl`） ## 使用示例 ```bash # 查看当前服务端激活的模型 python3 scripts/generate_image.py --list-models # 基础用法 - 默认图片模型 3.1Nano2-Evo python3 scripts/generate_image.py "一匹狼" # 使用 N2 模型（比例尺寸） python3 scripts/generate_image.py "生成一只狗" --model N2 --size "16:9" # W2.7 图片模型 python3 scripts/generate_image.py "复古海报" --model W2.7 --quality "4K" # W2.7Pro 精准控图 python3 scripts/generate_image.py "角色三视图" --model W2.7Pro # 3.1Nano2-Evo / Nano2-Beta-Evo（N2 进化版） python3 scripts/generate_image.py "赛博朋克街景" --model 3.1Nano2-Evo --size "16:9" python3 scripts/generate_image.py "少女肖像" --model Nano2-Beta-Evo --size "3:4" # Image2（GPTimage-2）—— 默认 auto 比例，medium 渲染质量 python3 scripts/generate_image.py "一只可爱的柯基犬坐在草地上" --model Image2 # Image2 出 4 张高质量图片 python3 scripts/generate_image.py "产品宣传图 4 种风格" --model Image2 --n 4 --ratiocination high --size "1:1" # 3.1Nano2-Evo 启用图像搜索 + 联网搜索 python3 scripts/generate_image.py "帮我画一种雨季仅出现三天的菌菇" --model 3.1Nano2-Evo --image-search --web-search # 下载图片 python3 scripts/generate_image.py "风景画" --download # 高质量生成（S5.0L） python3 scripts/generate_image.py "风景画" --quality "4K" --size "4096x4096" # 直接输出 Markdown 图片链接 python3 scripts/generate_image.py "一只可爱的猫" --markdown-output # 使用参考图生成（自动上传本地图片并转换为 URL） python3 scripts/generate_image.py "基于这张图生成变体" --reference-image "./reference.png" # 生成视频 - 默认 V3.1FB（快速、固定 8 秒） python3 scripts/generate_image.py "现代轻奢吊灯" --model V3.1FB # 生成视频 - S1.5Pro（默认 16:9 / 720p / 10s） python3 scripts/generate_image.py "小骏马祝福大家新年快乐" --model S1.5Pro # 生成视频 - 指定比例和分辨率 python3 scripts/generate_image.py "海边日落风景" --model S1.5Pro --ratio "9:16" --resolution "1080p" # V3.1FB - 快速基础（8 秒） python3 scripts/generate_image.py "现代轻奢吊灯" --model V3.1FB --ratio "16:9" --resolution "1080p" --duration 8 # V3.1PB - 自适应比例（8 秒） python3 scripts/generate_image.py "水晶灯特写" --model V3.1PB --ratio "adaptive" --resolution "720p" --duration 8 # V3.1Fast - 首帧图生视频（4 秒） python3 scripts/generate_image.py "灯具展示" --model V3.1Fast --first-image "./lamp.jpg" --duration 4 # klingV3Omni - 多模态融合（按张计费） python3 scripts/generate_image.py "多模态融合镜头" --model klingV3Omni --ratio "16:9" --duration 8 # W2.6t / W2.7t - 文生视频（10 秒） python3 scripts/generate_image.py "现代轻奢吊灯宣传" --model W2.6t --ratio "16:9" --resolution "1080p" --duration 10 python3 scripts/generate_image.py "品牌短片自动配音 2K" --model W2.7t --ratio "16:9" --resolution "1080p" --duration 10 # W2.6i / W2.7i - 首帧图生视频（8 秒） python3 scripts/generate_image.py "水晶灯展示" --model W2.6i --first-image "./lamp.jpg" --ratio "9:16" --resolution "720p" --duration 8 python3 scripts/generate_image.py "角色动作延展" --model W2.7i --first-image "./char.jpg" --last-image "./char_end.jpg" --duration 8 # W2.6r / W2.7r - 参考视频生成（CLI 需传已上传 URL，或使用程序化调用） python3 scripts/generate_image.py "参考素材风格生成" --model W2.6r --ratio "16:9" --resolution "720p" --duration 10 python3 scripts/generate_image.py "保留角色音色迁移场景" --model W2.7r --ratio "16:9" --resolution "720p" --duration 10 ``` ## 程序化调用 ```python from scripts.generate_image import generate_image, generate_video # 图片 - 默认 3.1Nano2-Evo result = generate_image(prompt="一只可爱的猫咪") # 查询当前激活模型（预览用） from scripts.generate_image import list_active_models print(list_active_models()) # 图片 - N2（比例尺寸） result = generate_image(prompt="生成一只狗", model="N2", size="16:9") # 图片 - W2.7Pro 精准控图 result = generate_image(prompt="角色三视图", model="W2.7Pro", quality="4K") # 图片 - 下载到本地 result = generate_image(prompt="风景画", model="S5.0L", download=True, output_dir="./images") # V3.1FB - 文生视频 result = generate_video( prompt="现代轻奢吊灯", model="V3.1FB", ratio="16:9", resolution="1080p", duration=8 ) # V3.1Fast - 首帧图生视频 result = generate_video( prompt="灯具展示", model="V3.1Fast", first_image_url="https://example.com/lamp.jpg", ratio="9:16", resolution="1080p", duration=8 ) # V3.1PB - 首尾帧控制 result = generate_video( prompt="灯具变形动画", model="V3.1PB", first_image_url="https://example.com/start.jpg", last_image_url="https://example.com/end.jpg", ratio="16:9", resolution="1080p", duration=8 ) # W2.7r - 参考视频生成（多模态融合） result = generate_video( prompt="保留角色音色迁移到新场景", model="W2.7r", image_url_list=["https://example.com/ref1.jpg", "https://example.com/ref2.jpg"], video_url_list=["https://example.com/ref.mp4"], ratio="16:9", resolution="720p", duration=10 ) # klingV3Omni - 多模态融合（按张计费） result = generate_video( prompt="镜头一致性多图融合", model="klingV3Omni", image_url_list=["https://example.com/scene1.jpg", "https://example.com/scene2.jpg"], ratio="16:9", duration=8 ) if result and result["status"] == "SUCCESS": print(f"链接: {result['url']}") # 视频 - 默认 V3.1FB result = generate_video(prompt="小骏马祝福大家新年快乐") # 视频 - 指定比例、分辨率、时长 result = generate_video( prompt="海边日落风景", model="S1.5Pro", ratio="9:16", resolution="1080p", duration=5 ) if result and result["status"] == "SUCCESS": print(f"视频链接: {result['url']}") ``` ## 返回字段 | 字段 | 说明 | |------|------| | `status` | SUCCESS / FAILED / TIMEOUT | | `url` | 图片URL | | `message` | 状态描述 | | `local_path` | 本地保存路径（需 --download） | | `data_uri` | Base64 Data URI（需 --download） | | `image_data` | 原始图片字节（需 --download） | ## 环境配置 ### 必需配置 - API Key **重要：使用前必须设置你自己的 API Key！** #### 获取 API Key 本技能需要 **API Key 授权**： 1. 访问入口： - **已有账号** → [https://ai.deepsop.com/login?source=2](https://ai.deepsop.com/login?source=2) 登录获取 - **没有账号** → [https://ai.deepsop.com/register?source=2](https://ai.deepsop.com/register?source=2) 注册获取 2. 登录后在复制您的 API Key 3. 复制生成的 API Key（格式：`sk-xxxxxx...`） #### 方式 1：使用 .env 文件（推荐） 1. 复制 `.env.example` 为 `.env`： ```bash cp .env.example .env ``` 2. 编辑 `.env` 文件，填入你的 API Key： ```bash AI_ARTIST_TOKEN=sk-your_api_key_here ``` 3. 在运行脚本前加载环境变量： ```bash # Linux/macOS/Git Bash source .env # 或使用 export export $(cat .env | xargs) ``` #### 方式 2：直接设置环境变量 ##### Linux / macOS / Git Bash (Windows) ```bash export AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here" ``` 为了永久生效，将上述命令添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc` 文件中。 ##### Windows PowerShell ```powershell $env:AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here" ``` 永久设置（系统级）： ```powershell [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AI_ARTIST_TOKEN', 'sk-your_api_key_here', 'User') ``` ##### Windows CMD ```cmd set AI_ARTIST_TOKEN=sk-your_api_key_here ``` #### 验证配置 运行以下命令验证 API Key 是否设置成功： ```bash # Linux/macOS/Git Bash echo $AI_ARTIST_TOKEN # Windows PowerShell echo $env:AI_ARTIST_TOKEN # Windows CMD echo %AI_ARTIST_TOKEN% ``` 如果输出为空或显示默认值，说明环境变量未正确设置。 #### 测试配置（推荐） 运行配置测试脚本，验证 API Key 是否正确设置： ```bash python3 scripts/test_config.py ``` 该脚本会检查： - API Key 是否已设置 - 是否使用了默认 Key（需要替换为你自己的） - 配置是否可以正常使用 ### 可选配置 - 飞书通知 ```bash export FEISHU_WEBHOOK_URL="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx" ``` ## 相关文件 - `scripts/generate_image.py` - 主脚本 - `references/api.md` - API 详细文档


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