惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Google DeepMind News
Google DeepMind News
人人都是产品经理
人人都是产品经理
S
Securelist
P
Proofpoint News Feed
H
Help Net Security
S
Schneier on Security
T
Tenable Blog
C
Cisco Blogs
S
Security @ Cisco Blogs
博客园 - 司徒正美
博客园 - 叶小钗
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
NISL@THU
NISL@THU
云风的 BLOG
云风的 BLOG
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
The Blog of Author Tim Ferriss
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
W
WeLiveSecurity
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
Jina AI
Jina AI
腾讯CDC
WordPress大学
WordPress大学
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Vercel News
Vercel News
小众软件
小众软件
N
Netflix TechBlog - Medium
有赞技术团队
有赞技术团队
AWS News Blog
AWS News Blog
雷峰网
雷峰网
Forbes - Security
Forbes - Security
The Hacker News
The Hacker News
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
量子位
Scott Helme
Scott Helme
宝玉的分享
宝玉的分享
A
About on SuperTechFans
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Schneier on Security
Schneier on Security
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
K
Kaspersky official blog
AI
AI
SecWiki News
SecWiki News
Webroot Blog
Webroot Blog
Martin Fowler
Martin Fowler

博客园 - mengrennwpu

龙虾白嫖指南,请查收~ Qwen3-Embedding国产化部署 LLM应用实践: NoteBookLM初次使用 LLM应用剖析: 手机智能助理Phone Agent LLM应用剖析: 热点新闻助手TrendRadar LLM书籍参阅: 谷歌提示工程 LLM应用剖析: AI对冲基金 LLM应用剖析: 舆情分析多智能体-微舆BettaFish LLM应用实战-财经新闻自动聚合 今日吃瓜-艺术家集体抗议:OpenAI Sora项目背后的无偿劳动真相 LLM应用实战: 给个公司简称,输出公司全称 LLM应用实战: AI资讯的自动聚合及报告生成 LLM论文研读: GraphRAG的替代者LightRAG LLM应用实战: OpenAI多代理新作-Swarm LLM应用实战: 文档问答系统Kotaemon-1. 简介及部署实践 LLM论文研读: MindSearch LLM应用实战: 产业治理多标签分类 LLM应用实战:当图谱问答(KBQA)集成大模型(三) LLM实战:当网页爬虫集成gpt3.5 LLM实战:LLM微调加速神器-Unsloth + Qwen1.5
LLM应用剖析: 小红书AI图文生成器-红墨
mengrennwpu · 2025-12-08 · via 博客园 - mengrennwpu

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:

生成效果图

3. 整体流程

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
{
    "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:
# 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

公众号