TensorsLab 图像生成

概述

本技能通过 TensorsLab API 实现 AI 驱动的图像生成，支持文生图（text-to-image）与图生图（image-to-image）两类工作流。智能体在调用 API 前会对用户输入的提示词进行视觉细节增强，从而确保输出图像的高质量。

认证检查

执行任何图像生成任务前，请先确认 API 密钥已正确配置：

# 仅检查变量是否存在，不输出完整值
[ -n "$TENSORSLAB_API_KEY" ] && echo "✅ API key is set" || echo "❌ TENSORSLAB_API_KEY is not set"

若未设置，显示如下友好提示：

您好！要生成高质量的内容，您需要先进行简单的配置：
1. 访问 https://tensorai.tensorslab.com/ 登录并订阅。
2. 在控制台中获取您的专属 API Key。
3. 将其保存为环境变量：
   - Windows (PowerShell): $env:TENSORSLAB_API_KEY="您的Key"
   - Mac/Linux: export TENSORSLAB_API_KEY="您的Key"

模型

默认模型：seedreamv4

工作流

除基础图像生成外，如需处理头像生成、去水印、物体擦除、人脸替换等进阶场景，请参阅 references/scenarios.md。

1. 文生图（Text-to-Image）生成

用户请求示例：“画一个在月球上吃热狗的宇航员”

智能体处理流程：

1. 提取核心主体与动作
2. 补充视觉细节（光照、构图、风格、氛围）以增强提示词
3. 携带增强后的提示词调用 API
4. 通过心跳机制实时监控生成进度
5. 结果图像下载至 ./tensorslab_output/

增强后提示词示例：

An astronaut sitting on the lunar surface, eating a hot dog with mustard,
cinematic lighting, Earth visible in the background, highly detailed,
photorealistic, 8k quality, dramatic shadows from the low sun angle

2. 图生图（Image-to-Image）生成

用户请求示例：“把 cat.png 的背景换成太空” 或 “参考 sketch.png 渲染成 3D 模型”

智能体处理流程：

1. 解析图像文件路径（支持绝对路径或相对于当前目录的相对路径）
2. 在提示词中明确添加图像变换指令
3. 上传源图像并附带提示词发起请求
4. 监控任务状态并下载结果图像

图生图相关参数：

• sourceImage：图像文件数组（用于本地上传）
• imageUrl：源图像 URL 地址
• prompt：期望实现的图像变换描述

3. 图像编辑（通用型）

适用于任意本地图像的通用编辑任务。

用户请求示例：

• “把这张图的天空改成日落色”
• “给人物加上墨镜”
• “把头发颜色染成粉色”

智能体处理流程：

1. 提取图像文件路径
2. 解析具体编辑指令（修改对象、作用位置）
3. 构建含精确编辑指引的增强提示词
4. 携带源图像与编辑提示词调用 API
5. 将结果图像保存至 ./tensorslab_output/

增强后提示词示例：

Change the sky to sunset colors with warm orange and pink gradients,
matching the existing lighting conditions and atmospheric perspective,
seamless blend at the horizon line

关于头像生成、去水印、物体擦除及人脸替换等专项场景，请参阅 references/scenarios.md。

4. 分辨率选项

支持的格式：

• 宽高比（Aspect ratios）：9:16、16:9、3:4、4:3、1:1、2:3、3:2
• 分辨率等级（Resolution levels）：2K、4K
• 自定义尺寸（Specific dimensions）：采用 WxH 格式（例如 2048x2048、1920x1080）
  • 约束条件：总像素数须介于 3,686,400 至 16,777,216 之间

脚本使用方法

直接运行 Python 脚本：

# 文生图
python scripts/tensorslab_image.py "a cat on the moon"

# 指定分辨率
python scripts/tensorslab_image.py "sunset over mountains" --resolution 16:9

# 图生图
python scripts/tensorslab_image.py "watercolor style" --source cat.png

# 指定模型
python scripts/tensorslab_image.py "cyberpunk city" --model seedreamv45

# 自定义输出目录
python scripts/tensorslab_image.py "a beautiful landscape" --output-dir ./my_images

任务状态流转

错误处理

将 API 错误码转换为用户友好的中文提示：

输出

所有生成图像均按以下规则保存至输出目录：

• 默认路径：./tensorslab_output/（当前工作目录）
• 自定义路径：使用 --output-dir 或 -o 参数指定其他路径
• 命名格式：{task_id}_{index}.{ext}，例如 abcd_1234567890_0.png

任务完成后，向用户发送如下通知：

🎉 您的图片处理完毕！已存放于 ./tensorslab_output/{filename}

资源

• scripts/tensorslab_image.py：主 API 客户端，支持完整的命令行接口（CLI）功能
• references/api_reference.md：详细的 API 接口文档
• references/scenarios.md：高级应用场景说明（头像生成、去水印、物体擦除、人脸替换）