火车头AI图片生成插件：详细使用指南

安装与配置

第一步：环境准备

1. 系统要求：
   • 火车头采集器V9.8或更高版本
   • Windows 7/10/11操作系统
   • 稳定的网络连接
2. 安装步骤：
   • 下载插件文件（.py格式）
   • 将插件复制到火车头采集器的Plugins目录
   • 重启火车头采集规则

第二步：API密钥配置

# 在插件代码中配置您的API密钥
headers = {
    'Authorization': 'Bearer 您的API密钥',  # 替换为实际密钥
    'Content-Type': 'application/json'
}

详细参数设置

基本参数配置

# 图片生成参数设置
payload = json.dumps({
    "model": "nano-banana",      # 使用的AI模型
    "prompt": "",                # 动态获取的提示词
    "n": 4,                      # 生成图片数量（1-4）
    "size": "1024x1024"          # 图片尺寸选项：
                                # "256x256", "512x512", 
                                # "1024x1024", "1024x1792"
})

高级配置选项

# 可扩展的高级参数
advanced_config = {
    "quality": "standard",       # 质量选项：standard/hd
    "style": "vivid",           # 风格选项：vivid/natural
    "response_format": "url"    # 返回格式：url/b64_json
}

实战使用示例

示例1：基础内容采集+配图生成

获取火车头的”ai标题”标签，作为生成图片的prompt

# 在采集规则中设置标签映射
label_mapping = {
    '标题': '//h1/text()',
    'ai标题': '//meta[@name="description"]/@content',
    '内容': '//div[@class="content"]//text()'
}

# 插件会自动使用"ai标题"作为prompt生成图片
# 并将结果填充到"内容"标签中

示例2：多尺寸图片生成

# 根据不同平台需求生成不同尺寸图片
size_config = {
    "微博": "1024x1024",
    "微信公众号": "1024x512",
    "小红书": "1024x1792"
}

# 可修改payload中的size参数
payload = json.dumps({
    "size": size_config["小红书"]
})

示例3：批量处理模式

# 设置批量生成参数
batch_config = {
    "max_requests": 100,        # 最大请求次数
    "delay_between": 2,         # 请求间隔(秒)
    "retry_times": 3           # 失败重试次数
}

标签配置详解

必需标签

• ai标题：作为图片生成的提示词
• 内容：用于存放生成的图片HTML代码

可选标签

optional_labels = {
    '图片风格': '卡通/写实/水彩',    # 指定生成风格
    '图片数量': '2',               # 覆盖默认数量
    '图片尺寸': '512x512'          # 覆盖默认尺寸
}

高级使用技巧

1. 提示词优化技巧

# 在采集规则中优化提示词
prompt_template = """
{title}  # 使用标题
{description}  # 使用描述
高清摄影，4K画质，专业灯光
"""

# 组合多个字段作为prompt
optimized_prompt = f"{title} {description} 高清商业摄影"

2. 错误处理与重试

# 增强错误处理
try:
    # API请求代码
except Exception as e:
    # 记录日志
    error_log = f"错误时间: {datetime.now()}, 错误信息: {str(e)}"
    # 重试机制
    if retry_count < max_retry:
        retry_count += 1
        time.sleep(2)
        # 重新尝试

3. 性能优化建议

# 缓存已生成的图片
image_cache = {}

def get_cached_image(prompt):
    if prompt in image_cache:
        return image_cache[prompt]
    else:
        # 生成新图片
        new_image = generate_image(prompt)
        image_cache[prompt] = new_image
        return new_image

常见问题解决方案

问题1：生成图片不相关

解决方案：

• 优化提示词质量
• 在采集规则中添加更多上下文信息
• 使用更具体的关键词

问题2：API限制处理

# 处理API限流
def handle_rate_limit():
    wait_time = 60  # 等待60秒
    time.sleep(wait_time)
    return True

问题3：网络连接问题

解决方案：

• 增加超时设置
• 添加重试机制
• 使用代理服务器

最佳实践建议

1. 内容质量优先
   • 确保源内容质量高
   • 优化提示词具体性
   • 定期审核生成效果
2. 成本控制
   • 监控API使用量
   • 设置生成数量上限
   • 使用缓存减少重复生成
3. 法律合规
   • 遵守版权法规
   • 注明AI生成标识
   • 避免生成侵权内容

扩展功能开发

自定义模型集成

# 支持多种AI模型
model_providers = {
    "gptgod": "api.gptgod.online",
    "openai": "api.openai.com",
    "stability": "api.stability.ai"
}

# 可切换不同的提供商
def switch_provider(provider_name):
    conn = http.client.HTTPSConnection(model_providers[provider_name])

批量处理脚本

# 批量处理大量内容
def batch_process_articles(articles):
    results = []
    for article in articles:
        try:
            result = process_single_article(article)
            results.append(result)
        except Exception as e:
            log_error(e)
    return results

更新日志

• v1.0：基础图片生成功能
• v1.1：增加多尺寸支持
• v1.2：优化错误处理机制
• v1.3：添加批量处理功能

通过这份详细的使用指南，您将能够充分发挥火车头AI图片生成插件的强大功能，大幅提升内容生产的效率和质量。立即开始使用，让AI为您的创作赋能！