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## 团队成员与贡献
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| 姓名 | 学号 | 主要贡献 |
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| 王斌 | 2411020213 | (组长) Prompt 工程优化 |
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| 翟宇轩 | 2411020215 | 后端架构设计 |
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| 吴磊 | 2411020211 | 项目的汇报和整理 |
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## 项目简介
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本项目旨在打造一个**零门槛、开箱即用**的 AI 文生图创作平台，让每个人都能轻松创作专业级 AI 画作。
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### 核心功能
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- 🎨 **智能 Prompt 生成**：基于中文描述自动优化为专业英文提示词（PydanticAI 驱动结构化生成）
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- 🖼️ **多风格支持**：写实、动漫、油画、水彩等 10+ 预设风格
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- ⚡ **实时生成**：调用云端 API，无需本地显卡，秒级出图
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- 💾 **历史记录**：自动保存生成历史，支持下载与对比
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- 🎛️ **参数调优**：图像尺寸、采样步数、引导系数自定义
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## 如何运行
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### 环境要求
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- Python 3.9+
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- 互联网连接（用于调用 API）
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### 快速开始
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#### 1. 克隆仓库
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```bash
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git clone http://hblu.top:3000/Python2025-CourseDesign/Group-TextToImage.git
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cd Group-TextToImage
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```
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#### 2. 安装依赖
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使用 `uv`
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```bash
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uv sync
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```
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#### 3. 配置 API Key
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```bash
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# 复制环境变量模板
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key
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# 支持：OpenAI DALL-E、Stability AI、Replicate 等
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```
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`.env` 文件示例：
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```env
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# 文生图 API 配置（三选一）
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STABILITY_API_KEY=your_stability_ai_key_here
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REPLICATE_API_TOKEN=your_replicate_token_here
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OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
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# 默认使用的 API 提供商
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DEFAULT_PROVIDER=stability
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```
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#### 4. 启动应用
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```bash
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python3 backend/app.py
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```
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打开另一个终端
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```bash
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uv run streamlit run frontend/main.py
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```
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浏览器自动打开 `http://localhost:8501`
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## 项目结构
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Group-TextToImage/
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├── app.py # Streamlit 主应用
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├── backend/
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│ ├── api_client.py # API 调用封装
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│ ├── prompt_engineer.py # Prompt 优化引擎
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│ ├── image_processor.py # 图像后处理
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│ └── agent.py # PydanticAI 智能体定义
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├── frontend/
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│ ├── styles.css # 自定义样式
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│ └── components.py # UI 组件库
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├── .env.example # 环境变量模板
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├── .gitignore # Git 忽略配置
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├── requirements.txt # 依赖清单
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└── README.md # 项目文档
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## 开发心得
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1. 单纯急躁的使用AI进行开发，没有带来什么成就感，反而是不断Debug的挫败感（国产AI真没用）
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2. 协作开发的感觉很好
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3. AI对小白很友好
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4. 做出来只是第一步，优化任重而道远
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