团队成员与贡献

姓名	学号	主要贡献
王斌	2411020213	(组长) Prompt 工程优化及最终项目汇报
翟宇轩	2411020215	后端架构设计
吴磊	2411020211	项目的整理，检查和编写

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项目简介

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，让每个人都能轻松实现纯文本创作专业级 AI 画作。 简单的一段文本就能轻松生成一幅画，让那些曾只存于想象或他人笔下的画面以图像的形式浮现眼前，或许会别有一番风味？

核心功能

• 🎨 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）
• 🖼️ 多风格支持：写实、动漫、油画、水彩等 10+ 预设风格
• ⚡ 实时生成：调用云端 API，无需本地显卡，秒级出图
• 💾 历史记录：自动保存生成历史，支持下载与对比
• 🎛️ 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

环境要求

• Python 3.9+
• 互联网连接（用于调用 API）

快速开始

1. 克隆仓库

git clone http://hblu.top:3000/Python2025-CourseDesign/manga_generate.git
cd manga_generate

2. 安装依赖

使用 uv

uv sync

3. 配置 API Key

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key
# 支持：OpenAI DALL-E、Stability AI、Replicate 等

.env 文件示例：

# 文生图 API 配置（三选一）
STABILITY_API_KEY=your_stability_ai_key_here
REPLICATE_API_TOKEN=your_replicate_token_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here

# 默认使用的 API 提供商
DEFAULT_PROVIDER=stability

4. 启动应用

python3 backend/app.py

打开另一个终端

uv run streamlit run frontend/main.py

浏览器自动打开 http://localhost:8501

5. 开始体验

万事俱备后，便可输入相应的信息与需要生成图像的文本，最后点击生成后便可获取相应的图像了。

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开发心得

1. AI对小白很友好，不需要掌握过硬的基础便可轻松实现预定的任务。
2. 协作开发的感觉很好，多角度思考对解决问题大有裨益。
3. 若单纯急躁的使用AI进行开发，并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）。
4. 做出来只是第一步，优化成预想的模样总是任重而道远，往往会重复的报错然后重新的修改，且这个过程总会消耗大量的时间和精力。
5. AI并不能完全理解用户的需求，即使在表示理解后，生成的内容往往也不能完全符合用户的需求，甚至报错，且这种情况普遍存在。

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项目结构

Group-TextToImage/
├── app.py                 # Streamlit 主应用
├── backend/
│   ├── api_client.py      # API 调用封装
│   ├── prompt_engineer.py # Prompt 优化引擎
│   ├── image_processor.py # 图像后处理
│   └── agent.py           # PydanticAI 智能体定义
├── frontend/
│   ├── styles.css         # 自定义样式
│   └── components.py      # UI 组件库
├── .env.example           # 环境变量模板
├── .gitignore             # Git 忽略配置
├── requirements.txt       # 依赖清单
└── README.md              # 项目文档