一个先进、一体化的 AI 图片生成 Web 应用平台。本项目提供了一个直观的 Web 用户界面，让您可以与一系列强大的文生图模型进行交互，包括 Qwen-Image (通义万相)、Flux、Kontext、Krea，以及多模态模型 Nano Banana。
项目基于强大的 Deno 后端构建，旨在提供一个无缝衔接且具备专业级水准的创作体验。
- 多模型支持: 在主界面即可无缝切换多种业界顶尖的图片生成模型。
- 直观的 Web UI: 拥有一个干净、现代化且响应式的用户界面，专为专业创作流程而设计。
- 高级生成控制:
- 文生图: 完全掌控正向/负向提示词、分辨率、采样步数、引导系数 (CFG) 和随机种子。
- 多模态 (Nano Banana): 结合上传的图片和文本提示词，执行图生图、图文理解等任务。
- 批量生成: 一次最多可生成4张图片。应用能够智能处理 API 的速率限制，通过在并发请求（适用于Flux等模型）和串行请求（适用于Qwen等模型）之间自动切换，确保任务成功率。
- 智能会话记忆:
- 输入持久化: 您为每个模型设置的所有提示词和参数，都会在当前会话中被记住。即使来回切换模型，您的工作内容也不会丢失。
- 后台任务: 您可以为一个模型开启生成任务，然后立即切换到其他模型进行操作。应用会持续追踪正在运行的任务，当您切回来时，它会自动恢复视图——如果任务仍在运行，则显示实时进度；如果已完成，则展示结果。
- 专业级用户体验:
- 浅色 & 深色模式: 内置主题切换功能，满足您的视觉偏好。
- 动态进度更新: 在生成多张图片时，获得实时反馈（例如：“正在生成 2/4 张图片...”）。
- 全屏预览: 点击任何一张生成的图片，即可在弹窗中进行全屏预览。
- 智能 API Key 处理:
- 在部署时将
OPENROUTER_API_KEYS和MODELSCOPE_API_KEY设置为环境变量，前端将自动隐藏密钥输入框，打造一个清爽、可供分享的界面。 - 如果未设置环境变量，也支持在UI中直接输入。
- 环境变量支持多个API密钥（用逗号分隔），以实现随机、无状态的负载均衡。
- 在部署时将
- Fork 本项目: 将此仓库 Fork 到您自己的 GitHub 账户。
- 登录 Deno Deploy: 使用您的 GitHub 账号登录 Deno Deploy Dashboard。
- 创建新项目:
- 点击 "New Project"。
- 选择您刚刚 Fork 的 GitHub 仓库。
- 选择
main分支和main.ts作为入口文件。
- (推荐) 添加环境变量:
- 进入项目的 "Settings" -> "Environment Variables"。
- 添加
MODELSCOPE_API_KEY，值为您的 ModelScope 密钥（用于 Qwen, Flux 等）。 - 添加
OPENROUTER_API_KEYS，值为您的 OpenRouter 密钥（用于 Nano Banana）。 - 提示: 您可以添加多个由逗号分隔的密钥 (例如
key1,key2,key3) 来实现负载均衡。 - 没有密钥？
- 部署: 点击 "Link" 或 "Deploy" 按钮，您的 AI 图片生成中心就上线了！
- 打开您部署后的
*.deno.devURL。 - 如果您没有在部署时设置环境变量，请在所选模型的“设置”区域输入对应的 API Key。（如没有密钥，请参考上方“部署”部分的教程链接）。
- 对于文生图模型 (Qwen, Flux 等):
- 输入您的正向和负向提示词。
- 调整分辨率、步数、引导系数等参数。
- 选择您想生成的图片数量。
- 点击“生成”。
- 对于 Nano Banana (多模态模型):
- （可选）上传一张或多张图片。
- 输入您的文本提示词。
- 点击“生成”。
- 前端: 原生 HTML, CSS, JavaScript (无框架)
- 后端: Deno, Deno Standard Library
- AI 模型:
- 魔搭 (ModelScope):
Qwen/Qwen-Image,MusePublic/FLUX.1等 - OpenRouter:
google/gemini-2.5-flash-image-preview(用于 Nano Banana)
- 魔搭 (ModelScope):
本项目采用 MIT License 开源。