从零到一:我如何重构AI生图工具并打造完整的CI/CD开发流程

最近,我对之前的项目进行了彻底重构:https://linux.do/t/topic/1275447?u=dao_wuming

这次重构的重点是改善开发体验和完善 CI/CD 流程。目前,Flow 模式的 UI 和交互已经基本完成,达到了可用状态。接下来的开发方向主要有两个:一是适配更多免费的生图渠道,二是持续优化 Flow 模式的使用体验。

GitHub – WuMingDao/zenith-image-generator: for gitee ai api(z-image-turbo) useing of web…

for gitee ai api(z-image-turbo) useing of web version

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主要功能

  1. 支持 Gitee AI、魔塔、Hugging Face 等平台的生图服务
  2. 多 Key/Token 轮询机制
  3. 提示词优化与自动英文翻译
  4. Flow 模式下的节点式生图
  5. 最高支持 4 倍放大(UI 交互仍在优化中)

部署方式

在线体验

  1. Cloudflare Pages
  2. Vercel
  3. Netlify

API 服务

如果你只需要后端服务,可以直接调用我部署的 API。在项目地址后添加 /api 即可访问,详情请参阅 API 文档

自行部署

一键部署

Deploy to CloudflareDeploy to VercelDeploy to Netlify

单独部署后端 API

  1. Cloudflare Workers
  2. Docker
  3. Node.js

问题反馈

提交问题前,请先确认以下几点:

  1. 确保使用的是最新版本的代码
  2. 如果是我部署的服务出现问题,请说明你使用的是哪个平台
  3. 如果是自行部署,请描述部署方式,并附上你 Fork 的 GitHub 仓库链接
  4. 如果是生图功能异常,请打开浏览器开发者工具(F12),找到相关请求并截图(注意隐藏 API Key)
  5. 建议在 GitHub Issues 提交问题,论坛消息容易遗漏

安全说明

关于项目的安全性说明,请参阅文档

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