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scipop-comic-xinghe

scipop-comic-xinghe

科普连环画自动生成工具 - 基于百度星河社区 API 的三阶段闭环创作系统。 TRIGGER when: 用户想要将科普文章/科学内容转化为连环画、漫画、视觉叙事; 用户提到"连环画"、"科普漫画"、"可视化科普"、"科学故事画"; 用户有科普内容需要视觉化呈现;用户提到"星河API"或"Ernie-image"生图。 不要触发: 用户只是想生成单张图片(非连环画)、用户要处理非科普类内容。

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name: scipop-comic-xinghe description: | 科普连环画自动生成工具 - 基于百度星河社区 API 的三阶段闭环创作系统。

TRIGGER when: 用户想要将科普文章/科学内容转化为连环画、漫画、视觉叙事; 用户提到"连环画"、"科普漫画"、"可视化科普"、"科学故事画"; 用户有科普内容需要视觉化呈现;用户提到"星河API"或"Ernie-image"生图。

不要触发: 用户只是想生成单张图片(非连环画)、用户要处理非科普类内容。

SciPop Comic Orchestrator(科普连环画编排器)

基于百度星河社区 API 的自动化科普连环画生成工具,实现多模态解析 × 单 Panel 精修 × N×N 全局合成的三阶段闭环创作。


环境配置

📖 详细 API 文档参见 references/api_reference.md

必需条件

项目要求
API Key星河社区 API Key,环境变量 AISTUDIO_API_KEY
API 端点https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3/chat/completions
分析模型ernie-5.0-thinking-preview(原生全模态大模型)
生图模型ernie-image-turbo(图像生成 API)

配置验证

# 设置 API Key
export AISTUDIO_API_KEY="your-key"

# 验证连通性
curl -s https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3/chat/completions \n  -H "Content-Type: application/json" \n  -H "Authorization: Bearer $AISTUDIO_API_KEY" \n  -d '{"model": "ernie-5.0-thinking-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}], "stream": true, "max_completion_tokens": 100}'

参考文档

文档用途
references/api_reference.md星河社区 API 详细参考
references/article_analysis_prompts.md文章解析提示词模板
references/ernie_image_prompt_guide.mdERNIE-Image 提示词撰写指南
references/style_guide.md连环画风格设计指南

工作流程

Phase 1: 文章解析与 Prompt 建模

目标: 将科普文章拆解为 4-6 个视觉场景,生成风格一致的图像 Prompt。

📖 详细规范参见 references/article_analysis_prompts.md

提示词结构规范

系统提示词模板:

你是一位科普连环画脚本编写专家。分析文章并根据内容的丰富程度和结构确定最合适的 Panel 数量(4-6个)。输出一个 JSON 对象,包含四个字段:"recommended_panels"(整数,4-6),"recommendation_reason"(一句话中文解释为什么这个 Panel 数量适合该文章),"style_seed"(简短的中文风格描述,在所有 Panel 中复用),"panels"(与推荐数量匹配的对象数组,每个对象包含 "id"、"scene" 中文场景描述、"image_prompt" 中文图像生成提示)。仅输出原始 JSON,不要使用 markdown 代码块。

image_prompt 撰写规范(详见 references/ernie_image_prompt_guide.md):

{主体特征},{动作姿态},{环境背景},{细节元素},{风格关键词},{质量标签}

示例:

一位戴眼镜的女科学家,穿着白色实验服,正激动地指着屏幕,现代实验室背景有显微镜和电脑,屏幕上显示橙红色的黑洞光环图像,扁平插画风格,清晰轮廓,科学配色,高质量,连环画

Panel 数量决策规则

Panel数适用场景
4内容简洁,结构清晰,有明确的起承转合
5内容适中,需要一个过渡或高潮格
6内容丰富,知识点多,需要完整叙事链

风格种子设计规范

📖 详细规范参见 references/style_guide.md

格式: {画风},{色调},{线条/质感},{氛围}

主题类型推荐风格种子
天文/物理扁平插画风格,深邃太空蓝配色,清晰轮廓,科学严谨氛围
生物/医学可爱卡通风,柔和粉彩配色,圆润造型,温馨友好
环境/生态水彩手绘风,清新自然色调,柔和笔触,生态感
科技/AI赛博朋克风格,霓虹光效,高科技质感,未来感
科学史复古连环画风,怀旧暖色调,经典漫画风格

步骤:

  1. 接收用户提供的科普文章全文
  2. 调用 ernie-5.0-thinking-preview 进行解析
  3. 向用户展示推荐的 Panel 数量及理由,获取确认

API 调用模板:

curl -s https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3/chat/completions \n  -H "Content-Type: application/json" \n  -H "Authorization: Bearer $AISTUDIO_API_KEY" \n  -d '{
    "model": "ernie-5.0-thinking-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是一位科普连环画脚本编写专家。分析文章并根据内容的丰富程度和结构确定最合适的 Panel 数量(4-6个)。输出一个 JSON 对象,包含四个字段:"recommended_panels"(整数,4-6),"recommendation_reason"(一句话中文解释为什么这个 Panel 数量适合该文章),"style_seed"(简短的中文风格描述,在所有 Panel 中复用),"panels"(与推荐数量匹配的对象数组,每个对象包含 "id"、"scene" 中文场景描述、"image_prompt" 中文图像生成提示)。仅输出原始 JSON,不要使用 markdown 代码块。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "【科普文章全文】"
      }
    ],
    "stream": true,
    "response_format": {"type": "json_object"},
    "max_completion_tokens": 65536
  }'

返回结构:

{
  "recommended_panels": 5,
  "recommendation_reason": "文章涵盖五个层次,5格可完整呈现叙事弧线。",
  "style_seed": "扁平插画风格,柔和粉彩配色,清晰轮廓,2D矢量艺术",
  "panels": [
    {
      "id": 1,
      "scene": "场景描述",
      "image_prompt": "中文图像生成提示,描述画面内容、风格、构图等"
    }
  ]
}

用户确认: 展示 recommended_panels 与 recommendation_reason,询问用户是否采用。若不同意,询问期望数量(4-6),调整 panels 数组。


Phase 2: 单 Panel 图像生成与迭代

目标: 为每个 Panel 生成图像,支持用户反馈迭代优化。

📖 详细规范参见 references/ernie_image_prompt_guide.md

提示词撰写核心原则

  1. 中文优先: ernie-image-turbo 对中文 Prompt 效果最佳
  2. 结构化描述: 采用 主体 → 动作 → 环境 → 风格 的顺序
  3. 具体胜于抽象: 明确描述细节,避免模糊表述

Phase 2a: 图像生成

关键规则: 将 style_seed 追加到每个 image_prompt 末尾,保证风格一致。

{panel_image_prompt},{style_seed},高质量,连环画

提示词长度建议: 单 Panel 以 80-150 中文字符为宜

API 调用模板:

📖 详细 API 参数参见 references/api_reference.md

curl -s https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3/images/generations \n  -H "Content-Type: application/json" \n  -H "Authorization: Bearer $AISTUDIO_API_KEY" \n  -d '{
    "model": "ernie-image-turbo",
    "prompt": "【拼接后的完整Prompt】",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "size": "1024x1024",
    "use_pe": true,
    "num_inference_steps": 8,
    "guidance_scale": 1.0
  }'

返回格式: 图像以 base64 编码返回。

{
  "created": 1234567890,
  "data": [{
    "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgA..."
  }]
}

保存图像:

# 从 JSON 提取 base64 并保存
echo "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgA..." | base64 -d > panel_01.png

Phase 2b: 多模态反馈迭代

若用户不满意,将图像 base64 + 用户反馈文字传入多模态模型获取改进建议。

常见问题改进策略(详见 references/ernie_image_prompt_guide.md):

问题类型改进策略
风格不一致强化 style_seed 关键词,添加"保持风格统一"指令
细节缺失添加具体细节描述,如"带有XX标识"、"背景显示XX"
角色变形添加"比例协调"、"人体结构正确"等约束
色彩偏差明确色调描述,如"主色调为深蓝色"
构图混乱添加构图指令,如"居中构图"、"三分法构图"
IMAGE_B64=$(base64 -i panel_01.png | tr -d '\n')

curl -s https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3/chat/completions \n  -H "Content-Type: application/json" \n  -H "Authorization: Bearer $AISTUDIO_API_KEY" \n  -d "{
    "model": "ernie-5.0-thinking-preview",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,${IMAGE_B64}"}},
        {"type": "text", "text": "用户反馈:【用户反馈】\n\n分析图像与反馈之间的差距,仅返回改进后的中文图像生成提示,不需要解释,不要使用 markdown。"}
      ]
    }],
    "stream": true,
    "max_completion_tokens": 65536
  }"

迭代循环: 用改进后的 Prompt 重新执行 Phase 2a,直至用户满意。


Phase 3: N×N 全局合成

目标: 将所有 Panel 合成为一张完整连环画长图。

📖 详细规范参见 references/style_guide.md

Phase 3a: 布局确认

根据 Panel 数量推荐布局:

Panel 数推荐布局说明
42×2正方形,视觉均衡
52×3(空出右下角)横向阅读,留白收尾
62×3标准竖向长图

阅读顺序: 中文连环画采用从左到右、从上到下的阅读顺序。

向用户展示推荐布局,获取确认或自定义布局。

布局合法性: 行数 × 列数 ≥ Panel数

Phase 3b: 全局 Prompt 构建

提示词长度建议: 全局合成以 200-400 中文字符为宜。

{grid} 格连环画,共 {num_panels} 格,{style_seed},
每格之间用粗黑边框清晰分隔,按阅读顺序排列:
第1格:{panel_1_image_prompt}
第2格:{panel_2_image_prompt}
...
第N格:{panel_N_image_prompt}

若有空余格,末尾追加"剩余格子留白"。

Phase 3c: 大图生成

curl -s https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3/images/generations \n  -H "Content-Type: application/json" \n  -H "Authorization: Bearer $AISTUDIO_API_KEY" \n  -d '{
    "model": "ernie-image-turbo",
    "prompt": "【全局Prompt】",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "size": "2048x2048",
    "use_pe": true,
    "num_inference_steps": 8,
    "guidance_scale": 1.0
  }'

Phase 3d: 大图反馈迭代(可选)

若用户对大图有整体调整意见,使用多模态反馈路径重新生成。


Style Seed 一致性机制

style_seed 由 Phase 1 生成,在后续所有调用中保持原文不变:

{panel_image_prompt},{style_seed},高质量,连环画

Phase 3 全局合成时,style_seed 置于 Prompt 首部强调,防止风格漂移。


错误处理

HTTP 状态码含义处理策略
401API Key 无效检查 AISTUDIO_API_KEY
402余额不足登录星河社区控制台充值
429请求频繁指数退避重试:1s → 4s → 16s,最多3次
5xx服务端错误指数退避重试3次

执行检查清单

创建连环画时,按以下顺序执行:

  1. 环境检查: 确认 AISTUDIO_API_KEY 已设置
  2. Phase 1: 解析文章 → 确认 Panel 数量 → 保存 style_seed
  3. Phase 2: 逐个生成 Panel → 展示给用户 → 收集反馈 → 迭代优化
  4. Phase 3: 确认布局 → 构建全局 Prompt → 生成大图 → 可选迭代
  5. 交付: 保存所有 Panel 图像及最终大图

常见问题

Q: 多张图像风格不统一? 检查每次调用是否将 style_seed 原文追加至 Prompt 末尾。

Q: 支持中文 Prompt? ernie-image-turbo 对中文 Prompt 效果最佳。

Q: base64 在 Windows 处理? PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("panel_01.png"))

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