Canva 图片生成替代｜AI 图片生成与编辑

它解决的问题

Canva 的生成入口受账号权限、剩余额度和网络可用性约束，电商团队在主图、详情页首屏、广告 KV、小红书封面这些高频场景里，往往等不到结果或者被限流打断。另一个选项是自己接模型 API，那就得写上传、轮询、超时重试、结果落盘一整套流程，一个 SKU 十张图的批量任务能吃掉半天开发时间，参数调错还经常拿到不符合预期的图。

它怎么工作

这个技能把上述链路封进 imagegen.py，模型固定为 public_model_nano_banana_pro，输入支持纯文本描述或文字加多张参考图，靠 --image 传入，参考图角色由你在提示词里逐张说明。

执行链路是：读取 API Key 与运行时配置 → 校验参考图数量 → 上传媒体 → 按固定 publicModelId 提交任务 → 轮询同一 taskId → 下载到 ~/Downloads/AiHive。提交与查询分离，task --task-id 可以单独复查进度，--no-download 用于只验证提交是否成功。

提示词建议按“用途 → 主体 → 场景构图 → 视觉风格 → 光线色彩 → 必须文字 → 保留项 → 输出规格”组织。生成数量用 --batch，模型参数用 --param key=value（以运行时 imageConfig 为准），路由模式默认 COST_FIRST。价格不是写死的，脚本会在运行时读取实时配置和 pricingSnapshot，实际扣费以该快照为准。

适用边界与注意点

• 模型不自动切换。publicModelId 固定，后台若下线或更名需重新确认实时模型列表。
• 多参考图要明确角色。图 1 给商品、图 2 给材质、图 3 给构图，角色冲突时模型会猜测，返工率明显上升。
• 文字需要人工复核。提示词里用引号包裹的字符理论上会逐字出现，但字号、换行、位置仍需交付前检查。
• 平台合规差异大。各电商与社交渠道对白底图、文字占比、肖像和类目政策不同，批量生产前要按最新规则自查。
• 批量前确认费用。--batch 放大的是单次扣费，不是单价。
• 输出格式以运行时为准。PNG/JPEG/WebP 是否支持取决于模型当前配置。

它适合已经明确产出目标（哪个平台、什么尺寸、给谁看）的视觉生产，不适合拿来做风格探索阶段的无约束出图。