✨ IMAGEGEN Cloudflare API - 智能图像生成助手 ✨

English | 中文

这是一个部署在 Cloudflare Workers 上的图像生成 API 代理服务。它旨在提供一个统一的、经过优化的接口，用于调用各种图像生成模型，同时集成了强大的提示词工程、图像代理和安全认证等功能。

🚀 项目概览

本项目通过 Cloudflare Workers 的边缘计算能力，为您提供了一个高效、可扩展的图像生成解决方案。它不仅能代理您的图像生成请求，还能通过集成的 OpenAI 模型（或其他兼容 API 的模型）对用户输入的简单想法进行优化，生成更适合图像模型的专业提示词。

😊 效果图

🌟 主要功能

• 🖼️ 多供应商图像生成代理: 统一接口调用后端图像生成服务。Worker 现在能够智能区分并处理两种主要类型的图像生成 API 配置：

  • SILICONFLOW 类型 API (单一供应商)：通过 FLUX_GEN_... 系列环境变量配置，处理那些返回图片链接、需要代理并通过 Markdown 格式封装的 API。
  • 直接图像类型 API (支持多个供应商)：通过 IMAGE_GEN_..._n 系列环境变量配置，允许接入多个直接返回图像数据或包含图像链接的 JSON 的 API 供应商。

• 🧠 智能提示词工程:

  • 支持非推理模式 (Non-Reasoning Mode)：快速将用户简单想法转换为优化的图像生成提示词。
  • 支持推理模式 (Reasoning Mode)：模型会先进行思考过程（输出在 <think> 标签内），再给出最终提示词，适合更复杂的场景。
  • 严格的提示词格式和长度控制，确保最佳生成效果。

• 🔗 图像代理与展示优化 (主要针对 SILICONFLOW 类型 API):

  • 内置 /image-proxy 端点，可用于代理图像 URL。这对于处理那些具有时效性（如某些云存储的临时链接）或需要特定下载行为的原始图像链接特别有用，确保图像链接的直接可用性。
  • 对于 SILICONFLOW 类型的 API，图像生成结果以 Markdown 格式 ![Image](PROXY_IMAGE_URL) 返回，这种格式非常友好，能够让生成的图片在许多支持 Markdown 的第三方应用中直接、无缝地展示出来，同时也包含了优化后的提示词供参考。直接图像类型 API 的响应将根据其原始输出格式进行调整。

• 🔑 安全认证:

  • Worker 级别 API 密钥认证，保护您的服务不被滥用。
  • 支持为 FLUX_GEN_API_KEY 和每一个 IMAGE_GEN_API_KEY_n 配置多个后端图像生成 API 密钥（以逗号分隔），并进行轮询尝试。

• ⚙️ 高度可配置:

  • 通过环境变量 FLUX_GEN_MODEL (用于 SILICONFLOW 类型) 和 IMAGE_GEN_MODEL_n (用于多个直接图像类型供应商) 轻松配置所支持的图像生成模型列表。
  • 可配置提示词优化所使用的模型 (OpenAI GPT 系列或其他兼容模型)。
  • 可分别配置 SILICONFLOW 类型 API 的基础 URL 和密钥，以及多个直接图像类型 API 供应商的基础 URL 和密钥。
  • 重要: 所有配置的模型名称 (来自 FLUX_GEN_MODEL 和所有 IMAGE_GEN_MODEL_n) 必须全局唯一，否则 Worker 会在相关 API 端点报错。

• 📐 支持图像宽高比（⚠️只有图形生成API支持时生效）: 用户可以在提示中指定宽高比 (例如，在提示词末尾添加 16:9 或 1:1)，Worker 会自动将其转换为相应的图像尺寸进行生成。目前支持的宽高比及其对应的分辨率如下：

  用户输入宽高比	对应图像分辨率
  1:1	1024x1024
  1:2	512x1024
  3:2	768x512
  3:4	768x1024
  16:9	1024x576
  9:16	576x1024
  如果用户未指定或指定了不支持的宽高比，将默认使用 1024x1024 (1:1)。

• 🌐 核心 API 端点:

  • /v1/chat/completions：核心图像生成接口 (兼容 OpenAI Completions API 格式)。
  • /v1/models：列出当前配置的所有无冲突的可用图像生成模型 (合并自 FLUX_GEN_MODEL 和所有 IMAGE_GEN_MODEL_n)。如果检测到模型名称冲突，此端点将返回错误。
  • /health 或 /v1/health：健康检查端点。

🛠️ 部署与配置

部署步骤

1. 打开 Cloudflare，登录，创建并部署Worker
2. 设置环境变量
3. 删除原worker的所有代码，复制粘贴index.js的代码
4. 点击“部署”，你将在测试页面中见到一个简单的欢迎页面。

环境变量 (Secrets)

以下是本项目运行所必需的环境变量，请务必正确配置。强烈建议将敏感信息（如 API 密钥）配置为 Cloudflare Worker 的加密环境变量 (Secrets)。

环境变量 (Secret Name)	是否必需	描述	示例值
AUTHORIZED_API_KEY	是	访问此 Worker 服务的全局 API 密钥。客户端请求时需在 Authorization header 中携带 Bearer YOUR_KEY。	WB@eYdQEp5G4Zg3g04nQMEceicdPB#
OPENAI_API_KEY	是	用于提示词优化的 OpenAI API 密钥 (或其他兼容模型的 API 密钥)。支持配置一个或多个逗号分隔的 API 密钥，Worker 会在调用失败时轮询尝试下一个密钥。	sk-key1,sk-key2,sk-key3
OPENAI_API_BASE	是	用于提示词优化的 OpenAI API (或其他兼容模型) 的基础 URL。请严格设置为 API 的基础 URL (例如: https://api.openai.com/v1)。	https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL	二选一	用于非推理模式提示词优化的模型名称。如果配置此项，则 OPENAI_MODEL_REASONING 不应配置。	gpt-3.5-turbo
OPENAI_MODEL_REASONING	二选一	用于推理模式提示词优化的模型名称。如果配置此项，则 OPENAI_MODEL 不应配置。	gpt-4-turbo
FLUX_GEN_MODEL	可选	逗号分隔的 单一 SILICONFLOW 类型图像生成模型 ID 列表 (返回图片链接，需代理和 Markdown 封装)。这些模型将通过 /v1/models 接口展示。	flux-pro,flux-schnell
FLUX_GEN_API_BASE	可选	单一 SILICONFLOW 类型图像生成 API 的基础 URL。如果配置了 FLUX_GEN_MODEL，则此项为必需。	https://api.flux.example.com/v1/images/generate
FLUX_GEN_API_KEY	可选	逗号分隔的一个或多个 单一 SILICONFLOW 类型图像生成 API 密钥。如果提供多个，Worker 会在请求失败时尝试下一个。如果配置了 FLUX_GEN_MODEL，则此项为必需。	flux_key1,flux_key2
IMAGE_GEN_API_BASE_n	可选	第 n 组直接图像类型 API 供应商的基础 URL。n 是从 1 开始的连续正整数 (例如 _1, _2, ...)。如果配置了对应的 IMAGE_GEN_MODEL_n，则此项为必需。	https://api.direct-image-provider1.com/v1/generate
IMAGE_GEN_MODEL_n	可选	逗号分隔的 第 n 组直接图像类型 API 供应商的模型 ID 列表。n 的含义同上。这些模型将通过 /v1/models 接口展示。	sd-xl-provider1,dall-e-3-provider1
IMAGE_GEN_API_KEY_n	可选	逗号分隔的一个或多个 第 n 组直接图像类型 API 供应商的密钥。n 的含义同上。如果提供多个，Worker 会在请求失败时尝试下一个。如果配置了对应的 IMAGE_GEN_MODEL_n，则此项为必需。	direct_key_provider1_a,direct_key_provider1_b

• 至少需要配置 FLUX_GEN_MODEL (及其对应的 _API_BASE 和 _API_KEY) 或 至少一组 IMAGE_GEN_MODEL_n (及其对应的 _API_BASE_n 和 _API_KEY_n)。
• ⚠️ 重要提示：模型名称唯一性
  • 您在 FLUX_GEN_MODEL 和所有 IMAGE_GEN_MODEL_n 中定义的所有模型名称必须是全局唯一的。
  • 例如，如果您在 FLUX_GEN_MODEL 中定义了 my-model，则不能在任何 IMAGE_GEN_MODEL_n 中再次定义 my-model。同样，IMAGE_GEN_MODEL_1 中的模型名也不能与 IMAGE_GEN_MODEL_2 中的模型名重复。
  • 如果检测到模型名称冲突，Worker 将在相关 API 端点（如 /v1/models 或在尝试使用冲突模型进行生成时）返回 HTTP 500 错误，并提供详细的冲突信息。请仔细检查您的配置以避免这种情况。
• 对于每一组直接图像 API 供应商 (由后缀 _n 标识)，其对应的 IMAGE_GEN_API_BASE_n、IMAGE_GEN_MODEL_n 和 IMAGE_GEN_API_KEY_n 三个环境变量都必须完整配置。

🌊 工作流程概览

当用户向 /v1/chat/completions 端点发送请求时，Worker 的处理流程如下：

1. ➡️ 接收请求: Worker 接收到用户的 POST 请求，其中包含图像生成的原始想法和指定的模型。
2. 🛡️ 认证检查: 验证请求头中的 Authorization bearer token 是否与配置的 AUTHORIZED_API_KEY 匹配。
3. 🔍 解析输入: 从用户消息中提取原始提示词。如果提示词中包含宽高比 (如 "a cat 16:9")，则提取并转换为标准图像尺寸。
4. 🤖 提示词优化:
   • 根据环境变量 (OPENAI_MODEL 或 OPENAI_MODEL_REASONING) 选择相应的提示词优化模型。
   • 调用配置的 OpenAI (或兼容) API (OPENAI_API_BASE, OPENAI_API_KEY)，将用户原始提示词发送给大语言模型进行优化，生成更专业、更适合图像生成的英文提示词。
5. 🎨 图像生成:
   • Worker 根据请求中指定的 model 名称，判断是调用 SILICONFLOW 类型 API (通过 FLUX_GEN_... 配置) 还是特定的 直接图像类型 API 供应商 (通过 IMAGE_GEN_..._n 配置)。
   • 如果模型属于 FLUX_GEN_MODEL 中定义的模型：使用优化后的提示词和解析出的图像尺寸，向配置的 FLUX_GEN_API_BASE 发起请求。Worker 会使用 FLUX_GEN_API_KEY 中的密钥（支持轮询）。
   • 如果模型属于某个 IMAGE_GEN_MODEL_n 中定义的模型：Worker 会找到对应的 _n 组配置，使用优化后的提示词和解析出的图像尺寸，向配置的 IMAGE_GEN_API_BASE_n 发起请求。Worker 会使用对应的 IMAGE_GEN_API_KEY_n 中的密钥（支持轮询）。
   • 如果配置的 API 密钥包含多个（以逗号分隔），在请求失败时会自动尝试下一个密钥。
6. 🔗 图像处理与代理 (针对 SILICONFLOW 类型 API):
   • 对于 SILICONFLOW 类型 API 返回的原始图像 URL，Worker 会将其编码，并构造成一个通过自身 /image-proxy 端点的代理 URL。这样做是为了：
     • 确保链接的持久性，特别是当原始链接是临时的。
     • 隐藏原始图像来源。
     • 解决潜在的 CORS 问题。
     • 提供一个可以直接在 Markdown 中渲染的图像链接。
   • 对于 直接图像类型 API，Worker 会直接处理返回的图像数据或 JSON 中的链接。
7. 📄 格式化响应:
   • 对于 SILICONFLOW 类型 API：将代理后的图像链接和优化后的提示词组合成 Markdown 格式。
   • 对于 直接图像类型 API：根据 API 返回的图像数据或 JSON 构造响应。
   • 所有响应均构建为符合 OpenAI Chat Completions API 格式的 JSON，并返回给用户。
8. ✅ 完成: 用户收到包含图像信息和提示词的响应。

这个流程确保了从简单的用户输入到最终高质量、易于使用的图像输出的顺畅体验。

💡 提示词工程细节

Worker 内置了两种提示词优化模式，通过环境变量 OPENAI_MODEL (非推理) 或 OPENAI_MODEL_REASONING (推理) 来选择：

• 非推理模式 (systemPromptForNonReasoning):

  • 专注于快速、直接地将用户输入转化为结构化的、逗号分隔的英文提示词。
  • 输出要求：单一段落，严格逗号分隔，最多50词 (推荐30-40词)，纯英文，仅返回提示词本身。

• 推理模式 (systemPromptForReasoning):

  • 模型首先会在 <think>...</think> 标签内进行详细的思考和规划，包括解构用户意图、选择艺术风格、场景元素等。Worker 会优先尝试解析此标签；如果未成功，则会检查某些模型可能通过响应体中独立的 reasoning_content 字段提供的思考过程，同时从 content 字段获取最终提示词。
  • 然后，在 <think> 标签外部输出最终的、符合要求的图像提示词。
  • 这种模式更透明，允许更复杂的逻辑推演，但可能会消耗更多 token。

• 两种模式均保留详细日志，可在Cloudflare的日志中查看详情。

• 两种模式都旨在生成包含核心主体、动作、艺术风格、场景元素以及可选的光照/情绪的生动提示词。

⚠️ 注意事项

• 关闭流式输出: 请关闭流式输出以保证图片正确显示
• API 密钥安全: 妥善保管您的 AUTHORIZED_API_KEY、OPENAI_API_KEY、FLUX_GEN_API_KEY 以及所有 IMAGE_GEN_API_KEY_n。强烈建议使用 Cloudflare 的加密环境变量 (Secrets)。
• 模型名称唯一性: 再次强调，所有在 FLUX_GEN_MODEL 和各个 IMAGE_GEN_MODEL_n 中配置的模型名称必须全局唯一，否则会导致错误。请参考环境变量部分的详细说明。
• 错误处理: Worker 会返回详细的 JSON 错误信息，包括错误类型和代码，方便调试。
• 依赖服务: 本 Worker 的正常运行依赖于您配置的 OpenAI (或兼容) API 服务、SILICONFLOW 类型图像生成 API 服务以及所有已配置的直接图像类型 (_n) API 服务的可用性。

🤝 贡献

欢迎提出问题、报告 Bug 或提交 Pull Request！

📄 许可证

MIT License