Hlzd Image Gen

hlzd-image-gen — B2B 工业品 AI 生图

解决 B2B 工业品（机械/设备/建材）的精准生图问题：白底合规 + 工程精度 + 平台规格。

Quick Commands

# T2I 文生图（最常用）
hlzd-image-gen "石油套管" "白底棚拍"
hlzd-image-gen "蝶阀 D71X" "45度视角，棚拍光"

# I2I 图生图（风格迁移）
hlzd-image-gen --i2i D:\ref.jpg "保持风格，换成水泥工地背景"

# 抠图（白底图）
hlzd-image-gen --bg-remove D:\product.jpg --output D:\product_white.png

# B2B 闭环（自动检测最新 HLZD-B2B工业品调研 报告）
hlzd-image-gen --auto-b2b --chart-type funnel

# 批量生图（同一报告 3 个市场各 1 张）
hlzd-image-gen --auto-b2b --quantity 3

# CLI 底层调用（如有自定义 entities）
py scripts/orchestrator.py --entities entities.json --capability t2i

定位

核心原则：B2B 工业品图不是"好看"，是"准确 + 一致 + 合规"。

核心能力矩阵

何时用哪种：

• 用户说"生成 XX 的图" → T2I
• 用户说"把这张图改成 XX" → I2I
• 用户说"抠图 / 白底图 / 去背景" → 抠图

数据源

Agnes API 速查

POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/images/generations
Authorization: Bearer ${AGNES_API_KEY}
Content-Type: application/json

# T2I 请求体
{
  "model": "agnes-image-2.1-flash",
  "prompt": "...",
  "size": "1024x1024",
  "extra_body": {"response_format": "url"}
}

# I2I 请求体（图生图）
{
  "model": "agnes-image-2.1-flash",
  "prompt": "...",
  "size": "1024x1024",
  "image": ["https://example.com/input.jpg"],
  "extra_body": {"response_format": "url"}
}

工作流（主流程）

输入（自然语言或 entities.json）
    ↓
[1] NLU 解析（Claude 自身）→ 追问缺失字段
    ↓
[2] B2B 闭环检测（可选）
    → 扫描 HLZD-B2B工业品调研 目录
    → 按 mtime 取最新报告 → 解析 markdown 补全实体
    ↓
[3] 展示理解回执（Markdown 表格）
    ↓
[4] Prompt Builder
    → 加载 preset（按 product_category）
    → 拼装中英双语 prompt
    ↓
[5] 能力路由 + 提交
    ├─ T2I → agnes_client.generate_t2i()
    ├─ I2I → agnes_client.generate_i2i()
    └─ 抠图 → image_enhancer.remove_bg()
    ↓
[6] 出图 + 历史保存
    → outputs/generated/YYYY-MM-DD/{product}_{seq}.png
    → outputs/history/YYYY-MM-DD.json
    ↓
[7] 展示结果 + 追问迭代

Step 2.5 专业访谈（强推荐）

何时触发：用户提到具体工业品（套管/阀门/轴承/钢结构等）且未指定专业规格时。

Claude 的执行步骤：

1. 检测到产品名属于工业品类
2. 主动调用 AskUserQuestion 工具问关键专业参数（3-5 个）
3. 用户回答后存入 entities.expert_answers
4. prompt_builder 自动引用这些参数

套管访谈模板（钢级 / 外径 / 扣型 / 端部 / 长度） 阀门访谈模板（类型 / 压力等级 / 连接方式 / 阀体材质 / 操作方式） 钢结构访谈模板（用途 / 主要构件 / 表面处理 / 防腐等级）

完整工业品规格速查表见 references/industrial-specs.md。

输出格式

D:\AI-P\skills\hlzd-image-gen\outputs\
├── generated\
│   └── YYYY-MM-DD\
│       └── {产品名}_{序号}.png
└── history\
    └── YYYY-MM-DD.json

历史 JSON 字段

{
  "date": "2026-07-06",
  "entries": [{
    "timestamp": "2026-07-06T14:23:15",
    "capability": "t2i",
    "product_name": "石油套管",
    "product_category": "machinery",
    "model": "agnes-image-2.1-flash",
    "params": {"prompt": "...", "size": "1024x1024"},
    "image_url": "https://storage.googleapis.com/agnes-aigc/xxx.png",
    "local_path": "D:\\...\\石油套管_001.png",
    "source_report": "D:\\...\\石油套管B2B市场调研报告.md",
    "cost": 0.0
  }],
  "total_cost": 0.0
}

工业品 Preset 库

详见 presets/ 目录（6 个 YAML）。

限制与边界

✅ 适合

• B2B 工业品主图、场景图、细节图
• 商品图抠图（白底图、透明 PNG）
• 参考图风格迁移（保持工业质感）
• 与 HLZD-B2B工业品调研 闭环配图

❌ 不适合

• 消费品/服装/美妆（风格不匹配）
• 真人照片（合规风险 + Agnes 模型效果差）
• 受版权保护品牌 LOGO（合规问题）
• 图片放大/超分辨率（v0.1 不支持）

⚠️ 硬限制

• 单次批量 ≤ 8 张
• 参考图必须可公网访问（I2I）或本地文件路径
• Agnes 单图超时 5 分钟自动重试 2 次
• rembg 仅支持 PNG/JPG/WebP

错误地图

依赖与部署

# 1. 安装依赖
py -m pip install -r requirements.txt

# 2. 配置 .env
copy .env.example .env
# 编辑 .env，填入 AGNES_API_KEY=your_key

# 3. rembg 首次运行需联网下载模型（约 170MB）
# 模型路径：%USERPROFILE%\.u2net\u2netp.onnx

# 4. Panmira 安装（bot 启用）
mb skills install hlzd-image-gen 青囊

Windows 上 python 可能被劫持到 Windows Store，统一使用 py launcher。

验证清单

新版本发布前必跑：

• mb skills list 看到 hlzd-image-gen
• 飞书发"生成石油套管白底图" → logs 看到 selected
• T2I 单图测试（5-15s 出图）
• I2I 风格迁移（带参考图 URL）
• 抠图（rembg 测试）
• B2B 闭环：自动检测最新报告 → 补全实体 → 生图
• 历史 JSON 写入成功（含 9 字段）
• 错误地图覆盖所有异常分支

自动串联

上游（被谁触发）

• HLZD-B2B工业品调研：报告生成后自动调用本 skill 出产品配图
• HLZD-email-group：邮件需要配图时调用本 skill

下游（触发谁）

• 生图后 → 可调 HLZD-D3可视化 嵌入 dashboard
• 生图后 → 可调 HLZD-办公文档 嵌入抬头报价单
• 生图后 → 可调 HLZD-视频生成 做图生视频

被动串联

• 历史 JSON 每日统计 + 报表

已知限制（v0.1 接受）

• Agnes 仅一个模型（agnes-image-2.1-flash），无降级链
• 不支持实时图片放大/超分辨率
• 不支持参考图批量混合（一次只能 1 张参考图）

后续路线（v0.2+）