文章总结： 该文档介绍了如何为电商商品图文素材平台原型注入AI能力，通过接入DeepSeek文本生成、Qwen3VL图像分析和Seedream图像生成三种大模型API，实现图文处理与生成功能。具体步骤包括API密钥配置、请求路径构建、Token计费说明，并演示了串联使用Qwen3VL分析参考图后，用Seedream基于分析结果生成新商品主图的流程。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,安全开发,应用安全
Datawhale Easy-Vibe 开源学习 task4 为原型注入AI能力
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2026年2月22日 00:26 山东
以下内容为自学习社区Datawhale开源课程Easy-Vibe学习笔记。课程地址为：https://github.com/datawhalechina/easy-vibe
task4 为原型注入AI能力
上一个学习任务中，我们利用AI IDE搭了一个电商商品图文素材平台，但实际上还只是空壳，这次任务，我们要给原型注入AI能力，让这个原型工具可以具备图文处理生成能力。
1.大模型API接入
AI API接入，本质上是将大模型能力（文本生成、代码生成、图像理解、语音处理等）通过标准化接口嵌入到你的系统架构中。API(应用程序编程接口)Key是请求AI服务的[通行证]它是一串密码字符串，用于身份验证和计费。
API 请求的具体路径，告诉服务器你要访问哪个功能。完整的请求地址通常由”基础 URL + Endpoint路径”构成。例如：
文本生成：基础URL (https://api.service.com) + Endpoint (/v1/chat/completions) = 完整URL https://api.service.com/v1/chat/completions
图像生成：基础URL (https://api.service.com) + Endpoint (/v1/images/generations) = 完整URL https://api.service.com/v1/images/generations
在本次任务中，准备调用三种大模型的api,分别是DeepSeek (用于文本生成)、Qwen3 VL (用于图像分析)、Seedream (用于图像生成)。Qwen3 VL和Seedream两个API可以串联使用：先用Qwen3 VL分析参考图，理解画面内容；再用Seedream基于分析参考图的提示词内容生成新图片。
API Key 通常有两种存储方式：硬编码在代码中，或通过环境变量（.env 文件）配置。硬编码方式简单直接，但密钥会随代码提交到仓库，存在泄露风险；环境变量方式将密钥与代码分离，更安全，是业界标准做法。
2.接入文本API deepseek
使用deepseek官方（https://www.deepseek.com/）的api接口，用于文本生成。
注：Token 用量计算（deepseek）
token 是模型用来表示自然语言文本的基本单位，也是我们的计费单元，可以直观的理解为“字”或“词”；通常1个中文词语、1个英文单词、1个数字或1个符号计为1个 token。
一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下：
1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。
1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token。
但因为不同模型的分词不同，所以换算比例也存在差异，每一次实际处理token数量以模型返回为准。
3.接入图像转文字API
选择通义千问Qwen3 VL作为图像转文字大模型。这里调用硅基流动平台的api，当然也可以通过阿里的百炼平台。顺便发个硅基流动平台的邀请码有奖励：iMceJlEV，通过下面链接注册有奖励。https://cloud.siliconflow.cn/i/iMceJlEV。
Qwen VL (图像分析) 分析：风格、颜色、构图、关键元素
export async function analyzeReferenceImage(imageUrl: string) { // 使用 Qwen VL 分析图片 const prompt = `请分析这张电商商品主图，提取设计元素。按以下JSON格式输出： { "description": "图片整体描述", "style": "设计风格（简约现代、复古经典等）", "colors": ["主色调", "辅助色"], "layout": "构图方式", "keyElements": ["关键设计元素1", "关键设计元素2"], "suggestedPrompt": "用于生成类似风格图片的提示词" }`
// Qwen 返回分析结果 return { style, colors, layout, keyElements, suggestedPrompt }}
4.接入图像生成API
选择Seedream 4.5生成图像。Seedream是字节跳动最新自主研发的图像生成大模型。该模型相较于4.0实现了全面提升，尤其在编辑一致性（如主体细节与光影色调的保持）、人像美化和小字生成方面体验升级。同时，模型的多图组合能力显著增强，推理能力与画面美学持续优化，能够更精准、更具艺术感地呈现创意。
根据前面识别出来的主图信息组装Prompt 将分析结果 + 商品信息组合，随后Seedream 根据描述生成新的商品主图。
export async function referenceToImage(referenceImageUrl, product) { // Step 1: Qwen 分析参考图 const analysis = await analyzeReferenceImage(referenceImageUrl)
// Step 2: 组合分析结果 + 商品信息 → 生成 Prompt const prompt = `电商商品主图：${product.name}参考风格：${analysis.style}配色方案：${analysis.colors.join('、')}构图方式：${analysis.layout}商品特点：${product.sellingPoints}设计元素：${analysis.keyElements.join('、')}`
// Step 3: Seedream 根据 Prompt 生成图片 const result = await generateImage(prompt) return { analysis, prompt, imageUrl: result.url }}
实验商品的原始信息和主图是这样的。经过多次的折腾，终于可以根据上传的图片，文字，根据所需的角度，场景生成商品配图了。任务Task4就到这里啦。
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