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Agent Skill · 研究检索

deepsop-artist(深索艺术家)

deepsop-artist 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

deepsop-artist 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 30,292。

总安装 2,909周安装 120GitHub Stars 公开资料未说明下载 950核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.8

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:deepsop-artist(深索艺术家)
来源仓库:https://github.com/2393970875/deepsop-artist
安装命令:
openclaw skills install deepsop-artist
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install deepsop-artist

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

调用 AI Artist API 异步生成图片或视频,支持轮询直至任务完成。适用于内容创作、视觉素材生成或多媒体项目开发。必须设置环境变量 AI_ARTIST_TOKEN 方可正常使用。使用前请注册获取 API Key,并注意输出内容的版权与合规边界。建议核对模型能力与格式限制,避免无效调用。

deepsop-artist 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install deepsop-artist;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

deepsop-artist 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install deepsop-artist。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

deepsop-artist 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

deepsop-artist 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

deepsop-artist 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

deepsop-artist 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,909 次,近一周安装 120 次,下载 950 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

deepsop-artist 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
deepsop-artist

深索艺术家 · 本页

2,909—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
ai-image-generator
description
|

AI Image Generator

异步生成 AI 图片与视频的技能。

⚠️ 首次使用必读

1. 获取 API Key

访问 https://ai.deepsop.com/ 注册并登录,然后创建你的 API Key。

2. 设置环境变量

在使用前,你必须先设置自己的 API Key:

# Linux/macOS/Git Bash (Windows)
export AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here"

# Windows PowerShell
$env:AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here"

或在项目根目录放一个 .env 文件(需 pip install python-dotenv,脚本会自动加载):

AI_ARTIST_TOKEN=sk-your_api_key_here
FEISHU_WEBHOOK_URL=  # 可选,用于结果通知

3. 验证配置

验证配置是否正确:

python3 scripts/test_config.py

详细配置说明请查看下方"环境配置"章节。

快速开始

python3 scripts/generate_image.py "提示词"

意图澄清指南(重要)

调用前必须做的事:当用户的请求涉及参数复杂的模型,或关键信息缺失时,先向用户提问确认意图,再执行生成,避免浪费配额生成不符合预期的作品。

通用判断流程

  1. 先分辨媒介:图片 vs 视频(关键词:"画/生成图片/海报/插画" → 图片;"视频/动画/片段/动起来" → 视频)。
  2. 判断输入材料:

- 纯文字 → 文生模式(TEXT) - 有一张首帧图 → 首帧图生视频(FIRST&LAST) - 有首尾两张图 → 首尾帧控制(FIRST&LAST,需首帧+尾帧) - 有参考视频 → 续写(CONTINUATION)、编辑(EDIT)、参考生成(FEATURE/REFERENCE) - 有多张参考图(要求角色/元素一致性) → 参考图模式(REFERENCE)

  1. 若用户意图不明确或关键材料缺失,必须提问,不要擅自假设。

按模型列出"必须澄清的关键点"

所有视频模型通用:

  • 时长(秒)? 比例?(16:9 横屏 / 9:16 竖屏 / 1:1 正方)
  • 是否需要生成声音 / 配音 / 音乐?
  • 提示词含有人物时,是否希望保持角色一致性?

klingV3Omni(最复杂):5 种生成类型 + 多镜头模式,务必确认:

  • 生成类型:文生(TEXT)/ 首尾帧(FIRST&LAST)/ 参考图生视频(REFERENCE)/ 编辑已有视频(EDIT)/ 参考视频再创作(FEATURE)?
  • 镜头模式:单镜头(single)/ 智能多镜头(multi)/ 自定义分镜(customize,需要用户给出每个分镜的描述 + 时长)?
  • 生成模式:std 标准 / pro 专家级?
  • 若是 EDIT/FEATURE:需要参考视频 URL,并确认"是否保留原音"(keep_original_sound yes/no)

W2.6r / W2.7r(参考视频模式):

  • 参考图片 + 参考视频的总数 ≤ 5,询问用户是否都准备好了 URL / 本地文件
  • 是否想保留原视频的角色音色?
  • 希望迁移到什么场景?迁移的主体是什么?(让用户把场景描述写进 prompt)

W2.7i(图生视频,支持续写):

  • 输入是"一张首帧图"要让它动起来?→ FIRST&LAST(可选提供尾帧,让首尾过渡更可控)
  • 输入是"一段已有视频"要让它继续播?→ CONTINUATION(需要 first_clip_url)
  • 动作/运镜希望如何展开?请用户描述(写进 prompt)

W2.6t / W2.7t(文生视频):

  • 是否需要多镜头叙事?若是 → shot_type="multi"(智能分镜)
  • 是否有反向提示词(不希望出现的内容)?
  • 是否需要智能改写提示词(prompt_extend=True,默认 false)?
  • 是否需要传入自定义音频?

V3.1Fast(V3.1 系列的复杂款):

  • 是否需要翻译为英文提示词(enhance_prompt)?
  • 是否允许生成人物(personGeneration=allow_adult/dont_allow)?
  • 图像缩放模式(resize_mode=pad/crop)?
  • 时长 4 秒还是 8 秒?

V3.1FB / V3.1PB:时长固定 8 秒,不必问;但要确认比例 / 分辨率。

S1.5Pro(影视级):

  • 是否追求"音画同步 + 口型对齐"?(说明场景是否包含对话)
  • 时长在 4-12 秒之间,默认 10 秒,可问用户。

图片复杂款 W2.7 / W2.7Pro / N2 / 3.1Nano2-Evo:

  • 有无参考图?做"风格迁移"、"角色一致性"、"文字渲染"时参考图能显著提升质量。
  • 是否需要特定比例?(默认 1:1,横图/竖图需指定)
  • 质量档位(1K/2K/4K,详见每个模型表)

提问姿态(给 Claude 的指令)

  • 一次最多问 2-3 个最关键的问题,别堆 10 个选项让用户懵。
  • 优先问对画面/成本影响最大的参数(生成类型 > 时长 > 分辨率 > 次要参数)。
  • 提供默认建议,让用户说"就这样"也能继续,不要强制用户全部自选。

示例:"我打算用 klingV3Omni 做参考图生视频,比例 16:9、时长 10s、生成声音。你有几张想作为参考的图片吗?要不要保留原音?"

  • 材料缺失时必须停下来要素材(URL / 本地文件路径),不要用占位符或假 URL 代替。
  • 用户若说"随便/都行",按默认值直接执行,并在生成后告知用了哪些默认。

何时可以不提问直接执行

  • 用户请求非常明确(提示词清晰 + 指定了模型 + 提供了必要的参考材料 URL)
  • 用户明确说"快速来一张就行" / "随便出个视频":用默认模型与默认参数,生成后告知用了什么。
  • 用户只要一张插画/头像/风景图 → 直接用默认 3.1Nano2-Evo 图片模型。

参考图/视频上传流程

当用户提供本地文件作为参考图或参考视频时,需要先调用文件上传 API 转换为可访问的 URL:

文件上传 API

curl --location --request POST 'https://ai.deepsop.com/prod-api/system/fileUpload/upload' \
--header 'x-api-key: sk-your_api_key_here' \
--form 'file=@"C:\\Users\\admin\\Downloads\\image.png"'

返回结果:

{
  "msg": "操作成功",
  "fileName": "image.png",
  "code": 200,
  "url": "https://kocgo-ai-sales-test.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/material/100/xxx.png"
}

使用上传后的 URL

获取到 url 后,可作为 firstImageUrl、lastImageUrl 或其他图片参数传入生成接口。

在对话中直接返回图片

方式 1: Markdown 图片语法(推荐)

生成图片后,直接在回复中使用 Markdown 语法:

![描述](图片URL)

平台支持情况:

  • ✅ WebChat、Discord、Telegram:完全支持
  • ✅ 飞书:支持(需公开 URL)
  • ❌ WhatsApp:不支持

方式 2: 下载后发送(需要 message 工具)

使用 --download 参数下载图片,然后通过 message 工具发送:

python3 scripts/generate_image.py "风景画" --download

然后在代码中读取图片并发送:

from scripts.generate_image import generate_image
import base64

result = generate_image(prompt="风景画", download=True)

if result and result["status"] == "SUCCESS":
    # 方式 A: 使用 data URI
    image_uri = result["data_uri"]  # data:image/png;base64,...
    
    # 方式 B: 读取本地文件
    with open(result["local_path"], "rb") as f:
        image_data = f.read()
        base64_data = base64.b64encode(image_data).decode()

参数说明

通用参数

参数默认值说明
prompt必填生成提示词(图片或视频描述)
--model自动推断生成模型。未指定时根据 prompt 关键词自动推断:包含 视频/动画/短片/动起来/镜头/clip/motion/video 等 → V3.1FB;其余 → 3.1Nano2-Evo。图片:3.1Nano2-Evo、S5.0L、N2、W2.7、W2.7Pro、Nano2-Beta-Evo;视频:V3.1FB、S1.5Pro、V3.1PB、V3.1Fast、W2.6t、W2.6i、W2.6r、klingV3Omni、W2.7t、W2.7i、W2.7r
--list-models-列出当前服务端激活的模型(hiddenState=0)后退出,不需 prompt
--dry-run-仅构建并打印最终 payload,不提交任务(调试用)
--json-output-以单行 JSON 向 stdout 输出最终结果 {status,url,message,local_path?},便于 openclaw 等编排器解析
--interval5轮询间隔(秒)
--max-wait图片 600 / 视频 1200任务轮询最长等待秒数
输出契约(给编排器/openclaw)
  • stdout:任务完成后恰好一行最终结果

- 默认:成功时输出 URL,失败时留空 - --json-output:始终输出一行 JSON,形如 {"status":"SUCCESS","url":"https://...","message":"..."} - --markdown-output:成功时输出 ![prompt](url)

  • stderr:所有人类可读进度日志([auto]、[upload]、预估费用、任务 ID、轮询状态变化、⚠️ 警告、错误说明)
  • 退出码:0 = 成功,1 = 失败/超时

脚本会始终轮询到终态(SUCCESS / FAILED / TIMEOUT)才退出,无需调用方自己再查询结果。

图片专属参数

参数默认值说明
--quality2K图片质量 (2K/4K)
--size模型默认值图片尺寸。S5.0L / W2.7 / W2.7Pro: 2048x2048,N2 / 3.1Nano2-Evo / Nano2-Beta-Evo: 1:1
--download-下载图片到本地
--output-dirworkspace/images图片保存目录
--markdown-output-以 Markdown 格式输出图片链接
--reference-image-参考图本地路径,自动上传后作为 image-to-image 参考
--reference-image-url-已上传的参考图 URL(跳过上传流程)
--web-search / --no-web-search-启用/关闭联网搜索(仅 S5.0L、3.1Nano2-Evo)

视频专属参数

参数默认值说明
--ratio16:9画面比例,如 16:9、9:16、1:1
--resolution720p视频分辨率,如 720p、1080p
--duration10视频时长(秒)
--first-image-url-首帧参考图 URL
--last-image-url-尾帧参考图 URL
--first-image-首帧参考图本地路径,自动上传后转换为 URL
--last-image-尾帧参考图本地路径,自动上传后转换为 URL
--generate-audio-开启音频生成(按模型能力生效)
--no-audio-关闭音频生成(按模型能力生效)

支持的模型

图片模型

模型sourceNamemethodType默认尺寸特点
S5.0LDeepSop·S5.0L42048x2048默认模型,质量 2K/3K,支持联网,像素尺寸 WxH
N2DeepSop·N221:1多模态输入,精细参数调节,卓越文字渲染与角色一致性(比例格式)
W2.7DeepSop.W2.762048*2048文生图/图生图多模态输入,质量 1K/2K,size 用 * 分隔
W2.7ProDeepSop.W2.7Pro72048*2048精准控图与风格迁移,质量 1K/2K,size 用 * 分隔
3.1Nano2-EvoDeepSop·3.1Nano2-Evo81:1N2 Evo 版,多模态输入、文字渲染与角色一致性
Nano2-Beta-EvoDeepSop·Nano2 Beta-Evo91:1N2 Beta Evo 版,多模态输入、文字渲染与角色一致性

视频模型

模型sourceNamemethodType默认比例默认分辨率默认时长特点
S1.5ProDeepSop·S1.5Pro216:9720p10s影视级连贯叙事,音画同步与精准口型对齐
V3.1FBDeepSop·V3.1FB316:91080p8s快速生成,时长固定 8 秒
V3.1PBDeepSop·V3.1PB4adaptive720p8sV3.1Pro 多图参考,时长固定 8 秒
V3.1FastDeepSop·V3.1Fast516:9720p8s快速生成,音画同步,时长 4s/8s
W2.6tDeepSop·W2.6t716:9720p10s文生视频,3-15s,size 用 * 像素,15s 1080P
W2.6iDeepSop·W2.6i816:9720p10s图生视频,3-15s,size 用 ratio,无尾帧支持
W2.6rDeepSop·W2.6r916:9720p10s参考视频,3-10s,size 用 * 像素
klingV3OmniDeepSop.klingV3Omni1016:9720p10s多模态融合,3-15s,按张计费,支持分镜
W2.7iDeepSop·W2.7i1416:9720p10s图生视频,首尾帧平滑过渡,动作延展与视频续写
W2.7tDeepSop.W2.7t1516:9720p10s文生视频,智能多镜头剪辑,自动配音,2K 高清
W2.7rDeepSop.W2.7r1616:9720p10s参考视频生成,保留角色音色,多模态融合编辑

V3.1 系列时长(来自前端 matchVideoDurationInfo):

  • V3.1FB / V3.1PB:时长固定为 8 秒
  • V3.1Fast:4 秒 或 8 秒
  • 分辨率可选:720p / 1080p / 4K;比例 16:9 / 9:16 / adaptive

WAN2.6 / WAN2.7 / klingV3Omni 系列:

  • *t:纯文生视频 · *i:首帧图生视频 · *r:参考图/视频生成
  • 时长范围:W2.6r 为 3-10s;其余(包含 klingV3Omni)为 3-15s
  • size 序列化规则:仅 W2.6t / W2.6r 使用 宽*高 像素格式;W2.6i / W2.7t/i/r / klingV3Omni 的 size 为比例字符串(如 16:9)
  • 分辨率可选:720p / 1080p(klingV3Omni 无分辨率选项)
  • 比例:W2.6t / W2.6r / W2.7t / W2.7r 支持 1:1 / 3:4 / 4:3 / 16:9 / 9:16;W2.6i / W2.7i 不可选比例(由首帧决定);klingV3Omni 仅 1:1 / 16:9 / 9:16
  • W2.6i / Sora2 系列不支持尾帧图片(仅 W2.7i 支持)
  • W2.6t / W2.6i / W2.7* 支持传入自定义音频(audioUrl)

使用示例

# 查看当前服务端激活的模型
python3 scripts/generate_image.py --list-models

# 基础用法 - 默认图片模型 3.1Nano2-Evo
python3 scripts/generate_image.py "一匹狼"

# 使用 N2 模型(比例尺寸)
python3 scripts/generate_image.py "生成一只狗" --model N2 --size "16:9"

# W2.7 图片模型
python3 scripts/generate_image.py "复古海报" --model W2.7 --quality "4K"

# W2.7Pro 精准控图
python3 scripts/generate_image.py "角色三视图" --model W2.7Pro

# 3.1Nano2-Evo / Nano2-Beta-Evo(N2 进化版)
python3 scripts/generate_image.py "赛博朋克街景" --model 3.1Nano2-Evo --size "16:9"
python3 scripts/generate_image.py "少女肖像" --model Nano2-Beta-Evo --size "3:4"

# 下载图片
python3 scripts/generate_image.py "风景画" --download

# 高质量生成(S5.0L)
python3 scripts/generate_image.py "风景画" --quality "4K" --size "4096x4096"

# 直接输出 Markdown 图片链接
python3 scripts/generate_image.py "一只可爱的猫" --markdown-output

# 使用参考图生成(自动上传本地图片并转换为 URL)
python3 scripts/generate_image.py "基于这张图生成变体" --reference-image "./reference.png"

# 生成视频 - 默认 V3.1FB(快速、固定 8 秒)
python3 scripts/generate_image.py "现代轻奢吊灯" --model V3.1FB

# 生成视频 - S1.5Pro(默认 16:9 / 720p / 10s)
python3 scripts/generate_image.py "小骏马祝福大家新年快乐" --model S1.5Pro

# 生成视频 - 指定比例和分辨率
python3 scripts/generate_image.py "海边日落风景" --model S1.5Pro --ratio "9:16" --resolution "1080p"

# V3.1FB - 快速基础(8 秒)
python3 scripts/generate_image.py "现代轻奢吊灯" --model V3.1FB --ratio "16:9" --resolution "1080p" --duration 8

# V3.1PB - 自适应比例(8 秒)
python3 scripts/generate_image.py "水晶灯特写" --model V3.1PB --ratio "adaptive" --resolution "720p" --duration 8

# V3.1Fast - 首帧图生视频(4 秒)
python3 scripts/generate_image.py "灯具展示" --model V3.1Fast --first-image "./lamp.jpg" --duration 4

# klingV3Omni - 多模态融合(按张计费)
python3 scripts/generate_image.py "多模态融合镜头" --model klingV3Omni --ratio "16:9" --duration 8

# W2.6t / W2.7t - 文生视频(10 秒)
python3 scripts/generate_image.py "现代轻奢吊灯宣传" --model W2.6t --ratio "16:9" --resolution "1080p" --duration 10
python3 scripts/generate_image.py "品牌短片自动配音 2K" --model W2.7t --ratio "16:9" --resolution "1080p" --duration 10

# W2.6i / W2.7i - 首帧图生视频(8 秒)
python3 scripts/generate_image.py "水晶灯展示" --model W2.6i --first-image "./lamp.jpg" --ratio "9:16" --resolution "720p" --duration 8
python3 scripts/generate_image.py "角色动作延展" --model W2.7i --first-image "./char.jpg" --last-image "./char_end.jpg" --duration 8

# W2.6r / W2.7r - 参考视频生成(CLI 需传已上传 URL,或使用程序化调用)
python3 scripts/generate_image.py "参考素材风格生成" --model W2.6r --ratio "16:9" --resolution "720p" --duration 10
python3 scripts/generate_image.py "保留角色音色迁移场景" --model W2.7r --ratio "16:9" --resolution "720p" --duration 10

程序化调用

from scripts.generate_image import generate_image, generate_video

# 图片 - 默认 3.1Nano2-Evo
result = generate_image(prompt="一只可爱的猫咪")

# 查询当前激活模型(预览用)
from scripts.generate_image import list_active_models
print(list_active_models())

# 图片 - N2(比例尺寸)
result = generate_image(prompt="生成一只狗", model="N2", size="16:9")

# 图片 - W2.7Pro 精准控图
result = generate_image(prompt="角色三视图", model="W2.7Pro", quality="4K")

# 图片 - 下载到本地
result = generate_image(prompt="风景画", model="S5.0L", download=True, output_dir="./images")

# V3.1FB - 文生视频
result = generate_video(
    prompt="现代轻奢吊灯",
    model="V3.1FB",
    ratio="16:9",
    resolution="1080p",
    duration=8
)

# V3.1Fast - 首帧图生视频
result = generate_video(
    prompt="灯具展示",
    model="V3.1Fast",
    first_image_url="https://example.com/lamp.jpg",
    ratio="9:16",
    resolution="1080p",
    duration=8
)

# V3.1PB - 首尾帧控制
result = generate_video(
    prompt="灯具变形动画",
    model="V3.1PB",
    first_image_url="https://example.com/start.jpg",
    last_image_url="https://example.com/end.jpg",
    ratio="16:9",
    resolution="1080p",
    duration=8
)

# W2.7r - 参考视频生成(多模态融合)
result = generate_video(
    prompt="保留角色音色迁移到新场景",
    model="W2.7r",
    image_url_list=["https://example.com/ref1.jpg", "https://example.com/ref2.jpg"],
    video_url_list=["https://example.com/ref.mp4"],
    ratio="16:9",
    resolution="720p",
    duration=10
)

# klingV3Omni - 多模态融合(按张计费)
result = generate_video(
    prompt="镜头一致性多图融合",
    model="klingV3Omni",
    image_url_list=["https://example.com/scene1.jpg", "https://example.com/scene2.jpg"],
    ratio="16:9",
    duration=8
)

if result and result["status"] == "SUCCESS":
    print(f"链接: {result['url']}")

# 视频 - 默认 V3.1FB
result = generate_video(prompt="小骏马祝福大家新年快乐")

# 视频 - 指定比例、分辨率、时长
result = generate_video(
    prompt="海边日落风景",
    model="S1.5Pro",
    ratio="9:16",
    resolution="1080p",
    duration=5
)

if result and result["status"] == "SUCCESS":
    print(f"视频链接: {result['url']}")

返回字段

字段说明
statusSUCCESS / FAILED / TIMEOUT
url图片URL
message状态描述
local_path本地保存路径(需 --download)
data_uriBase64 Data URI(需 --download)
image_data原始图片字节(需 --download)

环境配置

必需配置 - API Key

重要:使用前必须设置你自己的 API Key!

获取 API Key
  1. 访问 https://ai.deepsop.com/
  2. 注册并登录账号
  3. 在控制台创建你的 API Key
  4. 复制生成的 API Key(格式:sk-xxxxxx...)
方式 1:使用 .env 文件(推荐)
  1. 复制 .env.example 为 .env:
   cp .env.example .env
  1. 编辑 .env 文件,填入你的 API Key:
   AI_ARTIST_TOKEN=sk-your_api_key_here
  1. 在运行脚本前加载环境变量:
   # Linux/macOS/Git Bash
   source .env

   # 或使用 export
   export $(cat .env | xargs)
方式 2:直接设置环境变量
Linux / macOS / Git Bash (Windows)
export AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here"

为了永久生效,将上述命令添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中。

Windows PowerShell
$env:AI_ARTIST_TOKEN="sk-your_api_key_here"

永久设置(系统级):

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AI_ARTIST_TOKEN', 'sk-your_api_key_here', 'User')
Windows CMD
set AI_ARTIST_TOKEN=sk-your_api_key_here
验证配置

运行以下命令验证 API Key 是否设置成功:

# Linux/macOS/Git Bash
echo $AI_ARTIST_TOKEN

# Windows PowerShell
echo $env:AI_ARTIST_TOKEN

# Windows CMD
echo %AI_ARTIST_TOKEN%

如果输出为空或显示默认值,说明环境变量未正确设置。

测试配置(推荐)

运行配置测试脚本,验证 API Key 是否正确设置:

python3 scripts/test_config.py

该脚本会检查:

  • API Key 是否已设置
  • 是否使用了默认 Key(需要替换为你自己的)
  • 配置是否可以正常使用

可选配置 - 飞书通知

export FEISHU_WEBHOOK_URL="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx"

相关文件

  • scripts/generate_image.py - 主脚本
  • references/api.md - API 详细文档

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