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feat: GPT Image 节点新增质量参数、批量提示词及模型调整

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- 新增「质量」下拉参数（高/中/低/自动），默认 auto，两个接口均传递 quality 字段
- 支持批量提示词模式：prompt 中用单独一行 --- 分隔多条提示词，逐条调用 API 并合并输出
- 模型列表更新：移除 gpt-image-1 / gpt-image-1-特价，新增 gpt-image-2，默认改为 gpt-image-2
- size 字段始终传递（auto 也上传），移除 seed 参数传递

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <[email protected]>
This commit is contained in:
o1key
2026-04-22 14:59:43 +08:00
co-authored by Claude Sonnet 4.5
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commit 949f7bb180
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nodes/gpt_image.py
+80 -33
View File
@@ -7,6 +7,7 @@ import time
import torch
from ..clients.gpt_image_client import GptImageClient
from ..utils.image_utils import parse_batch_prompts
class O1keyGPTImage:
@@ -17,13 +18,15 @@ class O1keyGPTImage:
- 文生图：仅提供 prompt
- 图生图：提供 prompt + 图片（无遮罩）
- 图像编辑：提供 prompt + 图片 + 遮罩（白色区域将被替换）
- 批量模式：prompt 中用单独一行 --- 分隔多条提示词
参数：
- prompt : 文本提示词（多行）
- prompt : 文本提示词（多行；用 --- 独占一行分隔批量提示词）
- 模型 : 模型选择
- 分辨率 : 图像尺寸（auto 让 API 自动决定）
- 生图数量 : 生成数量 1-8
- 生图数量 : 每条提示词生成数量 1-8
- seed : 随机种子（0 表示不指定）
- 质量 : 生成质量
- 图片 : 可选参考图（用于图生图或编辑）
- 遮罩 : 可选蒙版（白色区域将被替换）
"""
@@ -35,18 +38,17 @@ class O1keyGPTImage:
"prompt": ("STRING", {
"default": "",
"multiline": True,
"tooltip": "Text prompt for GPT Image",
"tooltip": "Text prompt for GPT Image. Use --- on its own line to separate batch prompts.",
}),
},
"optional": {
"模型": ([
"gpt-image-1",
"gpt-image-2",
"gpt-image-1.5",
"gpt-image-2-特价",
"gpt-image-1-特价",
"gpt-image-1.5-特价",
], {
"default": "gpt-image-1.5",
"default": "gpt-image-2",
}),
"分辨率": ([
"auto（默认）",
@@ -67,7 +69,7 @@ class O1keyGPTImage:
"max": 8,
"step": 1,
"display": "number",
"tooltip": "How many images to generate",
"tooltip": "How many images to generate per prompt",
}),
"seed": ("INT", {
"default": 0,
@@ -78,6 +80,10 @@ class O1keyGPTImage:
"control_after_generate": True,
"tooltip": "Random seed (0 = not specified)",
}),
"质量": (["高", "中", "低", "自动"], {
"default": "自动",
"tooltip": "Image quality: 高=high, 中=medium, 低=low, 自动=auto",
}),
"图片": ("IMAGE", {
"tooltip": "Optional reference image for image editing.",
}),
@@ -96,34 +102,37 @@ class O1keyGPTImage:
def generate(
self,
prompt: str,
模型: str = "gpt-image-1.5",
模型: str = "gpt-image-2",
分辨率: str = "auto",
质量: str = "自动",
生图数量: int = 1,
seed: int = 0,
图片=None,
遮罩=None,
):
"""
生成图像（文生图 / 图生图 / 图像编辑）
生成图像（文生图 / 图生图 / 图像编辑 / 批量提示词）
路由逻辑：
- 无图片 → generations 接口（文生图）
- 有图片，无遮罩 → edits 接口（图生图）
- 有图片，有遮罩 → edits 接口（图像编辑 + 蒙版）
- prompt 含 --- → 批量模式，逐条调用上述接口
"""
start_time = time.time()
# ── 1. 参数校验 ───────────────────────────────────────────────────────
if not prompt or not prompt.strip():
raise ValueError("提示词不能为空")
if 遮罩 is not None and 图片 is None:
raise ValueError("提供了遮罩但未提供图片，请同时提供图片和遮罩")
# ── 2. 解析分辨率显示值 → API 参数值 ──────────────────────────────────
size = 分辨率.split("（")[0].strip()
# ── 2. 创建客户端 ─────────────────────────────────────────────────────
# ── 2b. 解析质量显示值 → API 参数值 ───────────────────────────────────
_quality_map = {"高": "high", "中": "medium", "低": "low", "自动": "auto"}
quality = _quality_map.get(质量, "auto")
# ── 3. 创建客户端 ─────────────────────────────────────────────────────
try:
client = GptImageClient()
except ValueError as e:
@@ -132,28 +141,66 @@ class O1keyGPTImage:
raise ValueError("未授权！") from None
raise
# ── 3. 调用 API ───────────────────────────────────────────────────────
try:
pil_images = client.run_sync(
prompt=prompt,
model=模型,
quality="low",
background="auto",
size=size,
n=生图数量,
seed=seed,
image_tensor=图片,
mask_tensor=遮罩,
)
except Exception as e:
error_msg = str(e).split('\n')[0]
print(f"[o1key GPT Image] ❌ {error_msg}")
raise RuntimeError(error_msg) from None
# ── 4. 解析批量提示词 ─────────────────────────────────────────────────
batch_prompts = parse_batch_prompts(prompt)
# ── 4. PIL → tensor ───────────────────────────────────────────────────
output_tensor = GptImageClient._pil_list_to_tensor(pil_images)
# ── 5. 调用 API ───────────────────────────────────────────────────────
all_pil_images = []
# ── 5. 完成日志 ───────────────────────────────────────────────────────
if batch_prompts:
# 批量模式：逐条提示词调用
total = len(batch_prompts)
print(f"[o1key GPT Image] 批量模式 | {total} 条提示词 | 每条生成 {生图数量} 张")
for idx, p in enumerate(batch_prompts, 1):
try:
pil_images = client.run_sync(
prompt=p,
model=模型,
quality=quality,
background="auto",
size=size,
n=生图数量,
seed=seed,
image_tensor=图片,
mask_tensor=遮罩,
)
all_pil_images.extend(pil_images)
snippet = p[:30] + ("..." if len(p) >= 30 else "")
print(f"[o1key GPT Image] [{idx}/{total}] ✓ {snippet}")
except Exception as e:
error_msg = str(e).split('\n')[0]
snippet = p[:30] + ("..." if len(p) >= 30 else "")
print(f"[o1key GPT Image] [{idx}/{total}] ❌ {snippet} → {error_msg}")
else:
# 单提示词模式
if not prompt or not prompt.strip():
raise ValueError("提示词不能为空")
try:
pil_images = client.run_sync(
prompt=prompt,
model=模型,
quality=quality,
background="auto",
size=size,
n=生图数量,
seed=seed,
image_tensor=图片,
mask_tensor=遮罩,
)
all_pil_images.extend(pil_images)
except Exception as e:
error_msg = str(e).split('\n')[0]
print(f"[o1key GPT Image] ❌ {error_msg}")
raise RuntimeError(error_msg) from None
# ── 6. 检查是否有可用图像 ─────────────────────────────────────────────
if not all_pil_images:
raise RuntimeError("所有提示词均生成失败，无可用图像输出")
# ── 7. PIL → tensor ───────────────────────────────────────────────────
output_tensor = GptImageClient._pil_list_to_tensor(all_pil_images)
# ── 8. 完成日志 ───────────────────────────────────────────────────────
elapsed = time.time() - start_time
print(
f"[o1key GPT Image] 完成！耗时 {elapsed:.1f}s，"