refactor: 重命名 gpt_image 节点并优化分辨率显示与模型映射
- nodes/o1key_gpt_image.py → nodes/gpt_image.py - 分辨率下拉扩充至 8 项并添加中文说明，generate() 内解析显示值再传 API - 补充 gpt-image-2-特价 → gpt-image-2-special 映射 - edits 接口日志移除未实际发送的 quality/background 字段 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <[email protected]>
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afa732b93a
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"""
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o1key GPT Image 节点
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支持 gpt-image-1 / gpt-image-1.5 模型的文生图、图生图、图像编辑（带蒙版）
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"""
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import time
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import torch
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from ..clients.gpt_image_client import GptImageClient
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class O1keyGPTImage:
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"""
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o1key GPT Image 节点
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功能：
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- 文生图：仅提供 prompt
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- 图生图：提供 prompt + 图片（无遮罩）
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- 图像编辑：提供 prompt + 图片 + 遮罩（白色区域将被替换）
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参数：
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- prompt : 文本提示词（多行）
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- 模型 : 模型选择
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- 分辨率 : 图像尺寸（auto 让 API 自动决定）
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- 生图数量 : 生成数量 1-8
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- seed : 随机种子（0 表示不指定）
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- 图片 : 可选参考图（用于图生图或编辑）
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||||
- 遮罩 : 可选蒙版（白色区域将被替换）
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"""
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {
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"required": {
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"prompt": ("STRING", {
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||||
"default": "",
|
||||
"multiline": True,
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||||
"tooltip": "Text prompt for GPT Image",
|
||||
}),
|
||||
},
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||||
"optional": {
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"模型": ([
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"gpt-image-1",
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||||
"gpt-image-1.5",
|
||||
"gpt-image-2-特价",
|
||||
"gpt-image-1-特价",
|
||||
"gpt-image-1.5-特价",
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||||
], {
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||||
"default": "gpt-image-1.5",
|
||||
}),
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||||
"分辨率": ([
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||||
"auto（默认）",
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||||
"1024x1024（正方形）",
|
||||
"1536x1024（景观）",
|
||||
"1024x1536（肖像）",
|
||||
"2048x2048（2K 平方）",
|
||||
"2048x1152（2K 横屏）",
|
||||
"3840x2160（4K 横屏）",
|
||||
"2160x3840（4K 竖屏）",
|
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], {
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"default": "auto（默认）",
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"tooltip": "Image size (auto = API decides)",
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}),
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"生图数量": ("INT", {
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"default": 1,
|
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"min": 1,
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||||
"max": 8,
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"step": 1,
|
||||
"display": "number",
|
||||
"tooltip": "How many images to generate",
|
||||
}),
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||||
"seed": ("INT", {
|
||||
"default": 0,
|
||||
"min": 0,
|
||||
"max": 2**31 - 1,
|
||||
"step": 1,
|
||||
"display": "number",
|
||||
"control_after_generate": True,
|
||||
"tooltip": "Random seed (0 = not specified)",
|
||||
}),
|
||||
"图片": ("IMAGE", {
|
||||
"tooltip": "Optional reference image for image editing.",
|
||||
}),
|
||||
"遮罩": ("MASK", {
|
||||
"tooltip": "Optional mask for inpainting (white areas will be replaced)",
|
||||
}),
|
||||
},
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||||
}
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||||
RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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||||
RETURN_NAMES = ("IMAGE",)
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||||
FUNCTION = "generate"
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||||
CATEGORY = "o1key/image"
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||||
OUTPUT_NODE = False
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||||
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||||
def generate(
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||||
self,
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||||
prompt: str,
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||||
模型: str = "gpt-image-1.5",
|
||||
分辨率: str = "auto",
|
||||
生图数量: int = 1,
|
||||
seed: int = 0,
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||||
图片=None,
|
||||
遮罩=None,
|
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):
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"""
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||||
生成图像（文生图 / 图生图 / 图像编辑）
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路由逻辑：
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- 无图片 → generations 接口（文生图）
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||||
- 有图片，无遮罩 → edits 接口（图生图）
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||||
- 有图片，有遮罩 → edits 接口（图像编辑 + 蒙版）
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||||
"""
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start_time = time.time()
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||||
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||||
# ── 1. 参数校验 ───────────────────────────────────────────────────────
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||||
if not prompt or not prompt.strip():
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||||
raise ValueError("提示词不能为空")
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||||
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||||
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")
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||||
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||||
# ── 2. 解析分辨率显示值 → API 参数值 ──────────────────────────────────
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||||
size = 分辨率.split("（")[0].strip()
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||||
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||||
# ── 2. 创建客户端 ─────────────────────────────────────────────────────
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||||
try:
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||||
client = GptImageClient()
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||||
except ValueError as e:
|
||||
if str(e) == "未授权！":
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||||
print("[o1key GPT Image] 请联系作者授权后方可使用！")
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||||
raise ValueError("未授权！") from None
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||||
raise
|
||||
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||||
# ── 3. 调用 API ───────────────────────────────────────────────────────
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||||
try:
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pil_images = client.run_sync(
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||||
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,
|
||||
)
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||||
except Exception as e:
|
||||
error_msg = str(e).split('\n')[0]
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||||
print(f"[o1key GPT Image] ❌ {error_msg}")
|
||||
raise RuntimeError(error_msg) from None
|
||||
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||||
# ── 4. PIL → tensor ───────────────────────────────────────────────────
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||||
output_tensor = GptImageClient._pil_list_to_tensor(pil_images)
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||||
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||||
# ── 5. 完成日志 ───────────────────────────────────────────────────────
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||||
elapsed = time.time() - start_time
|
||||
print(
|
||||
f"[o1key GPT Image] 完成！耗时 {elapsed:.1f}s，"
|
||||
f"输出 {output_tensor.shape[0]} 张 "
|
||||
f"{output_tensor.shape[2]}×{output_tensor.shape[1]}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return (output_tensor,)
|
||||
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