用了一下午浪费¥2.4，我终于跑通了自动化生图

码森林

发布于 2026-03-31 15:22:16

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事情是这样的，老板说要搞一套信息图自动生成流程，我心想这有啥难的，结果…

01 接到任务

周五下午 3 点，老板把我叫过去：

"咱们那篇 Harness Engineering 的文章不错，做成信息图发小红书吧。"

"行，我找设计师排期。"

"不用，你搞个自动化流程，以后每篇文章都能用。"

…行吧，自己挖的坑自己填。

02 第一步就卡住了

我寻思着阿里云百炼有图像生成 API，接上不就行了。

第一个坑：API Key 权限

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-to-image/generation \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -d '{"model":"qwen-image-2.0","input":{"prompt":"三角形"}}'

{"code":"InvalidApiKey","message":"Invalid API-key provided."}

我心想完了，Key 是假的。找老板要了个新的，还是报错。

真相：聊天模型的 Key 和图像生成的 Key 不是一回事。你得在阿里云百炼控制台单独开通通义万相服务。

💡 教训 1：同一个平台的 API，不同服务可能要用不同的 Key，开通前看清楚文档。

03 第二个坑：端点格式

换了 Key 之后，继续报错：

{"code":"InvalidParameter","message":"url error, please check url！"}

我检查了半天 URL，拼写没错啊。

真相：通义万相的 API 端点不是 /text-to-image/generation，而是 /multimodal-generation/generation，而且输入格式是 messages 数组，不是简单的 input.prompt。

正确格式：

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
 "model": "qwen-image-2.0-pro",
 "input": {
 "messages": [
 {
 "role": "user",
 "content": [
 {
 "text": "你的提示词"
 }
 ]
 }
 ]
 },
 "parameters": {
 "n": 1,
 "watermark": false,
 "size": "1280*720"
 }
}'

💡 教训 2：阿里云的 API 文档分散在多个页面，一定要找到对应服务的准确文档，别信示例代码。

04 第三个坑：URL 过期

终于生成成功了！返回了图片 URL：

https://dashscope-7c2c.oss-accelerate.aliyuncs.com/.../xxx.png?Expires=1775210221&...

我心想太好了，赶紧发群里给老板看。

3 分钟后：图片打不开了。

真相：OSS 返回的是临时签名 URL，有效期很短（大概 5-10 分钟）。你不及时下载，链接就废了。

💡 教训 3：生成的图片必须立即保存到本地，别依赖临时 URL。

05 第四个坑：手贱删文件

这个坑是我自己挖的，也是最贵的一个坑。

当时我已经生成了 10 张图，但有些文件名不对，我想清理一下：

rm "/Users/wangc/Pictures/AI 生图库/"*.png

然后整个世界安静了。

10 张图，全没了。

原因是通配符匹配了所有 PNG 文件，包括刚生成的。

💡 教训 4：执行 rm 之前，先用 ls 看一下会匹配到什么文件。别相信我，我错了。

06 第五个坑：API 限流

重新生成吧。

{"code":"Throttling.RateQuota","message":"Requests rate limit exceeded."}

真相：阿里云百炼有请求频率限制，大概是每分钟 10-15 次。连续请求会被限流。

解决方案：在请求之间加 sleep 5，等 5 秒再发下一个。

💡 教训 5：批量生成时要控制节奏，别把 API 打挂了。

07 最终方案

踩完这些坑，我搞了个靠谱的脚本：

#!/bin/bash

# 生成并保存图片的脚本
generate_and_save() {
    local prompt="$1"
    local output="$2"
    
    # 生成图片，输出到临时文件
    curl -s --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
    --data "{
     \"model\": \"qwen-image-2.0-pro\",
     \"input\": {
     \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": [{\"text\": \"$prompt\"}]}]
     },
     \"parameters\": {\"n\": 1, \"watermark\": false, \"size\": \"1280*720\"}
    }" > /tmp/img.json
    
    # 提取 URL
    URL=$(grep -o '"image":"[^"]*"' /tmp/img.json | cut -d'"' -f4)
    
    # 立即下载
    curl -L "$URL" -o "$output"
    
    # 验证文件
    if [ -f "$output" ] && [ $(stat -f%z "$output") -gt 10000 ]; then
        echo "✅ 保存成功：$output"
    else
        echo "❌ 保存失败：$output"
        exit 1
    fi
}

# 使用示例
generate_and_save "Notion 风格手绘插画，纯黄色线条，中央大标题 Harness Engineering" \
                  "/Users/wangc/Pictures/AI 生图库/01-封面.png"

# 等 5 秒避免限流
sleep 5

核心原则：

1. 生成后立即提取 URL
2. 立即下载到本地
3. 验证文件大小（大于 10KB 才算成功）
4. 每张图之间 sleep 5

08 成果

一下午，10 张信息图，全部搞定：

编号	文件名	大小
01	01-封面.png	1.0M
02	02-OpenAI 案例.png	1.3M
03	03-马具比喻.png	1.2M
04	04-三大支柱.png	1.0M
05	05-上下文工程.png	1.1M
06	06-架构约束.png	1.1M
07	07-熵管理.png	1.2M
08	08-实操指南.png	1.0M
09	09-思维转变.png	1.2M
10	10-开始构建.png	1.2M