Infinite-Canvas AI创作工作台：API接入、节点编排与无限画布使用攻略

Infinite-Canvas AI创作工作台：API接入、节点编排与无限画布使用攻略

前言

Infinite-Canvas 是一个面向 AI 创作的可视化工作台，核心不是单独完成一次文生图，而是把 Prompt、参考素材、生成结果和后续处理放进同一块无限画布，通过节点和连线保留整个创作过程。

本文按照现有操作顺序展开：先从 GitHub 下载项目，在 Windows 下运行依赖安装脚本和 run.bat，从 http://127.0.0.1:3000/ 打开页面；随后配置一个 OpenAI 兼容 API，完成模型拉取并验证 AI 对话。

功能部分会依次梳理本地功能、在线生图、AI 对话、无限画布和素材库，其中重点放在画布节点编排：提示词节点连接 API 生成节点，再继续加入参考图、循环并发、图片裁剪、扩图和九宫格切分等操作。

本地工作流确认可用后，再配置随机公网地址、固定二级子域名和 HTTP Auth，为不同设备访问增加一层基础认证。

整篇重点放在“启动—API—节点编排—素材沉淀—远程访问”这条完整链路，而不是把 Infinite-Canvas 只写成一个单独的 AI 生图页面。

对于这类工作台，我更关心的不是能接多少模型，而是 Prompt、参考图和中间版本能不能沿着同一个创作逻辑保留下来。这样以后回头调整某个分支时，不需要重新从聊天记录和下载文件夹里寻找上下文。

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1 Infinite-Canvas真正想解决什么

一张 AI 图片生成得越来越快，但“满意图片是怎么来的”并没有因此变得简单。

一个作品经常要经历：

• 改 Prompt；
• 换参考图；
• 同时生成多个版本；
• 选其中一张继续修改；
• 再做裁剪、扩图或其他处理。

如果这些东西分别留在聊天窗口、图片目录和不同 AI 网站里，最后很容易只剩下成品，过程却丢了。

Infinite-Canvas 的思路，就是把创作过程本身也当成需要管理的内容。

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提示词、图片、视频和生成结果都可以作为节点放进画布，再通过连线保留前后关系。

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所以它更像是一个 AI 创作工作台，而不只是“输入 Prompt 然后等图片”的页面。

2 它把AI创作拆成了哪些模块

当前界面把功能大致分成五部分：

• 本地功能；
• 在线生图；
• AI 对话；
• 无限画布；
• 素材库。

这几部分的区别主要在交互方式，而不是简单地把同一种能力重复放几次。

2.1 本地功能

项目启动后默认会进入本地功能。

现有说明中，本地功能包含文生图、细节增强、图片编辑和角度控制等能力，主要通过本机部署的 ComfyUI 执行。

因此如果要使用本地模式，还需要自己运行 ComfyUI，并把后端地址填进项目设置。

文生图、图片编辑和角度控制页面还提供 ModelScope 模式，具体是否支持，以页面中的切换项为准。

其中，文生图、图片编辑和角度控制页面还提供 ModelScope 云端模式。配置 ModelScope API Key 后，即使本机没有运行 ComfyUI，也可以切换至 ModelScope 完成相应任务。不同功能支持的运行方式有所区别，具体以页面中的“本地 / ModelScope”切换选项为准。

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2.2 在线生图

在线生图主要用于统一调用已经配置好的云端图片生成服务。

可以在 API 设置里添加 ModelScope、RunningHub 或其他 OpenAI 兼容接口，再选择相应模型完成文生图或图生图。

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2.3 AI对话

AI 对话更像创意辅助入口。

可以直接输入想法，让模型参与 Prompt 优化、创意讨论，也可以结合图片做分析或修改建议。

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2.4 无限画布

无限画布才是整个项目最有辨识度的部分。

文本、提示词、图片、视频等内容都可以放成节点，再通过拖拽、缩放和连线去组织流程。

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如果任务需要多次生成、对比和分支修改，这种方式会比单独的生图页面更直观。

2.5 素材库

素材库负责把创作过程里的资产集中起来，包括图片、工作流和提示词等内容。

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对长期使用的人来说，我觉得素材库和画布其实是一套东西的两面：

画布负责组织过程，素材库负责沉淀结果。

3 下载并启动Infinite-Canvas

先进入项目 GitHub：

https://github.com/hero8152/Infinite-Canvas

在仓库页面下载 ZIP：

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解压以后进入项目目录：

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双击：

安装依赖.bat

等待依赖安装完成，看到 Done：

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随后退出终端，再运行：

run.bat

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启动以后浏览器会自动打开项目。如果没有自动打开，可以手动访问：

http://127.0.0.1:3000/

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能看到页面以后，只能说明 Infinite-Canvas 已经运行。

接下来还需要继续配置模型接口，才能真正验证 AI 相关功能。

4 配置在线API

当前演示使用 Agnes AI 作为 OpenAI 兼容 API 示例。

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现有页面中还展示了对应服务的免费使用说明和 RPM 限制：

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这里我只按当前材料保留，不把“长期免费”扩大成额外结论，具体可用额度仍应以服务商实际页面为准。

进入 Infinite-Canvas 的【API设置】，新增平台：

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创建 API Key 的页面：

https://platform.agnes-ai.cn/settings/apiKeys

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回到 API 设置后，填写平台名称、请求地址和 API Key。

请求地址：

https://api.agnes-ai.cn/v1

填写完成：

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验证通过以后，点击【拉取模型】：

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把需要的模型应用到模型列表后，可以看到生图、聊天和视频模型已经填入：

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滚动回顶部并保存：

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然后切换到 AI 对话，选择刚才创建的渠道做一次验证：

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做到这里，在线模型配置才算真正接通。

5 重点体验无限画布

前面的在线生图和 AI 对话更像单功能入口。

Infinite-Canvas 真正不一样的地方，是把这些能力放回一张可以不断扩展的画布里。

先新建画布并命名：

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进入画布：

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5.1 从提示词节点开始

在空白位置右键，创建一个提示词节点：

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写入 Prompt 后，从节点边缘拖出连线，再选择一个可以连接的节点。

当前示例使用的是 API 生成节点：

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点击【API生成】：

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生成结果直接留在当前画布里。

这和单独打开一个 AI 生图页面最大的区别，就是 Prompt、生成节点和结果本身没有被拆散。

5.2 加入参考图

还可以继续加一个图片节点，上传参考图，再从参考素材继续生成新的结果：

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这样画布就开始出现真正的“分支”。

同一个想法不必反复覆盖之前的结果，可以保留不同方向继续往下试。

5.3 使用循环节点并发生成

画布还支持循环节点，用来同时生成多张结果：

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然后从中挑选更合适的版本。

如果某一张效果不错，可以单独拖出来：

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这一步我觉得很符合 AI 创作实际习惯：

不是一次生成直接定稿，而是先展开多个分支，再从中选择一个继续。

5.4 继续做图片处理

双击图片以后，可以进入放大查看和进一步处理，包括裁剪、扩图、修改和宫格切分等操作：

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例如九宫格切分：

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切分完成后可以直接下载：

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对于分镜、方案对比或者需要把一张图拆成多个素材的场景，这种操作会比较方便。

6 Infinite-Canvas的核心不是“节点多”，而是过程能留下来

如果只看功能，提示词、参考图、生图、图片编辑其实很多工具都能做。

Infinite-Canvas 真正有区别的地方，是它把这些东西放到一张图里。

于是一个创作过程可以留下：

Prompt → 生成结果 → 参考图 → 再生成 → 多版本 → 选中版本 → 继续处理。

这比“生成一张图以后下载，再打开另一个工具继续”更容易回头看清整个路径。

对需要长期积累创意过程的人来说，这种可回溯性可能比某一次生成速度更重要。

7 本地画布能用以后，再处理远程访问

当前项目运行在：

127.0.0.1:3000

如果只在当前电脑上使用，到这里已经够了。

如果希望用手机、平板或其他电脑继续查看画布，再增加外部访问入口。

这里 cpolar 只负责把已经运行的 Infinite-Canvas Web 服务带到外部网络，不参与模型调用或画布计算。

8 Windows安装cpolar

先下载 Windows 客户端：

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下载页面：

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安装完成后，在 CMD 中验证：

cpolar version

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注册账号：

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注册页面：

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注册完成后,在浏览器中输入如下地址访问 web ui管理界面:

随后访问：

http://127.0.0.1:9200

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登录：

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9 先用随机域名做远程访问测试

进入隧道列表：

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当前流程可以编辑 website 隧道，也可以新建一条。

参数为：

• 协议：http
• 本地地址：3000
• 地区：China VIP

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更新后查看在线隧道：

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复制 HTTPS 地址打开：

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能够看到 Infinite-Canvas 页面，说明远程 Web 入口已经建立。

10 长期使用再配置固定二级子域名

随机地址适合短期测试。

如果画布需要长期保存并在多个设备上访问，再继续配置固定二级子域名。

进入预留页面：

https://dashboard.cpolar.com/reserved

保留子域名：

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这里的关键参数包括：

• 地区：与隧道保持一致，例如 China VIP
• 二级域名：例如 infinite

然后回到隧道列表：

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把域名类型修改为二级子域名：

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当前配置仍然保持：

• 协议：http
• 本地地址：3000
• Sub Domain：填写前面保留的名称
• 地区：与预留地区一致

在线隧道出现固定地址：

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浏览器打开：

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当前材料中可以看到，画布里的图片资产也能正常显示。

11 公网访问以后，再补一层HTTP Auth

这一段我觉得比“公网能打开”更重要。

画布里可能会存大量图片、Prompt 和创作素材。如果公网地址没有任何额外保护，只要别人拿到链接，就可能直接尝试访问页面。

cpolar 提供 HTTP Auth，可以给隧道再加一层用户名和密码认证。

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进入隧道编辑：

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在高级设置中找到 HTTP Auth，并按下面格式填写：

用户名:密码

当前材料也明确提醒：

HTTP Auth 是公网隧道的访问保护，不是 Infinite-Canvas 自己的用户系统。

所以密码应该单独设置，并优先使用 HTTPS 公网地址。

保存配置：

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重新打开公网地址后，浏览器会先要求输入认证信息：

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认证通过以后才能继续进入页面。

12 这类无限画布真正适合什么人

我觉得它最适合的不是“偶尔生成一张图”的用户。

更适合这些场景：

• 同一个主题需要反复修改 Prompt；
• 经常需要比较多个版本；
• 会不断加入参考图；
• 想保留创作分支；
• 需要把素材、提示词和结果长期整理起来；
• 已经开始觉得聊天记录和下载文件夹越来越乱。

当 AI 创作从偶尔尝试变成日常工作以后，“怎么组织过程”就会逐渐变得和“用什么模型”一样重要。

总结

整套流程可以拆成四层：Infinite-Canvas 负责画布和节点编排，在线 API 或 ComfyUI 负责模型能力，素材库负责沉淀资产，远程访问部分则负责不同设备进入同一个创作空间。

本地阶段要先确认项目能启动、API 能连接、模型能调用，再进入画布实际完成提示词节点、生成节点、参考图、循环并发和图片处理。只有这些环节真正串起来，才能说明无限画布不只是一个可视化界面。

公网访问部分则继续增加固定地址和 HTTP Auth，把“能访问”和“有基本访问保护”分开处理。

对于经常需要反复改 Prompt、比较版本和保存中间结果的 AI 创作场景，这套工具真正提供的不是新的模型，而是一种把创作过程组织起来的方法。