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通过 SkillBoss API Hub，使用 FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve 等50+ 模型生成 AI 图像。支持模型包括 FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image 等。

AI 图像生成 : 通过 SkillBoss API Hub 将图像与 50+ AI 模型一起生成. : 快速启动 : 可用模型.

功能概述

AI 图像生成 : 通过 SkillBoss API Hub 将图像与 50+ AI 模型一起生成. : 快速启动 : 可用模型.是一项面向实际任务的技能，主要用于SkillBoss API Hub : QQ, 7, 7, 50+ + + + →, : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : Best For. : : FLUX Dev LoRA. 高品质的智慧。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。

使用与执行

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

结果检查与注意事项

该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。

AI 图像生成

通过 SkillBoss API Hub 调用 50+ 种 AI 模型生成图像。

快速开始

import requests, os

SKILLBOSS_API_KEY = os.environ["SKILLBOSS_API_KEY"]
API_BASE = "https://api.heybossai.com/v1"

def pilot(body: dict) -> dict:
    r = requests.post(
        f"{API_BASE}/pilot",
        headers={"Authorization": f"Bearer {SKILLBOSS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
        json=body,
        timeout=60,
    )
    return r.json()

# 生成图像（自动路由至最优模型）
result = pilot({"type": "image", "inputs": {"prompt": "a cat astronaut in space"}, "prefer": "quality"})
image_url = result["result"]["image_url"]
print(image_url)

可用模型

SkillBoss API Hub 自动路由至最优图像生成模型，支持 50+ 种模型，包括：

模型	适用场景
FLUX Dev LoRA	高质量输出，支持自定义风格
FLUX.2 Klein LoRA	速度快，支持 LoRA（4B/9B）
Gemini 3 Pro	Google 最新模型
Gemini 2.5 Flash	Google 快速生成模型
Grok Imagine	xAI 模型，支持多维度生成
Seedream 4.5	2K–4K 电影级画质
Seedream 4.0	高画质 2K–4K 输出
Seedream 3.0	精准文本渲染
Reve	自然语言编辑、文本渲染能力强
ImagineArt 1.5 Pro	超高清 4K 画质
Topaz Upscaler	专业级图像放大

浏览全部图像模型

# Discover 模式：查询所有支持的图像生成模型
result = pilot({"discover": True, "keyword": "image"})
print(result)

示例

文生图（高质量）

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {"prompt": "professional product photo of a coffee mug, studio lighting"},
    "prefer": "quality"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

快速生成

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {"prompt": "sunset over mountains"},
    "prefer": "balanced"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

照片级真实感风景

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {"prompt": "photorealistic landscape with mountains and lake"},
    "prefer": "quality"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

指定宽高比

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {
        "prompt": "cyberpunk city at night",
        "aspect_ratio": "16:9"
    },
    "prefer": "balanced"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

图像中文本渲染

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {"prompt": "A poster that says HELLO WORLD in bold letters"},
    "prefer": "quality"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

电影感人像（4K 画质）

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {"prompt": "cinematic portrait of a woman, golden hour lighting"},
    "prefer": "quality"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

图像超分（Upscaling）

result = pilot({
    "type": "image",
    "inputs": {
        "prompt": "upscale",
        "image_url": "https://example.com/image.jpg"
    },
    "prefer": "quality"
})
image_url = result["result"]["image_url"]

响应格式

# 标准 response 解析
result = pilot({"type": "image", "inputs": {"prompt": "..."}, "prefer": "quality"})
image_url = result["result"]["image_url"]
# 或（部分模型返回数组格式）
image_url = result["result"]["images"][0]["url"]