通过VVMAI兼容OpenAI的图像API生成图像。支持nano-banana和gpt-image系列模型，默认模型为nano-banana-pro。
VVMAI 图像源
功能概述
VVMAI 图像源是一项面向实际任务的技能，主要用于通过 VVMAI 的 OpenAI 兼容图像 API (/ 图像/ 世代) 来生成图像；. 基本使用量；
核心要点
- 选项 : 支持的模型；
- nano-banana 系列( 返回 URL, 快速 ):. . nano-banana. nano- banan。
- 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。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。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。
结果检查与注意事项
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。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。
VVMAI 图像生成
通过 VVMAI 兼容 OpenAI 的图像 API（/images/generations）生成图像。
基础用法
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "your prompt here"
选项
# 指定模型（默认：nano-banana-pro）
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --model nano-banana-pro
# 更高分辨率（在模型名后添加 -2k 或 -4k）
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --model nano-banana-pro-2k
# 本地保存图像（默认：不保存，仅输出 URL）
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --save
# 保存至 OSS 目录（~/.openclaw/oss/）
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --oss
# 保存至自定义目录
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --save --out-dir /path/to/dir
# 指定宽高比
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --aspect-ratio 16:9
# 生成图像数量
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --count 2
支持的模型
nano-banana 系列（返回 URL，速度快）：
- nano-banana
- nano-banana-pro ← 默认模型
- nano-banana-2
- nano-banana-pro-2k / nano-banana-pro-4k（高分辨率）
gpt-image 系列（返回 base64，始终自动保存）：
- gpt-image-1
- gpt-image-1.5
配置
在 .env 或 ~/.openclaw/openclaw.json 中设置：
VVMAI_API_KEY— 您的 VVMAI API 密钥 （必需）VVMAI_BASE_URL— 带有 /v1 后缀的基础 URL （必需）；若未设置，默认为https://api.vvmai.com/v1
保存行为
- 默认：不生成本地文件，直接输出
MEDIA: --save：保存至~/.openclaw/media/--oss：保存至~/.openclaw/oss/- gpt-image 系列模型始终保存至 media/ 目录（其 API 仅返回 base64 数据）
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