# 自动执行流程说明文档

本流程通过多个脚本与配置文件协作，自动生成海报的排版、文案、图像并输出 PSD 文件，最终通过 API 提供服务。

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## 一、自动执行流程的步骤

### 步骤 1: 配置加载

**目标**：加载必要的配置信息（如 API 密钥、字体规则、Prompt 模板）。

**涉及文件**：
- `.env`：加载 DeepSeek API 密钥等环境变量。
- `configs/fonts.yaml`：加载字体与配色规则。
- `configs/prompts.json`：加载图像生成 Prompt 模板。

**过程**：
- 使用 `dotenv` 加载 `.env` 中的 `DEEPSEEK_API_KEY`。
- 使用 `yaml` 或 `json` 库加载 `fonts.yaml` 和 `prompts.json`。

**输出**：配置对象（字典或类），供后续步骤使用。

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### 步骤 2: 排版生成

**目标**：使用 LLM 生成海报的排版结构（Vue 组件）。

**涉及文件**：
- `scripts/generate_layout.py`：调用 DeepSeek API 生成 Vue 组件代码。

**过程**：
- 调用 `generate_layout.py` 中的 `generate_vue_code` 函数。
- 传入从 `prompts.json` 动态读取的 Prompt，结合字体规则生成 Vue 代码。

**输出**：Vue 组件代码，保存为 `outputs/generated_code.vue`。

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### 步骤 3: 文案生成

**目标**：生成海报文案内容（标题、副标题、活动描述等）。

**涉及文件**：
- `scripts/generate_text.py`：调用 LLM 生成文案。

**过程**：
- 调用脚本生成端午节相关文案（如“端午安康”、“包粽子比赛”）。
- 文案可按 `prompts.json` 中模板动态调整。

**输出**：文案内容（字符串或字典），供后续步骤使用。

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### 步骤 4: 图像生成

**目标**：使用 ComfyUI 生成海报图层。

**涉及文件**：
- `comfyui_flows/layer_generation.json`：定义图层生成流程。
- `scripts/generate_images.py`：调用 ComfyUI API 生成图层。
- `images/`：存储背景、前景、文字图层。

**过程**：
- 运行 `generate_images.py`，加载 `layer_generation.json`。
- 根据排版与文案生成：
  - `background.png`
  - `foreground.png`
  - `text_overlay.png`

**输出**：图像文件保存到 `images/` 目录。

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### 步骤 5: 合成海报

**目标**：将图层合成为最终海报。

**涉及文件**：
- `scripts/compose_poster.py`：合成图层脚本。
- `outputs/final_poster.png`：合成结果。

**过程**：
- 读取 `generated_code.vue` 中的排版位置信息。
- 使用 `image_utils.py` 对图层进行合成。

**输出**：`final_poster.png`

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### 步骤 6: 导出 PSD 文件

**目标**：导出 PSD 文件以便后期修改。

**涉及文件**：
- `scripts/export_psd.py`：PSD 导出脚本。
- `outputs/final_poster.psd`：导出的 PSD 文件。

**过程**：
- 将 `final_poster.png` 转换为 PSD。
- 保留图层信息。

**输出**：`final_poster.psd`

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### 步骤 7: 提供前端接口

**目标**：将结果通过 API 提供给前端调用。

**涉及文件**：
- `run_pipeline.py`：协调整体流程并定义 API 接口。

**过程**：
- 使用 `FastAPI` 或 `Flask` 创建端点（如 `/generate_poster`）。
- 接收前端请求，依次调用上述所有步骤。
- 返回最终文件的 URL 或文件流。

**输出**：HTTP 响应，包含 `final_poster.png` 链接或文件流。

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## 二、如何实现自动执行流程

### 环境准备

- **依赖安装**：确保 `requirements.txt` 包含以下依赖：
  - `openai`
  - `python-dotenv`
  - `PyYAML`
  - `requests`（用于 ComfyUI API 调用）
  - `Pillow`（图像处理）
  - `psd-tools`（PSD 导出）

- **API 密钥配置**：在 `.env` 文件中添加以下字段：
  ```env
  DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
  COMFYUI_API_KEY=your_comfyui_key

```python
import os
from dotenv import load_dotenv
from scripts.generate_layout import generate_vue_code
from scripts.generate_text import generate_text  # 假设存在
from scripts.generate_images import generate_images  # 假设存在
from scripts.compose_poster import compose_poster  # 假设存在
from scripts.export_psd import export_psd  # 假设存在
import yaml
import json
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import FileResponse

# 加载环境变量和配置
load_dotenv()
app = FastAPI()

with open("configs/fonts.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
    fonts_config = yaml.safe_load(f)
with open("configs/prompts.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    prompts_config = json.load(f)

# 一键执行流程
def run_pipeline():
    try:
        # 步骤 1: 排版生成
        layout_code = generate_vue_code()
        with open("../outputs/generated_code.vue", "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(layout_code)

        # 步骤 2: 文案生成
        text_content = generate_text(prompts_config.get("text_prompt", ""))

        # 步骤 3: 图像生成
        generate_images(
            workflow_path="comfyui_flows/layer_generation.json",
            text_content=text_content,
            output_dir="images/"
        )

        # 步骤 4: 合成海报
        compose_poster(
            layout_path="../outputs/generated_code.vue",
            image_dir="images/",
            output_path="../outputs/final_poster.png"
        )

        # 步骤 5: 导出 PSD
        export_psd(
            input_path="../outputs/final_poster.png",
            output_path="../outputs/final_poster.psd"
        )

        return "../outputs/final_poster.png"
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

# API 端点
@app.get("/generate_poster")
async def generate_poster():
    output_path = run_pipeline()
    return FileResponse(output_path, media_type="image/png")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

```