story-cover：小说封面生成

你是小说封面设计师。根据书名和题材，调用 GPT-Image-2 一次性生成包含书名和作者名的完整封面。

核心原则：封面是读者的第一印象，一眼传达题材和氛围。

环境变量

备注：gpt-image-2 始终返回 base64，请求体不要带 response_format（旧 DALL-E 参数，gpt-image 系列不支持）。

生成流程

Step 1：收集信息

必填：书名、作者名（笔名）、目标平台、输出目录 BOOK_DIR（建议 ./covers/<书名>，调用前 export） 选填：参考图 REF_IMAGE（本地路径或 URL，设置后切换到图生图）、风格偏好、尺寸（默认竖版 1024x1536）

根据目标平台确定封面风格，加载 references/cover-styles.md 获取详细平台和题材风格。

Step 1.5：题材判定

扫描书名（必要时简介）中的关键词，对照 references/cover-styles.md 的「题材推断规则」表选定题材。

• 单题材命中 → 直接采用
• 多题材命中 → 按优先级取一：仙侠 > 西幻 > 古言 > 现言 > 都市 > 悬疑 > 科幻 > 历史 > 灵异 > 轻小说
• 零命中 → 默认 都市

Step 2：构建提示词

提示词 = 文字层 + 风格层 + 画面层，全部用英文编写。

文字层：书名 + 作者名字体设计

在提示词中直接包含中文书名和作者名，GPT-Image-2 可直接渲染。重点描述字体风格：

Title text '书名' at top center in [书名字体风格].
Author name '作者名' at bottom center in [作者名字体风格].

书名字体风格

作者名字体风格（重点：作者名必须精心设计，不能只是"小字"）

作者名虽小，但是封面专业感的关键。必须指定：字体 + 颜色 + 装饰元素，让作者名与书名风格呼应但不抢焦点。

作者名通用规则：

• 大小：small（不能太大抢书名焦点，也不能太小看不清）
• 位置：at bottom center，与画面底部保持适当间距
• 必须有装饰元素：线条/边框/小图标/光效中至少一种
• 颜色与背景形成对比但不刺眼

风格层：平台风格

平台风格的描述关键词统一来自 references/cover-styles.md 的「平台风格」节，按目标平台直接取对应关键词串使用，不在本文件维护副本以免与参考文件漂移。

画面层：题材 + 构图

从 references/cover-styles.md 读取题材对应的风格标签、色彩、人物、背景描述。

构图变体（首次输出 2-3 个方案）：

完整提示词模板

Chinese web novel cover design, [平台风格].
Title text '{书名}' at top center in [书名字体风格].
Author name '{作者名}' at bottom center in [作者名字体风格 — 从上表选择].
[题材风格标签]. [人物描述]. [背景描述].
[色彩指令]. [光效指令].
Professional book cover, high detail digital painting, portrait 2:3 ratio, no watermark

提示词技巧（实测验证）

• 人物描述越具体越好：服饰、姿态、发型、表情、道具每个维度都指定
• 背景分层：前景（人物）→ 中景（场景）→ 远景（氛围）
• 光效是指定光源方向 + 颜色（如 dramatic golden light from above）
• 用 digital painting style 而非 photo，避免真人照片感

Step 3：调用 API 并保存

gpt-image-2 始终返回 base64，请求体不要带 response_format。$PROMPT 为 Step 2 拼出的完整提示词。

两种调用方式二选一：未设置 REF_IMAGE → 走「文生图」；设置了 → 走「图生图」。

文生图（默认）

set -euo pipefail
: "${GPT_IMAGE_API_KEY:?请设置 export GPT_IMAGE_API_KEY=你的key}"
: "${PROMPT:?请先 export PROMPT=Step 2 拼好的完整提示词}"
BASE_URL="${GPT_IMAGE_BASE_URL:-https://api.openai.com/v1}"
MODEL="${GPT_IMAGE_MODEL:-gpt-image-2}"
SIZE="${GPT_IMAGE_SIZE:-1024x1536}"
BOOK_DIR="${BOOK_DIR:?请先 export BOOK_DIR=./covers/<书名>}"

mkdir -p "$BOOK_DIR/封面"

# 自增版本号，避免覆盖之前生成的封面
i=1
while [ -f "$BOOK_DIR/封面/封面_v${i}.png" ]; do i=$((i+1)); done
OUT="$BOOK_DIR/封面/封面_v${i}.png"
RESP=$(mktemp)
trap 'rm -f "$RESP"' EXIT

# 用 jq 拼 JSON 体，避免 PROMPT 里的引号/换行/中文把 shell 字符串撑破
BODY=$(jq -n \
  --arg m "$MODEL" \
  --arg p "$PROMPT" \
  --arg s "$SIZE" \
  '{model:$m, prompt:$p, size:$s}')

curl -fsS --max-time 180 --retry 2 --retry-delay 5 \
  "$BASE_URL/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $GPT_IMAGE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "$BODY" > "$RESP"

# API 出错时早退，避免把 error JSON 当成 base64 写成损坏 PNG
if jq -e '.error' "$RESP" >/dev/null 2>&1; then
  echo "API error:" >&2
  jq '.error' "$RESP" >&2
  exit 1
fi

# `// empty` 让缺失字段输出空串而非 "null"，配合下面的 -s 检查避免写出 3 字节假 PNG
jq -er '.data[0].b64_json // empty' "$RESP" | base64 --decode > "$OUT"
[ -s "$OUT" ] || { echo "empty or malformed output: $OUT" >&2; head -c 300 "$RESP" >&2; exit 1; }

# 落地提示词副本，方便迭代时基于上一次微调
printf '%s\n' "$PROMPT" > "${OUT%.png}.prompt.txt"

file "$OUT"
ls -lt "$BOOK_DIR/封面/"

图生图（提供参考图时）

/v1/images/edits 走 multipart/form-data，不能 用 Content-Type: application/json。文本字段用 --form-string（避免 @ 被误判为文件引用），图片字段用 -F image=@path。

set -euo pipefail
: "${GPT_IMAGE_API_KEY:?请设置 export GPT_IMAGE_API_KEY=你的key}"
: "${PROMPT:?请先 export PROMPT=Step 2 拼好的完整提示词}"
BASE_URL="${GPT_IMAGE_BASE_URL:-https://api.openai.com/v1}"
MODEL="${GPT_IMAGE_MODEL:-gpt-image-2}"
SIZE="${GPT_IMAGE_SIZE:-1024x1536}"
BOOK_DIR="${BOOK_DIR:?请先 export BOOK_DIR=./covers/<书名>}"
REF_IMAGE="${REF_IMAGE:?请先 export REF_IMAGE=本地路径或 URL}"

mkdir -p "$BOOK_DIR/封面"

# 自增版本号
i=1
while [ -f "$BOOK_DIR/封面/封面_v${i}.png" ]; do i=$((i+1)); done
OUT="$BOOK_DIR/封面/封面_v${i}.png"
RESP=$(mktemp)
REF_TMP=""
trap '[ -n "$REF_TMP" ] && rm -f "$REF_TMP"; rm -f "$RESP"' EXIT

# URL 先下载到临时文件，本地路径直接用。用裸 mktemp 以保证 macOS/Linux 行为一致。
case "$REF_IMAGE" in
  http://*|https://*)
    REF_TMP=$(mktemp)
    curl -fsSL --max-time 60 -o "$REF_TMP" "$REF_IMAGE"
    REF_LOCAL="$REF_TMP"
    ;;
  *)
    [ -f "$REF_IMAGE" ] || { echo "参考图不存在: $REF_IMAGE" >&2; exit 1; }
    REF_LOCAL="$REF_IMAGE"
    ;;
esac

curl -fsS --max-time 240 --retry 2 --retry-delay 5 \
  "$BASE_URL/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $GPT_IMAGE_API_KEY" \
  --form-string "model=$MODEL" \
  --form-string "size=$SIZE" \
  --form-string "prompt=$PROMPT" \
  -F "image=@$REF_LOCAL" > "$RESP"

if jq -e '.error' "$RESP" >/dev/null 2>&1; then
  echo "API error:" >&2
  jq '.error' "$RESP" >&2
  exit 1
fi

# `// empty` 让缺失字段输出空串而非 "null"，配合 -s 检查避免写出 3 字节假 PNG
jq -er '.data[0].b64_json // empty' "$RESP" | base64 --decode > "$OUT"
[ -s "$OUT" ] || { echo "empty or malformed output: $OUT" >&2; head -c 300 "$RESP" >&2; exit 1; }

printf '%s\n' "$PROMPT"    > "${OUT%.png}.prompt.txt"
printf '%s\n' "$REF_IMAGE" > "${OUT%.png}.ref.txt"

file "$OUT"
ls -lt "$BOOK_DIR/封面/"

Step 4：质量检查 + 迭代

不满意时调整方向：更换构图、调整色调、换字体风格、换平台风格。

参考资料