From b554e130252f1ab17cbd34e4f911c87480e7f61f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jinye_huang Date: Fri, 25 Apr 2025 10:11:45 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=94=B9=E4=BA=86poster=5Fgen?= =?UTF-8?q?=E7=9A=84=E7=9B=AE=E5=BD=95=E8=B7=AF=E5=BE=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 350 +++++++----------- core/__init__.py | 2 +- core/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc | Bin 452 -> 453 bytes core/__pycache__/poster_gen.cpython-312.pyc | Bin 0 -> 37762 bytes core/{posterGen.py => poster_gen.py} | 0 examples/test_image_processing.py | 4 +- examples/test_poster_generator.py | 4 +- main.py | 2 +- poster_config.json | 45 +++ test_poster.py | 232 ++++++++++++ test_topic_content.py | 261 +++++++++++++ topic_content_config.json | 72 ++++ .../tweet_generator.cpython-312.pyc | Bin 29552 -> 29553 bytes utils/tweet_generator.py | 2 +- 14 files changed, 754 insertions(+), 220 deletions(-) create mode 100644 core/__pycache__/poster_gen.cpython-312.pyc rename core/{posterGen.py => poster_gen.py} (100%) create mode 100644 poster_config.json create mode 100644 test_poster.py create mode 100644 test_topic_content.py create mode 100644 topic_content_config.json diff --git a/README.md b/README.md index e634a23..7061e77 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,260 +1,184 @@ -# 旅游内容创作工具 (Travel Content Creator) +# TravelContentCreator -这是一个基于AI的旅游内容自动生成工具，可以根据景点信息自动生成高质量的旅游推文和宣传海报。 +TravelContentCreator是一个用于自动化生成旅游内容和宣传海报的系统。该系统利用AI技术生成景点选题、撰写文章内容并制作相应的宣传海报。 ## 功能特点 -- **自动选题生成**：根据提供的景点信息和配置的提示词模板，自动生成吸引人的旅游选题 -- **内容创作**：基于选题和配置的提示词模板，自动生成文字内容（标题、正文） -- **海报制作**：结合景点图片和生成的文字内容，自动创建精美的宣传海报 -- **批量处理**：支持一次性生成多个选题和多个变体内容 -- **模块化设计**：核心功能（配置加载、提示词管理、AI交互、选题、内容生成、海报制作）分离，方便维护和扩展 -- **配置驱动**：通过配置文件集中管理所有运行参数 +- 自动生成旅游景点选题（包括目标受众、写作风格等） +- 根据选题生成详细的旅游文章内容 +- 为生成的文章制作美观的宣传海报 +- 支持多种写作风格和目标受众需求 +- 文件模糊匹配功能，增强系统健壮性 +- 模块化设计，可单独使用选题、内容生成或海报生成功能 -## 新功能: 流式输出处理 +## 目录结构 -TravelContentCreator 现已支持三种流式输出处理方法，提供了更灵活的 AI 文本生成体验： +``` +TravelContentCreator/ +├── core/ # 核心功能模块 +├── utils/ # 工具类和辅助函数 +├── genPrompts/ # 生成提示词 +│ ├── Style/ # 风格提示词 +│ ├── Demand/ # 需求提示词 +│ └── Refer/ # 参考提示词 +├── SelectPrompt/ # 选题提示词 +├── resource/ # 资源文件 +├── main.py # 主程序 +├── test_topic_content.py # 选题和内容生成测试脚本 +├── test_poster.py # 海报生成测试脚本 +├── topic_content_config.json # 选题和内容生成配置 +├── poster_config.json # 海报生成配置 +└── poster_gen_config.json # 主程序配置 +``` -- **同步流式响应**: 使用流式 API 但返回完整响应 -- **回调式流式响应**: 通过回调函数处理每个文本块 -- **异步流式响应**: 使用异步生成器返回文本流 - -这些功能大大提升了长文本生成的用户体验和系统响应性。 - -详细文档请参阅: -- [流式处理文档](docs/streaming.md) -- [流式处理演示](examples/test_stream.py) - -## 快速开始 - -### 1. 环境准备 +## 安装 +1. 克隆仓库 ```bash -# 克隆项目 -git clone https://github.com/yourusername/TravelContentCreator.git +git clone [仓库URL] cd TravelContentCreator - -# 安装依赖 (假设有requirements.txt文件) -# pip install -r requirements.txt -# 或者手动安装 -pip install numpy pandas opencv-python pillow requests tqdm ``` -### 2. 配置设置 +2. 安装依赖 +```bash +pip install -r requirements.txt +``` + +3. 配置环境 + - 确保安装了Python 3.6+ + - 配置好AI模型API（本系统默认使用QwenAPI） + - 准备好必要的素材和资源文件 + +## 使用说明 + +### 1. 主程序 + +主程序可以执行完整的流程，包括选题生成、内容生成和海报生成： ```bash -# 复制示例配置（选择一个或从基础开始） -cp configs/basic_config.json poster_gen_config.json - -# 编辑配置文件 -vim poster_gen_config.json -# 必须修改：api_url, api_key, image_base_dir +python main.py [--config CONFIG_PATH] [--run_id RUN_ID] [--topics_file TOPICS_FILE] [--debug] ``` -### 3. 运行系统 +参数说明： +- `--config`: 配置文件路径，默认为`poster_gen_config.json` +- `--run_id`: 自定义运行ID，用于区分不同批次的生成结果 +- `--topics_file`: 预生成的选题文件路径，如果提供则跳过选题生成步骤 +- `--debug`: 启用调试级别日志 + +### 2. 测试选题和内容生成 + +使用专门的测试脚本运行选题和内容生成模块： ```bash -# 完整流程（从选题到海报生成） -python main.py - -# 或分阶段执行 (使用默认配置) -python examples/run_step1_topics.py -# 记下输出的Run ID -python examples/run_step2_content_posters.py YOUR_RUN_ID - -# 使用特定配置运行 -# python main.py --config configs/social_media_config.json +python test_topic_content.py [--config CONFIG_PATH] [--run_id RUN_ID] [--topics_file TOPICS_FILE] [--debug] ``` -### 4. 查看结果 +参数说明： +- `--config`: 配置文件路径，默认为`topic_content_config.json` +- `--run_id`: 自定义运行ID +- `--topics_file`: 预生成的选题文件路径，如果提供则跳过选题生成 +- `--debug`: 启用调试级别日志 + +### 3. 测试海报生成 + +使用专门的测试脚本运行海报生成模块： ```bash -# 结果保存在配置的output_dir目录下（默认为./result/） -ls -la ./result/最新的Run_ID/ +python test_poster.py --topics_file TOPICS_FILE [--config CONFIG_PATH] [--topic_index TOPIC_INDEX] [--run_id RUN_ID] [--debug] ``` -## 核心组件说明 +参数说明： +- `--topics_file`: 必需的选题JSON文件路径，用于获取海报生成的主题数据 +- `--config`: 配置文件路径，默认为`poster_config.json` +- `--topic_index`: 要生成海报的特定选题索引，如果未提供则为所有选题生成海报 +- `--run_id`: 自定义运行ID +- `--debug`: 启用调试级别日志 -项目采用模块化设计，主要包含以下组件： +## 配置文件说明 -- **主流程协调器** (`main.py`): 负责加载配置并协调执行整个生成流程 -- **AI交互模块** (`core/ai_agent.py`): 封装与大语言模型的通信 -- **选题生成器** (`utils/tweet_generator.py`): 生成旅游选题 -- **内容生成器** (`core/contentGen.py`): 处理内容创作 -- **海报制作器** (`core/posterGen.py`): 合成文字和图片，生成最终海报 - -## 资源准备指南 - -### 1. 景点信息文件 - -在 `resource/Object/` 目录创建景点信息文件，示例格式： - -``` -景点名称：泰宁古城 -位置：福建省三明市泰宁县 -简介：泰宁古城始建于宋代... -特色：古城墙、古街巷... -历史：泰宁古城有着悠久的历史... -适合游客：喜欢历史文化的游客、摄影爱好者 -建议游览时间：2-3小时 -最佳季节：春季和秋季 -``` - -> **提示**：景点信息越详细，生成的内容质量越高 - -### 2. 图片资源结构 - -图片资源应按以下结构组织（可通过配置自定义目录名）： - -``` -/ # 配置中的图片根目录 -├── 相机/ # 存放原始照片 (camera_image_subdir) -│ ├── 泰宁古城/ -│ │ ├── 图片1.jpg -│ │ ├── 图片2.jpg -│ │ └── description.txt (可选的图片描述) -│ └── 其他景点/ -└── modify/ # 存放处理后的图片 (modify_image_subdir) - ├── 泰宁古城/ - │ ├── 图片1.jpg - │ └── ... - └── 其他景点/ -``` - -> **重要**：确保每个景点的图片目录名与景点信息文件中的名称匹配。海报生成默认从 `modify/` 目录选取图片。 - -## 配置文件详解 - -`poster_gen_config.json` 是系统的核心配置文件，包含以下主要配置项： - -### 基础配置 +### 选题和内容生成配置 (topic_content_config.json) ```json { - "date": "5月15日", // 日期标记，用于提示词 - "num": 5, // 生成选题数量 - "variants": 3 // 每个选题生成的变体数量 + "date": "5月15日, 5月16日, 5月17日, 6月1日", // 选题日期 + "num": 2, // 生成选题数量 + "variants": 1, // 每个选题的变体数量 + "topic_temperature": 0.2, // 选题生成的temperature参数 + "content_temperature": 0.3, // 内容生成的temperature参数 + "model": "qwenQWQ", // 使用的AI模型 + "api_url": "http://localhost:8000/v1/", // API地址 + "api_key": "EMPTY", // API密钥 + "topic_system_prompt": "./SelectPrompt/systemPrompt.txt", // 选题系统提示词路径 + "topic_user_prompt": "./SelectPrompt/userPrompt.txt", // 选题用户提示词路径 + "content_system_prompt": "./genPrompts/systemPrompt.txt", // 内容系统提示词路径 + "prompts_config": [ // 提示词配置 + { + "type": "Style", // 风格提示词 + "file_path": [...] // 风格提示词文件路径列表 + }, + { + "type": "Demand", // 需求提示词 + "file_path": [...] // 需求提示词文件路径列表 + }, + ... + ], + "resource_dir": [ // 资源目录配置 + { + "type": "Object", // 对象类型 + "file_path": [...] // 对象文件路径列表 + }, + ... + ] } ``` -### AI模型配置 +### 海报生成配置 (poster_config.json) ```json { - "model": "qwen", // 使用的模型名称 - "api_url": "http://localhost:8000/v1/", // API端点 - "api_key": "YOUR_API_KEY", // API密钥 - "topic_temperature": 0.2, // 选题生成的随机性 - "content_temperature": 0.3 // 内容生成的随机性 + "variants": 1, // 每个选题的变体数量 + "model": "qwenQWQ", // 使用的AI模型 + "api_url": "http://localhost:8000/v1/", // API地址 + "api_key": "EMPTY", // API密钥 + "poster_content_system_prompt": "./genPrompts/poster_content_systemPrompt.txt", // 海报内容系统提示词路径 + "resource_dir": [...], // 资源目录配置 + "output_dir": "./result", // 输出目录 + "image_base_dir": "...", // 图片基础目录 + "poster_assets_base_dir": "...", // 海报素材基础目录 + "poster_target_size": [900, 1200], // 海报目标尺寸 + "text_possibility": 0.3, // 文本可能性 + "img_frame_possibility": 0.7, // 图像框可能性 + "text_bg_possibility": 0 // 文本背景可能性 } ``` -### 资源路径配置 +## 结果输出 -```json -{ - "resource_dir": [ // 景点信息资源 - { - "type": "Object", - "num": 3, - "file_path": [ - "./resource/Object/景点信息-泰宁古城.txt", - "./resource/Object/景点信息-尚书第.txt" - ] - } - ], - "image_base_dir": "/path/to/your/image/directory", // 图片根目录 - "camera_image_subdir": "相机", // 原始照片子目录 - "modify_image_subdir": "modify" // 处理后图片子目录 -} -``` +生成的结果保存在配置文件中指定的`output_dir`目录下，按照`run_id`组织。每次运行的结果包括： -### 提示词配置 +- 选题文件：`tweet_topic_{run_id}.json` +- 选题使用的提示词：`tweet_prompt_{run_id}.txt` +- 文章内容：分目录保存在`{run_id}/{topic_index}_{variant_index}/article.json` +- 海报图像：保存在`{run_id}/{topic_index}_{variant_index}/poster/poster.jpg` +- 拼贴图像：保存在`{run_id}/{topic_index}_{variant_index}/collage_img/` -```json -{ - "topic_system_prompt": "./SelectPrompt/systemPrompt.txt", - "topic_user_prompt": "./SelectPrompt/userPrompt.txt", - "content_system_prompt": "./genPrompts/systemPrompt.txt", - "prompts_dir": "./genPrompts" -} -``` +## 自定义扩展 -### 输出配置 +系统各部分设计为模块化，您可以： -```json -{ - "output_dir": "./result", // 输出目录 - "poster_target_size": [900, 1200], // 海报尺寸 - "text_possibility": 0.3 // 文字元素出现概率 -} -``` +1. 添加新的风格提示词到`genPrompts/Style/`目录 +2. 添加新的需求提示词到`genPrompts/Demand/`目录 +3. 添加新的景点资源到`resource/Object/`目录 +4. 修改AI模型参数以适应不同生成需求 +5. 自定义海报生成的尺寸和样式 -## 配置示例 +## 注意事项 -本项目提供了多种预设配置文件，适用于不同场景。这些配置文件位于 `configs/` 目录下： +- 确保提示词文件和资源文件的编码为UTF-8 +- API密钥应妥善保管，建议使用环境变量或外部配置 +- 图像生成需要足够的系统资源，建议在性能良好的设备上运行 +- 文件模糊匹配功能可以处理一些文件名不完全匹配的情况，但建议尽量保持文件名规范 -- **基础配置** (`configs/basic_config.json`): 适合初次使用和测试 -- **OpenAI配置** (`configs/openai_config.json`): 使用OpenAI API的配置 -- **高质量配置** (`configs/high_quality_config.json`): 更高质量的生成设置 -- **批量处理配置** (`configs/batch_processing_config.json`): 处理大量景点信息 -- **社交媒体配置** (`configs/social_media_config.json`): 针对多个社交平台优化 -- **本地LLM配置** (`configs/local_llm_config.json`): 使用本地部署的LLM模型 +## 贡献 -使用示例配置： - -```bash -# 复制适合您场景的配置 -cp configs/social_media_config.json poster_gen_config.json - -# 按需修改配置 -vim poster_gen_config.json -``` - -详细说明请参阅 `configs/README.md` 文件。 - -## 高级使用指南 - -### 自定义提示词 - -编辑 `SelectPrompt/` 和 `genPrompts/` 目录下的提示词文件，可自定义生成内容的风格和侧重点。 - -### 调整生成参数 - -- 增加 `variants` 值可获得更多内容变体 -- 调整 `temperature` 参数可以改变生成内容的创造性 -- 修改 `poster_target_size` 可以设置不同的海报尺寸 - -### 分布式执行 - -利用分阶段执行功能，可在不同机器上完成选题生成和内容生成： - -1. 机器A执行选题生成 (`run_step1_topics.py`)，将结果保存到共享存储 -2. 机器B从共享存储读取选题 (`run_step2_content_posters.py `)，执行计算密集的内容和海报生成 - -## 常见问题 - -1. **生成内容质量不高？** - - 尝试提供更详细的景点信息 - - 调整提示词模板 - - 降低 `temperature` 参数以减少随机性 - -2. **找不到景点图片？** - - 确保图片目录名与景点信息匹配 - - 检查配置文件中的 `image_base_dir` 路径是否正确 - -3. **API调用失败？** - - 验证 API Key 和 URL 是否正确 - - 检查网络连接和防火墙设置 - -## 示例 - -查看 `examples/` 目录中的示例脚本及其 `README.md` 文件，了解更多使用方法。 - -## 贡献指南 - -欢迎提交 Pull Request 或 Issue 来帮助改进本项目。 - -## 许可证 - -本项目采用 MIT 许可证。 +欢迎提交问题报告和功能建议，或直接提交代码改进。 diff --git a/core/__init__.py b/core/__init__.py index f3b3e22..2f3c374 100644 --- a/core/__init__.py +++ b/core/__init__.py @@ -1,7 +1,7 @@ from .ai_agent import AI_Agent from .topic_parser import TopicParser from .contentGen import ContentGenerator -from .posterGen import PosterGenerator +from .poster_gen import PosterGenerator from .simple_collage import process_directory __all__ = ['AI_Agent', 'TopicParser', 'ContentGenerator', 'PosterGenerator', 'process_directory'] \ No newline at end of file diff --git a/core/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc b/core/__pycache__/__init__.cpython-312.pyc index c380f473435dfeec2bcac1eb2804a841629612c7..20067b51956c7346d2c5cbafc0af7a35ae87fa97 100644 GIT binary patch delta 51 zcmX@Ye3Y5@G%qg~0}!~p=gLsu$Scao$yJbFT#{N8pFUZOv4>CnE`#nPuEa+6B7UGM E0AlYAfdBvi delta 50 zcmX@ge1w_zG%qg~0}wnj=E_jp$Scao!C8=BT#{PkK3SWwhfnP;gYF})#76caexM=% DO>hk5 diff --git a/core/__pycache__/poster_gen.cpython-312.pyc b/core/__pycache__/poster_gen.cpython-312.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6ee9d849c97e2b2e4f10542f8b58e94d9792f919 GIT binary patch literal 37762 zcmd_T3v?9Ml_*-(AE{evNv(gkzO656&<79#BoIPKe1!OeKm05UN)i(KKy}L?xf?Ty z9g74TF^Pi|?4ijxp@|*SWc)&de-JwfS@GPdrbVRb=&j4#kp!&w2?o!djAy<3-rna_ zRaZAH+wsg@@2&ODl1`nj^FOs~pS}0ld)M#d;$j#GBiS(r9HR{L&-geZcyW+^bD7Y6b--{>rbZ}2E-%H?PUSxI|+Y-6hgCz{Z>r_me z@hx$8`FlCmc#w6-86?!gt8YI9@mvOVx*HI1VdXiL@zRr zRBCM|ErZ#SA59MAgg+Wi1rJEWsUg-5Xsp_RfzAh(puMwWzr5H`6?-BN$_R1zgVHm0 z%p<|U+T{l;Sj?@7p_@YaIkNQkDjlxn&3Bq?Jm9^pPgD7rX{Xs%)!+fnNxFBsiF^ z6e%6NHZpq`F^p3c?A4)|8PqWa%Sx%POeqz-I#gVg8GgbwTDAcuW>N1gXYLH+b3gta3mlK`V#5i;83@X-c)`=2qABg|3t zPUZ+}P1)3sZ~WAIug?7N<*E06IsIMNy$?RP|I#aWKX|9c5@7j3ZNI&}Y$+gDU0d(| zKCZL3qdyO7OnctAcj>jeXWyN9^(Xf({O!!&4AV-}KRkVkS`&zkxrteT&Zy<^`6wu;5TR_*@)6vomRRU41hajH| zB;cwvw!zxAt>*bYKA>NHbbs3+duLy-Rl_5a;IknLXgcj}Jpr~&-UujOMMOK8sziS> zLdPuIi-3#(p=TBkX~uM>2dYec$z+0gWZs*$v4nZ=s;)#|j=mCqIo|vH*!<=xW2#`P z@Wi^ELR#&Zam8d#{<+T4&bKx0-QI$m(PJfB{5e~PHLt~f9>pZ432D`1#u_ZsHQMFQ z^ygF!Ykm-WCo5;D@#Mw{Q`WiI(b$KKDsCq`teG^X4s$<#%FT zkTiG9FpvD6=Wh0DyvagotuSwe7jjmO85-^s6?=MxEzbzg_6nQ(e3^%YjKeUf=82qK zSB|IrdbzM*tB}1-$l8uW#dea4#|?9QhB^N}nP7UzXvNOvx$E7PLQ=(;Vg7%h$p^8} z-WRqacp4`fk{hy_kF%54Xw@Ijua9b6rv7A^0e<{CdeIt2{ToIL>HRY005vd8wyz9G z!1l#-!8JT=XLv+YR+gVbF9^m0-qvtb^|uKubdMspn5T zFX%GJ<{Yx0YM}%f&`C((erlJ83xiYcypWGU!iWd=03_$wu|5fON90sW{2RFiPK|rQ zcAR{K_8lzEwQ4r?8GEwikzT%r=2 zSp^X+bgc0Q4I>(SQ~W7~w_*zc7Kb;xR=bu6bGHde+s6z$CX&<7EIYkyCoavM(|ZRoU8- zhbvfZ=A$T$HlLQpGW+3Q4$|^J`VQPu5M`-Akg>oZAVH==!&mx>uuwa^xd={0aOYyz#23ZVEJ6Tlot`8x?~WQivgHRU~EgU zBS}fZ;~@MkAoGA|fSzcu%LF0^TtFleGK@%(Dn=feOv1>;@TG`Am~tA4goV+_sJxVcly)@JRwAN*YGlaO)!LQ)6(!(!&+evV!cpc&BPo;2d(2? 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