在日常工作和生活中，很多人会遇到 “想做图却没能力” 的困境：想给技术文档配示意图，却不会用专业设计软件；整理家里的老照片，看着模糊褪色的画面无从下手；做 PPT 时缺一张符合风格的配图，翻遍图库也找不到合适的 —— 而这款 AI 图像工具，恰好能解决这些问题，无需绘画基础，通过简单操作就能完成图像生成与处理。
工具安装与初始设置
首先，确保设备为安卓或鸿蒙系统，从正规渠道获取工具安装包后，点击安装并完成初始化。打开工具后，界面采用功能分区设计，主要分为 “首页”“工具箱”“创意广场”“作品”“我的” 五个模块，首次使用时无需复杂注册，完成基础授权（如存储权限，用于保存生成和处理后的图像）即可进入功能界面。建议首次使用时先浏览 “工具箱” 模块，熟悉各功能入口，后续操作会更高效。
核心功能使用教程
1. 文字生图：输入描述生成专属图像
文字生图是工具的核心功能，适合需要原创图像的场景。进入 “首页” 后，点击 “AI 绘画”（部分版本显示为 “文字生图”）模块，在输入框中填写图像描述。这里有个实用技巧：描述需包含 “主体元素 + 风格 + 细节”，比如 “秋日午后的校园长椅，落叶堆积，暖色调水彩风格，背景有稀疏的梧桐树”，比单纯写 “好看的校园风景” 生成效果更精准。
输入描述后，下方会出现风格选项，包括水彩风、写实风、抽象风、漫画风等，根据需求选择对应风格。点击 “生成” 按钮后，工具会基于深度学习算法处理描述，生成过程通常需要 10-30 秒（具体时长取决于图像复杂度）。生成完成后，可在预览界面点击 “编辑”，使用亮度、对比度微调功能优化画面，满意后点击 “保存”，图像会自动存入设备相册。
2. 老照片修复与上色：还原旧照片细节
家里的黑白老照片或模糊的旧照，可用 “工具箱” 中的 “修复老照片” 功能处理。进入该模块后，点击 “导入照片”，从相册中选择需要修复的图像。工具会自动识别照片的模糊程度和褪色情况，默认开启 “清晰度修复” 和 “色彩还原” 功能 —— 如果是黑白照片，会额外显示 “黑白照上色” 选项，点击即可开启。
等待修复完成后，可对比左右分屏的 “原图” 与 “修复图”，若觉得某些细节（如人物面部清晰度）不够理想，可点击 “精细修复”，手动圈选需要优化的区域，工具会针对性加强处理。修复后的照片若存在轻微过曝，可切换到 “工具箱” 的 “过曝修复” 模块，导入照片后一键调整，最后保存即可。
3. 智能抠图：快速获取透明背景素材
做海报或 PPT 时，经常需要透明背景的素材，“智能抠图” 功能可实现快速处理。进入 “工具箱” 找到 “智能抠图”，导入需要抠图的图像（如产品图、人物图），工具会自动识别图像主体并完成抠图，生成透明背景的预览图。
若边缘存在细微瑕疵（如人物头发丝未完全分离），可使用底部的 “精细调整” 工具：选择 “加选” 或 “减选”，用手指在屏幕上涂抹需要修正的区域，调整完成后点击 “导出”，可选择 PNG 格式（支持透明背景）保存，方便后续插入到其他文档中。
4. 全能证件照：在家搞定标准化证件照
急需证件照时，无需跑照相馆，用 “工具箱” 的 “全能证件照” 功能即可制作。进入模块后，先选择证件照尺寸（如一寸、二寸、护照尺寸等），然后点击 “拍摄” 或 “导入照片”—— 建议选择纯色背景的正面照，若背景杂乱，可开启 “背景替换” 功能，选择白色、蓝色等标准证件照背景色。
导入照片后，工具会自动调整人物比例，使其符合证件照规范，同时提供 “美颜” 选项（轻度磨皮、调整肤色，避免过度修饰影响真实性）。确认效果后，点击 “生成”，可直接保存电子版，也可选择 “排版打印” 模式，生成适合 A4 纸打印的多联排版，在家用打印机就能打印。
工具的实际应用场景适配
对于开发者和技术博主来说，写技术文档或博客时，常需要配合示意图解释流程（如算法步骤、系统架构），用 “文字生图” 功能输入 “蓝色流程图风格的用户登录流程，包含输入账号、验证、跳转首页三个步骤”，几分钟就能生成专属示意图，无需依赖现成素材库，让文档更具原创性。
在办公场景中，职场新人做汇报 PPT 时，若需要统一风格的配图，比如产品介绍页需要 “极简风格的电子产品线稿图”，用工具生成后，再通过 “批量改尺寸” 功能（在 “工具箱” 中找到该功能，导入多张图像后选择统一尺寸，一键调整），确保所有配图尺寸适配 PPT 页面，避免反复手动修改的麻烦。
家庭用户整理旧照片时，尤其是几十年前的黑白照片，通过 “老照片修复” 和 “黑白照上色”，能让模糊的面部轮廓变得清晰，给单调的黑白画面添加符合时代特征的色彩 —— 比如给上世纪八十年代的照片上色时，工具会自动匹配当时常见的服装颜色（如蓝色工装、灰色外套），让修复后的照片更具真实感，留存更多回忆细节。
对于创意设计入门者，没有绘画基础也能尝试创作：想做手账插图，输入 “可爱风格的卡通猫咪，坐在书桌上，周围有笔记本和钢笔”，生成后用 “艺术滤镜”（在 “工具箱” 中选择，支持复古、清新等多种滤镜）微调风格；想做个人头像，用 “漫画脸” 功能（在 “首页” 模块中）导入自己的照片，选择喜欢的漫画风格，生成专属头像，满足个性化需求。
相关的软件教程已打包整理至网盘，若需要完整的操作指南（含功能进阶技巧），可私信我备注文章标题 “无绘画基础也能做图？这款 AI 图像工具让安卓 / 鸿蒙用户轻松实现创作与修复”，获取教程资源。
# 导入必要依赖库，需先通过 pip install requests pillow 安装
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import os
def ai_text_to_image(prompt, api_url, api_key, image_size="512x512", save_path="./ai_generated_images"):
"""
AI文字生图核心函数
:param prompt: 文字描述（需详细，例："秋日午后的校园长椅，落叶堆积，暖色调水彩风格"）
:param api_url: API接口地址（如本地部署Stable Diffusion，通常为 http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img）
:param api_key: API密钥（若为本地部署可留空，第三方API需填写对应密钥）
:param image_size: 生成图像尺寸（支持 "512x512" "768x768" 等，需符合API要求）
:param save_path: 图像保存路径（默认在当前目录创建ai_generated_images文件夹）
:return: 生成图像的保存路径（生成失败返回None）
"""
# 1. 校验输入参数，避免关键信息缺失
if not prompt or not api_url:
print("错误：文字描述（prompt）和API地址（api_url）不可为空")
return None
# 2. 处理图像尺寸参数，拆分为宽高（API通常要求单独传入width和height）
try:
width, height = map(int, image_size.split("x"))
except ValueError:
print(f"错误：图像尺寸格式错误（{image_size}），需符合 '宽x高' 格式（例：512x512）")
return None
# 3. 构造API请求参数（根据Stable Diffusion API规范调整，可按需添加风格、质量等参数）
headers = {}
if api_key: # 若使用第三方API，添加密钥认证（本地部署无需此步骤）
headers["Authorization"] = f"Bearer {api_key}"
payload = {
"prompt": prompt, # 核心文字描述
"negative_prompt": "模糊, 低分辨率, 畸形, 杂乱背景", # 负面描述（避免生成低质量内容）
"width": width,
"height": height,
"steps": 20, # 生成步数（越高越精细，耗时越长，建议15-30）
"sampler_index": "Euler", # 采样器（新手推荐Euler，速度快）
"cfg_scale": 7.0, # 契合度（越高越贴近描述，建议5-10）
"batch_size": 1 # 单次生成数量（默认1张）
}
# 4. 发送API请求并处理响应
try:
response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers, timeout=30)
response.raise_for_status() # 若请求失败（如404、500），抛出HTTP异常
result = response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"请求失败：{str(e)}")
return None
# 5. 解析响应中的图像数据（Stable Diffusion API返回base64编码的图像）
try:
# 提取base64图像数据（需去除前缀 "data:image/png;base64,"）
image_base64 = result["images"][0].split(",")[-1]
# 将base64数据转为字节流，再用PIL打开为图像对象
image_bytes = BytesIO(base64.b64decode(image_base64))
image = Image.open(image_bytes)
except (KeyError, IndexError, base64.binascii.Error) as e:
print(f"图像解析失败：{str(e)}，请检查API响应格式是否正确")
return None
# 6. 创建保存目录并保存图像
os.makedirs(save_path, exist_ok=True) # 目录不存在则创建，存在则跳过
image_name = f"ai_image_{int(time.time())}.png" # 用时间戳命名，避免重复
save_full_path = os.path.join(save_path, image_name)
try:
image.save(save_full_path, "PNG")
print(f"图像生成成功，保存路径：{save_full_path}")
return save_full_path
except Exception as e:
print(f"图像保存失败：{str(e)}")
return None
# ------------------- 调用示例（需根据实际环境修改参数） -------------------
if __name__ == "__main__":
# 替换为你的API信息（本地部署Stable Diffusion示例）
local_api_url = "http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img" # 本地API地址（需确保服务已启动）
your_api_key = "" # 本地部署留空，第三方API填写密钥
# 输入文字描述（可根据需求修改，越详细生成效果越精准）
user_prompt = "蓝色流程图风格的用户登录流程，包含输入账号、验证码验证、跳转首页三个步骤，极简线条，白色背景"
# 调用函数生成图像
ai_text_to_image(
prompt=user_prompt,
api_url=local_api_url,
api_key=your_api_key,
image_size="768x512", # 宽768px、高512px，适合流程图
save_path="./ai_flow_charts" # 专门保存流程图的目录
)
