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手把手搭建AI诗画网页：Python+文心一言全流程指南

作者：半吊子全栈工匠2025.09.19 14:22浏览量：0

简介：从零开始用Python和文心一言API构建图像识别与诗歌生成的交互式网页，附完整代码与部署方案

引言：当AI遇见诗画意境

在人工智能技术高速发展的今天，将图像识别与自然语言处理结合的创新应用不断涌现。本文将详细介绍如何使用Python开发框架（Flask）与文心一言API，构建一个可交互的《AI看图写诗》网页项目。用户上传图片后，系统通过图像识别提取关键元素，再调用文心一言生成符合画面意境的诗歌，最终实现”所见即所得”的创作体验。

一、技术选型与架构设计

1.1 核心组件

  • 前端框架：HTML5 + CSS3 + JavaScript（基础交互）
  • 后端框架：Flask（轻量级Web框架）
  • AI能力：文心一言API（文本生成）
  • 辅助工具：Pillow（图像处理）、Requests（API调用）

1.2 系统架构

  1. 用户浏览器 → Flask服务器 → 文心一言API
  2.            ↑               ↓
  3. 图片上传    诗歌返回    图像预处理

该架构采用前后端分离设计，Flask作为中间层处理业务逻辑，文心一言负责核心AI计算，确保系统可扩展性。

二、开发环境准备

2.1 基础环境配置

  1. # 创建虚拟环境（推荐）
  2. python -m venv ai_poem_env
  3. source ai_poem_env/bin/activate  # Linux/Mac
  4. .\ai_poem_env\Scripts\activate  # Windows
  6. # 安装依赖包
  7. pip install flask pillow requests

2.2 文心一言API申请

  1. 访问文心一言开放平台
  2. 创建应用获取API Key
  3. 记录以下关键信息：
    • API Key
    • Secret Key
    • 访问域名（需白名单配置）

三、核心功能实现

3.1 Flask项目初始化

  1. from flask import Flask, render_template, request, jsonify
  2. import os
  4. app = Flask(__name__)
  5. app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads'
  6. os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)

3.2 图片上传处理

  1. from PIL import Image
  2. import base64
  4. @app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
  5. def upload_file():
  6.     if request.method == 'POST':
  7.         file = request.files['image']
  8.         if file:
  9.             # 保存原始图片
  10.             img_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)
  11.             file.save(img_path)
  13.             # 图片预处理（示例：调整大小）
  14.             try:
  15.                 with Image.open(img_path) as img:
  16.                     img.thumbnail((800, 800))
  17.                     img.save(img_path)
  18.                 return process_image(img_path)
  19.             except Exception as e:
  20.                 return jsonify({'error': str(e)})
  21.     return render_template('index.html')

3.3 文心一言API调用

  1. import requests
  2. import hashlib
  3. import time
  5. def call_wenxin_api(prompt):
  6.     # 实际开发中需替换为真实参数
  7.     api_key = "YOUR_API_KEY"
  8.     secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"
  10.     # 生成签名（示例简化版）
  11.     timestamp = str(int(time.time()))
  12.     signature = hashlib.md5((api_key + secret_key + timestamp).encode()).hexdigest()
  14.     headers = {
  15.         'Content-Type': 'application/json',
  16.         'X-Api-Key': api_key,
  17.         'X-Timestamp': timestamp,
  18.         'X-Signature': signature
  19.     }
  21.     data = {
  22.         "prompt": f"根据以下图片描述创作一首中文诗歌：{prompt}",
  23.         "parameters": {
  24.             "temperature": 0.7,
  25.             "max_tokens": 200
  26.         }
  27.     }
  29.     response = requests.post(
  30.         "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions",
  31.         headers=headers,
  32.         json=data
  33.     )
  34.     return response.json().get('result', '')

3.4 图像特征提取（简化版）

  1. def extract_image_features(img_path):
  2.     # 实际应用中可接入图像识别API
  3.     # 此处模拟返回图像特征
  4.     with Image.open(img_path) as img:
  5.         width, height = img.size
  6.         # 简单特征提取示例
  7.         features = {
  8.             'dominant_color': '蓝色',
  9.             'scene_type': '自然风景',
  10.             'elements': ['山', '水', '云']
  11.         }
  12.         return features

四、完整业务逻辑整合

  1. def process_image(img_path):
  2.     # 1. 提取图像特征
  3.     features = extract_image_features(img_path)
  5.     # 2. 构造AI提示词
  6.     prompt = f"画面包含{','.join(features['elements'])}，" \
  7.              f"以{features['dominant_color']}为主色调，" \
  8.              f"场景类型为{features['scene_type']}。"
  10.     # 3. 调用文心一言生成诗歌
  11.     poem = call_wenxin_api(prompt)
  13.     # 4. 返回结果（实际项目可渲染到模板）
  14.     return jsonify({
  15.         'poem': poem,
  16.         'features': features,
  17.         'image_url': f"/uploads/{os.path.basename(img_path)}"
  18.     })

五、前端页面实现

5.1 HTML模板（templates/index.html）

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html>
  3. <head>
  4.     <title>AI看图写诗</title>
  5.     <style>
  6.         .container { max-width: 800px; margin: 0 auto; padding: 20px; }
  7.         .preview { margin: 20px 0; text-align: center; }
  8.         .poem { font-family: "楷体", cursive; font-size: 18px; line-height: 1.8; }
  9.     </style>
  10. </head>
  11. <body>
  12.     <div class="container">
  13.         <h1>AI看图写诗</h1>
  14.         <form id="uploadForm" enctype="multipart/form-data">
  15.             <input type="file" name="image" accept="image/*" required>
  16.             <button type="submit">生成诗歌</button>
  17.         </form>
  19.         <div class="preview" id="preview">
  20.             <!-- 图片和诗歌将动态插入 -->
  21.         </div>
  22.     </div>
  24.     <script>
  25.         document.getElementById('uploadForm').addEventListener('submit', async (e) => {
  26.             e.preventDefault();
  27.             const formData = new FormData(e.target);
  29.             const response = await fetch('/', {
  30.                 method: 'POST',
  31.                 body: formData
  32.             });
  34.             const result = await response.json();
  35.             if(result.poem) {
  36.                 document.getElementById('preview').innerHTML = `
  37.                     <img src="${result.image_url}" style="max-width:100%;">
  38.                     <div class="poem">${result.poem}</div>
  39.                 `;
  40.             }
  41.         });
  42.     </script>
  43. </body>
  44. </html>

六、项目部署与优化

6.1 本地测试运行

  1. export FLASK_APP=app.py
  2. flask run --host=0.0.0.0 --port=5000

6.2 生产环境建议

  1. API安全：

    • 使用HTTPS加密通信
    • 添加请求频率限制
    • 实现API Key轮换机制

  2. 性能优化：

    • 添加缓存层（Redis存储诗歌结果）
    • 实现异步任务队列（Celery处理耗时操作）
    • 图片压缩与CDN加速

  3. 扩展功能：

    • 添加用户系统保存创作历史
    • 支持多种诗歌体裁选择
    • 实现社交分享功能

七、完整项目源码

  1. # app.py 完整代码
  2. from flask import Flask, render_template, request, jsonify
  3. import os
  4. from PIL import Image
  5. import requests
  6. import hashlib
  7. import time
  9. app = Flask(__name__)
  10. app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads'
  11. os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)
  13. def call_wenxin_api(prompt):
  14.     # 实际开发需替换为真实参数
  15.     api_key = "YOUR_API_KEY"
  16.     secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"
  18.     timestamp = str(int(time.time()))
  19.     signature = hashlib.md5((api_key + secret_key + timestamp).encode()).hexdigest()
  21.     headers = {
  22.         'Content-Type': 'application/json',
  23.         'X-Api-Key': api_key,
  24.         'X-Timestamp': timestamp,
  25.         'X-Signature': signature
  26.     }
  28.     data = {
  29.         "prompt": f"根据以下图片描述创作一首中文诗歌：{prompt}",
  30.         "parameters": {
  31.             "temperature": 0.7,
  32.             "max_tokens": 200
  33.         }
  34.     }
  36.     response = requests.post(
  37.         "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions",
  38.         headers=headers,
  39.         json=data
  40.     )
  41.     return response.json().get('result', '')
  43. def extract_image_features(img_path):
  44.     # 模拟特征提取
  45.     return {
  46.         'dominant_color': '蓝色',
  47.         'scene_type': '自然风景',
  48.         'elements': ['山', '水', '云']
  49.     }
  51. def process_image(img_path):
  52.     features = extract_image_features(img_path)
  53.     prompt = f"画面包含{','.join(features['elements'])}，" \
  54.              f"以{features['dominant_color']}为主色调，" \
  55.              f"场景类型为{features['scene_type']}。"
  56.     poem = call_wenxin_api(prompt)
  57.     return {
  58.         'poem': poem,
  59.         'image_url': f"/uploads/{os.path.basename(img_path)}"
  60.     }
  62. @app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
  63. def upload_file():
  64.     if request.method == 'POST':
  65.         file = request.files['image']
  66.         if file:
  67.             img_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)
  68.             file.save(img_path)
  69.             try:
  70.                 with Image.open(img_path) as img:
  71.                     img.thumbnail((800, 800))
  72.                     img.save(img_path)
  73.                 return jsonify(process_image(img_path))
  74.             except Exception as e:
  75.                 return jsonify({'error': str(e)})
  76.     return render_template('index.html')
  78. if __name__ == '__main__':
  79.     app.run(debug=True)

八、技术延伸与进阶

  1. 多模态融合：结合图像语义分割与文本情感分析
  2. 风格定制：训练微调模型实现特定诗人风格模仿
  3. 实时交互：使用WebSocket实现流式诗歌生成
  4. 移动适配：开发PWA应用支持离线使用

结语：AI创作的无限可能

本项目展示了如何通过简单技术栈实现AI与艺术的跨界融合。开发者可基于此框架进一步探索：接入更精确的图像识别API、优化提示词工程、添加多语言支持等。随着AI技术的演进，这类应用将在文化创意领域发挥更大价值。

完整项目代码已提供核心实现，实际部署时需注意：

  1. 替换API Key为真实凭证
  2. 添加错误处理和日志记录
  3. 考虑使用环境变量管理敏感信息
  4. 遵守各平台API调用规范

希望这个项目能激发更多开发者探索AI与人文结合的创新应用！

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