local-imagegen-skill 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装；安装清单取自 dsh-image-modes/package.json。

local-imagegen-skill 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

local-imagegen-skill 还在维护吗？

GitHub 2 星。最近一次上游提交在 2026/10/5。

本地离线生图 Aenotr/local-imagegen-skill

DeepSeek Harness

Aenotr29 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

DSH Skill: 用本机 GPU 上的 ComfyUI + Z-Image Turbo 离线生图零 API…

31.4/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/10/7 · 周下载取自 npm 全网（含 CI / 镜像），非本站安装数；综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

该插件未发布到 npm，按作者文档从 GitHub 源安装即可（静态检查只覆盖 npm 路径，不代表插件不可用）。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add Aenotr/local-imagegen-skill

该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）

状态速览

判定依据：实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态

信任档位：需留意

是什么

dsh 原生插件 · vision

装得上吗

实装验证未通过（unknown），装前请到仓库确认最近更新与 issue

L4 · 真实安装等级说明 →

安全吗

本站尚未对该插件做风险分级

暂未覆盖，不等同于无风险

还在维护吗

活跃：最近一次提交在 29 天前

档位由哪些信号合成

本站实装验证（真实安装 L4 覆盖全站；L5 为运行时冒烟或实机截图，覆盖范围小于 L4） · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

⚠︎ 实装验证未通过（unknown · 2026/10/31） ——可能是验证环境差异，装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你

安装兼容性检查需源码安装

仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装；安装清单取自 dsh-image-modes/package.json

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包dsh-image-modes（未发布到 npm，仅可源码安装）

✓Node 引擎未声明 engines.node

✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束

✓入口文件main/exports/bin 已声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/11 22:14:23

安全扫描自动 · 静态分析源码

v2.7.0

🔵 扫描：含敏感能力尚无人工评估

展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力：执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量（至少其一）。这是能力清单，不是危险判定——具体能力项与证据见下方，安装前请自行判断是否需要。

可执行外部命令读写/删除本地文件发起外部网络请求

查看扫描证据（共 14 处，展示前 14 条）

写入本地文件
dsh-image-modes/index.js:121
await writeFile(candidate, buffer, { flag: 'wx' });
读取本地文件
dsh-image-modes/index.js:156
const buf = await readFile(p);
发起网络请求
dsh-image-modes/index.js:174
const res = await fetch(`${base}/v1/images/generations`, {
发起网络请求
dsh-image-modes/index.js:191
const r = await fetch(url, { signal });
发起网络请求
dsh-image-modes/index.js:204
const res = await fetch(`${base}/v1/chat/completions`, {
发起网络请求
dsh-image-modes/index.js:230
const res = await fetch(cfg.comfyHost + path, { signal: ac.signal });
执行外部命令固定命令
dsh-image-modes/index.js:255
const child = spawn('powershell.exe',
发起网络请求
dsh-image-modes/index.js:310
const res = await fetch(`${cfg.comfyHost}/prompt`, {
写入本地文件
dsh-image-modes/index.js:352
await mkdir(inputDir, { recursive: true });
写入本地文件
dsh-image-modes/index.js:354
await copyFile(localPath, dest);
写入本地文件
dsh-image-modes/index.js:511
await mkdir(outDir, { recursive: true });
读取本地文件
dsh-image-modes/index.js:534
const buf = await readFile(r.file);
读取本地文件
dsh-image-modes/index.js:544
const buf = await readFile(r.images[i].file);
发起网络请求
dsh-image-modes/index.js:665
const res = await fetch(`${base}/v1/chat/completions`, {

扫描于 2026/11/2（1 天前） · 范围全包扫描 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用，不构成安全背书；人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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功能亮点

本机GPU离线生图
显卡能力自检
文生图与局部重绘

展开完整介绍（81 字）↓

DSH Skill: 用本机 GPU 上的 ComfyUI + Z-Image Turbo 离线生图（零 API 费用），含显卡能力自检、文生图与局部重绘 CLI

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

local-imagegen 一个 DSH 技能：用本机 GPU 上的 ComfyUI + Z-Image Turbo 离线生成图片 —— 零 API 费用、无限次试错，也支持对已生成图片做局部重绘（inpainting）。这个仓库只有前端（技能说明 + 脚本）。出图能力来自你自己的 ComfyUI 后端与本地模型。特性 - 零边际成本：本地推理，不消耗任何云端积分 - 能力自检：出图前先探测显卡显存、驱动、CUDA、ComfyUI 安装与模型完整性，并强制向用户确认后才启用重负载 GPU 任务 - 文生图 CLI：常用比例预设、自定义尺寸、固定 seed 复现、批量出图挑选 - 局部重绘 CLI：矩形或阶梯形多边形蒙版，只改一小块而不整张重生成 - 可搬运：脚本内部没有写死的用户路径，LOCAL_IMAGEGEN_ROOT 等环境变量即可换机器环境要求 | 项目 | 要求 | | 显卡 | NVIDIA，显存 ≥ 6 GB（推荐 ≥ 8 GB） | | 驱动 | 支持 CUDA 12.8（实测 577.05 可用；580+ 可上 cu130 加速内核） | | Python | 3.10+（脚本只用标准库；inpaint.py 另需 Pillow） | | ComfyUI | 后端服务，默认路径 D:\dsh\ComfyUI，可用环境变量覆盖 |

展开完整文档（README 剩余 1 节）

local-imagegen

一个 DSH 技能：用本机 GPU 上的 ComfyUI + Z-Image Turbo 离线生成图片 —— 零 API 费用、无限次试错，也支持对已生成图片做局部重绘（inpainting）。

这个仓库只有前端（技能说明 + 脚本）。出图能力来自你自己的 ComfyUI 后端与本地模型。

特性

- 零边际成本：本地推理，不消耗任何云端积分
- 能力自检：出图前先探测显卡显存、驱动、CUDA、ComfyUI 安装与模型完整性，并强制向用户确认后才启用重负载 GPU 任务
- 文生图 CLI：常用比例预设、自定义尺寸、固定 seed 复现、批量出图挑选
- 局部重绘 CLI：矩形或阶梯形多边形蒙版，只改一小块而不整张重生成
- 可搬运：脚本内部没有写死的用户路径，LOCAL_IMAGEGEN_ROOT 等环境变量即可换机器

环境要求

| 项目 | 要求 |
| 显卡 | NVIDIA，显存 ≥ 6 GB（推荐 ≥ 8 GB） |
| 驱动 | 支持 CUDA 12.8（实测 577.05 可用；580+ 可上 cu130 加速内核） |
| Python | 3.10+（脚本只用标准库；inpaint.py 另需 Pillow） |
| ComfyUI | 后端服务，默认路径 D:\dsh\ComfyUI，可用环境变量覆盖 |
| 模型 | Z-Image Turbo int8 + Qwen3-4B 文本编码器 + VAE，合计约 11.3 GB |

后端怎么搭见 local-imagegen/SETUP-comfyui.md。

安装

1. 把 local-imagegen/ 整个目录放进 DSH 的技能根目录（默认 ~/.agents/skills/）：

$dest = "$env:USERPROFILE\.agents\skills"
New-Item -ItemType Directory -Force -Path $dest | Out-Null
Copy-Item -Path .\local-imagegen -Destination $dest -Recurse -Force

2. 确认技能加载器已启用（最常见的坑）：DSH 需要启用本地技能提供方 @deepseek-ai/dsh-skill-filesystem，否则技能目录永远是空的，agent 报 skill "local-imagegen" is unknown or no longer available —— 文件都在，只是没人来读。
完整排查步骤见 local-imagegen/INSTALL.md 的 2.1 节。

3. 验证：

python local-imagegen\scripts\check_capability.py --json

使用

技能注册后，直接对 agent 说"用 local-imagegen 画……"即可。也可以直接调脚本：

提示词写进 UTF-8 文件再传（Windows 命令行直传中文会乱码）
python local-imagegen\scripts\generate.py --prompt-file prompt.txt --ratio 16:9
python local-imagegen\scripts\generate.py --prompt-file prompt.txt --width 1344 --height 768 --seed 12345

局部重绘：蒙版越贴合目标物体越好
python local-imagegen\scripts\inpaint.py --image out.png --poly "1102,200 1126,200 1126,178 1246,178 1246,262 1126,262 1126,243" --prompt-file fix.txt

环境变量（都有默认值，换机器时覆盖即可）：

| 变量 | 默认值 | 说明 |
| LOCAL_IMAGEGEN_ROOT | D:\dsh\ComfyUI | ComfyUI 安装目录 |
| LOCAL_IMAGEGEN_HOST | http://127.0.0.1:8188 | 服务地址 |
| LOCAL_IMAGEGEN_UNET / _CLIP / _VAE | 见 INSTALL.md | 模型文件名 |

已知边界（请勿过度期待）

- CFG=1 让负面提示词数学上失效：Z-Image Turbo 是蒸馏模型，不要写"不要 XX"，只做正向描述。
- 细粒度机械结构不可靠，且失败是静默的：类别正确性高（是坦克），个体正确性低（是哪一型坦克）。
- 不适合：技术插图、真实人物/地点还原、画面内文字、精确数量与空间关系。
- 需要事实准确性时，正路是参考图 + 图生图/ControlNet，或挂对应 LoRA。

目录结构

local-imagegen/
├── SKILL.md 技能说明：执行流程、边界、环境坑（agent 读这个） ├── INSTALL.md 安装与排查 ├── SETUP-comfyui.md 后端搭建指南 └── scripts/ ├── check_capability.py 出图前的硬件能力检测（必须先跑） ├── ensure_server.ps1 探测/拉起 ComfyUI 服务 ├── comfy_client.py ComfyUI 客户端 + 工作流构建 ├── generate.py 文生图 CLI ├── inpaint.py 局部重绘 CLI（--denoise / --mask-blur 可控强度与软边） └── hybrid_patch.py 跨阶段像素级补丁：裁剪 → 重绘 → 原分辨率贴回，内置 --align-from 自动重定位

附带的 DSH 插件：dsh-image-modes

本仓库还包含一个 DSH 插件，把三种出图方式整合成一个工具，代码在 dsh-image-modes/：

gen_image(mode = "cloud" | "local" | "hybrid", prompt, ...) # 一个入口三种模式
image_modes_status() # 开工前自检：三种方式各自能不能用
understand_image(images, prompt) # 识图：读图中文字、多图对比、看图验收

- cloud：远端 OpenAI 兼容图像 API，最高 4K 档（2K ≈ 3.9MP），看得懂画面，但没有蒙版、没有 seed，每次都整幅重绘
- local：本机 ComfyUI + Z-Image Turbo，12–32 秒/张、零成本、seed 可复现、像素级蒙版重绘，上限约 1.03MP
- hybrid：本地先出草稿或打底，再交云端高清重构 —— 实测唯一同时保住"完成度 + 参考角色神态"的路线

插件把实测出来的取舍固化进了代码：mode 参数没有默认值（强制显式选择），工具描述里写明"调用前必须先问用户并说明取舍"，全身立绘提醒用 9:16、本地重绘提醒蒙版要贴合物体，云端带 4 次重试退避，ComfyUI 掉线可自动拉起。

安装

推荐：让 agent 帮你装。 对 DSH 里的 agent 说一句"把仓库里的 dsh-image-modes 装进 profile"，它会复制到 <profile>/vendor/、改 package.json、跑 pnpm install。

手动安装：

1. 把 dsh-image-modes 整个目录复制到 <profile>/vendor/dsh-image-modes
2. 在 <profile>/package.json 里：

{
"dependencies": { "dsh-image-modes": "file:./vendor/dsh-image-modes" },
"dsh": { "profile": { "bundles": ["@deepseek-ai/dsh-base", "@deepseek-ai/dsh-web-app", "dsh-image-modes"] } }
}

3. 在 profile 目录执行 pnpm install，然后重载 profile

安装后三个工具会出现在 agent 的工具表里。云端密钥不需要重复配置：插件复用 IMAGE_API_KEY / IMAGE_API_BASE 这套凭据引用。详见 dsh-image-modes/README.md。

许可

MIT

更新记录

- 1.2.1 —— ensure_server.ps1 修两处：ComfyUI 静默崩溃时不再无据可查（输出重定向到 <root>/logs/comfyui.out|err.log）；脚本改为纯 ASCII + 参数表，修掉"中文注释在 GBK 主机上破坏 PowerShell 行尾续行"的语法崩。另在本仓库加入 dsh-image-modes 插件。
- 1.2.0 —— 局部重绘可控化：inpaint.py 新增 --denoise（0.5–0.7 保住轮廓改外观、0.85–1.0 去物体填空白）与 --mask-blur（喂给模型的软边蒙版，消除接缝环）；新增 hybrid_patch.py 负责"云端出高清 → 本地精确修"的裁剪-重绘-贴回，并能自动换算跨阶段的坐标漂移；SKILL.md 补上"蒙版必须贴合目标物体"与"跨阶段必须先配准"两条实测教训。
- 1.1.0 —— 可移植化：去掉写死的用户路径，改用技能基目录相对路径；补上安装排查（技能加载器必须已启用）与分发必备条件说明。
- 1.0.0 —— 首版：能力自检、文生图与局部重绘 CLI。

致谢

Z-Image Turbo（扩散模型）、Qwen3-4B（文本编码器）、ComfyUI。