核心用法
baoyu-image-gen 是一个基于 TypeScript/Bun 的命令行图像生成工具，封装了 OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、OpenRouter、DashScope（阿里通义万象）、Z.AI GLM-Image、MiniMax、Jimeng（即梦）、Seedream（豆包）及 Replicate 等 10 余家主流平台的图像生成 API。用户通过 CLI 参数指定提示词、输出路径、提供商、模型、宽高比、质量预设及参考图像，即可触发单图或批量生成。
关键使用流程：
1. 首次配置：工具启动时会按优先级查找 EXTEND.md 配置文件（项目级 → XDG → 用户级），若不存在则启动交互式向导收集默认提供商、模型、质量及保存路径，完成配置后才解锁生成功能。
2. 单图模式：--prompt + --image 必需，可选 --ar（宽高比）、--quality（normal/2k）、--ref（参考图）、--provider/--model 覆盖默认模型。
3. 批量模式：--batchfile batch.json --jobs 4 启动并行工作流，适合已确定的多图任务，内置重试与并发控制。
4. 身份保持生成：使用 --ref 传入 2-4 张参考图，配合简短硬约束提示词（如 "Use the person in the reference as the same identity"），避免长描述导致模型合成新人物。
显著优点：
- 多平台统一抽象：单一 CLI 接口屏蔽 10+ 提供商的差异，支持自动选型（按 API key 存在性或参考图需求）。
- 灵活的宽高比与质量：原生支持 1:1、16:9、9:16、2.35:1 等比例，2K 默认质量平衡速度与细节。
- 参考图身份保持：针对人物/角色一致性优化，明确区分 "保留身份" 与 "重绘风格" 的提示策略。
- 企业级批量能力：内置并发限制、逐图重试、失败统计，适合内容生产管线。
- 可扩展配置：EXTEND.md 支持自定义默认模型、批处理 worker 上限、提供商专属并发参数。
潜在缺点与局限性：
- 依赖 Bun 运行时：虽支持
npx -y bun回退，但 Bun 并非 Node.js 生态标配，部分企业环境需额外安装。 - 配置前置门槛：首次使用强制完成交互配置，对自动化 CI/CD 场景不够友好。
- 参考图支持碎片化：Jimeng、Seedream 3.0、SeedEdit 3.0 完全不支持参考图；各提供商对参考图的格式、数量、大小限制不一，需查阅 provider-specific 文档。
- OpenAI 兼容网关的语义差异：
openai-native与ratio-metadata两种 dialect 需用户根据上游网关手动选择，易混淆。 - Codex/ChatGPT OAuth 不兼容：明确说明桌面端登录凭证无法替代
OPENAI_API_KEY，需额外 fallback 逻辑。
适合人群：
- 需要跨平台统一管理的 AI 绘画工作流用户
- 批量生成文章配图、电商素材、漫画分镜的内容生产者
- 追求人物/角色一致性的 IP 创作者与虚拟偶像运营
- 具备 CLI 基础、能接受 Bun 环境的开发者与技术型设计师
常规风险：
- API 密钥泄露：需配置 10 余种环境变量，密钥管理不当易导致滥用或额度盗刷。
- 内容安全与合规：多平台生成内容需遵守各提供商的可接受使用政策（AUP），批量生成可能触发速率限制或账号审查。
- 参考图隐私：上传真人参考图可能涉及肖像权与数据跨境传输风险。
- 成本失控：批量任务默认自动并发，高分辨率（4K）或高数量任务可能快速消耗 API 额度，建议配置
BAOYU_IMAGE_GEN_MAX_WORKERS限制并发。 - 模型漂移：使用新生成图像作为后续参考图（未经用户明确请求）会导致身份特征逐代退化，文档已明确禁止此行为。