GPT2Image-Pro
面向生图业务的 SaaS 平台
套餐能力矩阵、Web + Codex 智能路由、4K Agent 生图和 OpenAI 兼容 API。
QQ 交流群：375682052 · 生产部署 · 部署方式 · 常用命令
GPT2Image-Pro 主应用位于 apps/web，共享能力位于 packages/*。README 保留项目入口和部署骨架；接口字段、后端调度、计费、Agent、队列、Sub2API、管理员权限等细节以站内系统文档为准：
- 公开系统文档：
/docs/system - 登录后台文档：
/dashboard/backend-help - QQ 交流群：375682052
项目定位
GPT2Image-Pro 的目标不是做一个单机版生图 Demo，而是把 ChatGPT Web、Codex/Responses、OpenAI 兼容外接 API 等账号能力统一接入账号池，转换成可运营、可计费、可分套餐交付的页面服务和 API 服务。它既适合个人把自己的账号整理成稳定的自用生图入口，也适合团队把账号池能力包装成面向用户的 SaaS 平台。
项目围绕三个问题设计：
- 账号如何转成服务：把 Web AT、Codex/Responses 账号、Sub2API 来源账号、外接 API 和 Adobe Firefly 后端纳入统一后端池，提供页面生图、Chat/Agent 和 OpenAI 兼容 API。
- 服务如何可控交付：通过套餐能力矩阵、API Key 额度、分组倍率、并发队列、审核策略、积分流水和 SLA 监控控制不同用户能用什么、能用多少、按什么价格用。
- 生图如何更像产品能力：同时支持普通生图、图生图、批量、瀑布流、Chat 上下文生图和 Codex 风格 Agent 迭代，而不是只暴露单个裸接口。
核心特性
1. 套餐能力细化，方便客户分层
传统生图面板通常只区分“能不能用”和“还有多少额度”。GPT2Image-Pro 把套餐拆成可配置的能力矩阵，管理员可以按套餐控制：
- 页面功能：文生图、图生图、逐行批量、瀑布流、Chat、Agent。
- API 权限：
/v1/images/generations、/v1/images/edits、/v1/chat/completions、/v1/responses、Agent API、额度查询等。 - 资源限制：上传图片大小、单次上传数量、批量生成数量、用户并发、API Key 独立额度。
- 计费规则：月赠积分、Chat 每轮基础价、Agent 每轮基础价、按量积分包价格、分组倍率、尺寸价格曲线。
- 风控策略：文本审核、图片审核、审核失败扣费规则、关闭提示词优化权限、审核拦截策略。
这样可以把普通用户、高级用户、API 用户、内部测试用户拆成不同产品层级。高级套餐可以包含低级套餐能力，同时再放开更高并发、更大上传、更低倍率或 Agent/API 能力。
2. Web + Codex + 外接 API 统一账号池，智能路由
平台支持把不同来源的生图能力放进统一调度层：
- ChatGPT Web 账号：适合 Web 能力、低成本或 Web-first 场景。Web 生图原生分辨率不可严格控制，但可由「分辨率超分」自动补足到目标尺寸（含接近 4K，见特性 5）。
- Codex/Responses 账号：适合 Responses 语义、图片工具、Chat/Agent、多轮上下文和更高分辨率输出。
- OpenAI 兼容外接 API：适合接入第三方网关或用户自己的上游服务，平台尽量按 OpenAI 风格透传。
- Mixed 分组：可把 Web、Codex 和外接 API 放进同一业务分组，按尺寸、请求类型、force web 范围、优先级、权重、冷却和错误状态自动选择后端。
调度层内置账号状态管理：成功/失败统计、限流、冷却、过载、无效凭据、并发占用、分组倍率和错误记录。对外 API 和页面请求都可以复用这套调度能力，使账号不只是“登录态”，而是可被产品化管理的服务资源。
3. Codex 风格 Agent 生图，并可 API 接出
页面 Agent 不是简单把提示词丢给图片接口，而是尽量模拟 Codex 式工作流：
- 支持联网搜索、工具调用、任务卡展示、自动多轮迭代和最终图片生成。
- 可按轮收取 Agent 基础积分，最终图片再按尺寸、数量、审核和分组倍率计费。
- 可结合 Codex/Responses 后端生成高分辨率图片，包括 4K 场景。
- 可通过旗舰版能力把 Agent 生图作为 API 暴露给第三方产品。
Chat 模式和 Agent 模式分开：Chat 更适合用户主动对话和上下文创作；Agent 更适合自动查资料、生成、判断、继续迭代的任务型流程。
4. Adobe Firefly 图像/视频直连后端
平台内置 Adobe Firefly 直连后端，把 Adobe 侧的图像和视频能力也产品化进同一调度层：
- 直连出图：直连 Adobe Firefly 出图，支持图像族（gpt-image-2/1.5 与 nano-banana 系列）与视频族（sora2/veo31/kling 等 7 族）；经 Go TLS 旁路过风控，自管 Adobe 账号/token 池，不依赖外部进程。
- 挂入分组兜底：作为“特殊 firefly account 成员”挂入现有分组，按优先级参与调度；配低优先级即作兜底层，在 Web/Codex 限流或耗尽时顶上。
- 强制路由与兼容转换：
force_firefly标志或firefly-*模型名可强制走 Adobe；收到后把站内标准请求兼容转换成 Firefly 格式（尺寸→比例/分辨率、质量→detailLevel、默认族 gpt-image-2、图生图 referenceBlobs），不支持的参数静默忽略。 - 计费与监控：视频 30 积分/秒 × 时长 × 模型族倍率；图像/视频每模型族倍率均可配；全局状态监控含 Adobe 健康块与独立视频统计。
- 账号导入与换号重试：直连模式自管 Adobe cookie 账号池，后台支持单条与批量导入（粘贴多份 cookie，逐条刷新验证、按 Adobe 身份去重）；同一后端（伪账号）内出图遇 429/配额/鉴权会自动轮换账号重试，本后端账号轮完才交外层切其它 Adobe 后端。导出 cookie 用仓库附带的
tools/adobe-cookie-exporter/（Chrome/Edge MV3 浏览器扩展，思路参照原 adobe2api 项目）：登录firefly.adobe.com后一键导出 Adobe/Firefly 登录 cookie（含 HttpOnly 会话 cookie），导出的 JSON 与后台导入框直接兼容。
路由与兜底细节见 docs/adobe-firefly-routing.md，兼容转换细节见 docs/adobe-firefly-compat.md。
5. 出图分辨率超分与高清修复
平台在最终图落库前做两道相互独立的服务端后处理，解决「上游返回图分辨率不达标、画质偏软」——尤其 Web、Codex 等后端不严格遵循请求尺寸：
- 分辨率超分（自动）：当最终图较长边低于请求目标的 2/3 时，用 Real-ESRGAN（general-x4v3）放大 4 倍，再按比例缩到目标边长（
fit: inside，不裁剪、不改宽高比）；若上游图极小、放大 4 倍后仍不足目标，则以放大结果为准、不做模糊拉伸（此时输出可能仍略小于目标）。因此 Web / Codex 出图也能自动补足到接近 4K 的目标分辨率。CPU 推理运行在独立 Worker，默认单并发、限制 ONNX 线程，不占用 Next.js 进程；仅对最终图触发，由系统设置IMAGE_SUPER_RESOLUTION_ENABLED控制（默认关）。 - 高清修复（手动）：与超分独立的可选增强。用户在创作页勾选「高清修复」或 API 传
hd_repair=true时，用 SCUNet 对最终图做盲复原（去噪、去压缩块、增强质感，不改分辨率）。CPU 推理较重（512 约 11 秒、1024 约 35 秒），服务端全局串行排队（同时最多一个修复推理）以防并发打满机器，较长边超过 2048 的超大图跳过；由系统设置IMAGE_RESTORATION_ENABLED控制（默认关），需用户手动勾选。 - 组合与容错：两者可叠加，顺序为「先修复（原分辨率、省算力）再超分（放大到目标）」；均不裁剪、不改宽高比，任一步失败自动回退原图、不阻断出图。
能力概览
- 页面创作：文生图、图生图、逐行批量、瀑布流、chat(codex) 上下文生图、chat(web) 对话式生成（图像 / 可编辑 PPT / 分层 PSD）、Agent 自动迭代、图库、历史记录、参考图引用和发送到其他创作入口。
- OpenAI 兼容 API：
/v1/chat/completions、/v1/images/generations、/v1/images/edits、/v1/images/{task_id}、/v1/responses、/v1/agents/images、/v1/models、/v1/credits。 - 可编辑文件生成 API：
/v1/ppts、/v1/psds——对话式驱动 ChatGPT 代码解释器产出可编辑.pptx/ 分层.psd（含素材 zip），仅调付费级 Web 账号，按任务固定价扣费；支持同步 keep-alive 与async:true（GET /v1/editable-file-tasks/{task_id}轮询 +callback_url回调）。 - 异步图片任务：图片生成和编辑接口支持同步返回，也支持
async、callback_url和任务查询。 - 账号池与调度：Web 账号、Codex/Responses 账号、外接 API、Adobe Firefly 后端、mixed 分组、优先级、权重、并发、排队、冷却、错误标记、分组倍率和 Sub2API 同步任务。
- Adobe Firefly 后端：图像（gpt-image-2/1.5、nano-banana 系列）和视频（sora2/veo31/kling 等 7 族）直连出图，挂入分组按优先级兜底，支持
force_firefly强制路由、站内请求兼容转换、按模型族倍率计费和独立视频统计。 - 分辨率超分与高清修复：最终图自动超分校准到目标分辨率（Real-ESRGAN，Web/Codex 也可补足到接近 4K），并可选 SCUNet 高清修复（盲复原、手动开、服务端串行）。
- 计费与套餐：能力矩阵、套餐订阅、按量积分包、API Key 独立额度、尺寸价格曲线、Chat/Agent 轮次价格、积分流水和用户侧计费明细。
- 运营后台：三级管理员、用户管理、公告、工单红点、状态监控、SLA、历史错误、照片销毁、内置定时任务和系统设置。
- 注册机辅助工具：仓库附带
注册机/，可按示例配置批量生成本项目可导入的 ChatGPT Web AT；在合适的代理和邮箱服务配置下，可支撑数百并发生成 Web AT。该工具是账号准备辅助，不是 Web 应用运行必需组件。
界面预览
套餐能力矩阵 |
积分计价曲线 |
系统设置 |
用户管理 |
Adobe 账号管理（Admin · Adobe 后端） |
配置来源
- 运行时优先读取数据库
system_setting，未配置时回退环境变量。 - 首次启动会初始化缺失的非密钥默认配置，包括套餐能力矩阵、套餐价格、按量积分包、审核和后端冷却默认值；已有数据库配置不会被覆盖。
- 默认启用自用模式：公开注册关闭；如果没有超管，启动时会创建本地超管并随机生成密码。初始密码写入启动日志和
.gpt2image/super-admin-credentials.txt，可用GPT2IMAGE_BOOTSTRAP_CREDENTIALS_PATH覆盖路径。
本地开发
git clone <repo-url> cd GPT2Image-Pro pnpm install cp .env.example .env.local mkdir -p apps/web cp .env.local apps/web/.env.local pnpm db:push pnpm dev:web
本地最少需要配置：
DATABASE_URL=postgresql://user:password@host:5432/gpt2image BETTER_AUTH_SECRET=<random-secret> BETTER_AUTH_URL=http://localhost:3000 NEXT_PUBLIC_APP_URL=http://localhost:3000
开发地址默认是 http://localhost:3000。
生产部署
生产部署按模块拆开：Web 应用负责页面、API 和默认内置定时任务，Go sidecar 负责 ChatGPT Web 账号。Sub2API、支付和对象存储按业务需要启用。
两种部署方式（二选一）
| 方式一：Docker Compose（推荐） | 方式二：源码部署 | |
|---|---|---|
| 适合谁 | 单机生产、想一条命令拉起全部 | 已有自己的 PostgreSQL / Nginx / 对象存储 / 发布流程 |
| 怎么起 | docker compose up -d |
pnpm build:web + 自己守护进程 |
| 数据库 + 迁移 | Compose 自带 PostgreSQL，自动跑迁移 | 用你自己的 PostgreSQL，手动 pnpm db:push |
| 进程守护 | Compose 托管 Web / 迁移 / Go sidecar | 自己用 PM2 / systemd 守护 Web 与 Go sidecar |
| 环境变量文件 | cp .env.docker.example .env（仅读 .env） |
cp .env.example .env.local（读 .env.local） |
新部署优先用方式一；只有已有成熟基建（自己的库/反代/发布流程）才选方式二。下面分别给出两种方式的完整步骤。
环境变量文件对照（别拿错模板）：
部署方式 复制哪个模板 实际读取 Docker Compose cp .env.docker.example .env仅 .env（精简、约 30 行）源码 / 本地开发 cp .env.example .env.local.env.local（完整模板，含全部可选功能）仓库只有这两个模板。
.env.example（大的）不是给 Docker 的；Docker Compose 不读.env.local。DATABASE_URL在 Docker 下由POSTGRES_USER/PASSWORD自动拼好并覆盖，不用手写。
方式一：Docker Compose（推荐）
Release 镜像发布在 GHCR（GitHub Container Registry）。GHCR 是 GitHub 自带的 Docker 镜像仓库，不需要单独使用 DockerHub。
cp .env.docker.example .env docker compose pull docker compose up -d
默认 compose 会启动 PostgreSQL、Web 应用、数据库迁移任务、Real-ESRGAN Worker 和 ChatGPT Web sidecar。首次启动默认自用模式，超管密码会写入 app-bootstrap volume 内的 super-admin-credentials.txt，也可通过日志查看。
GPT2IMAGE_IMAGE_TAG 同时控制 Web、数据库迁移、超分 Worker 和两个 sidecar 的镜像版本。升级时不要只改其中一个镜像；让所有服务使用同一个 tag，避免 Web 新版本启动但迁移任务或 sidecar 仍停留在旧版本。
镜像命名空间由 GPT2IMAGE_IMAGE_NAMESPACE 控制，默认是 gaoren002。如需用新版 compose 回滚到 v0.8.3 或更早版本，请同时设为 meowfree。
启动后查看状态：
docker compose ps docker compose logs -f web
升级到新版本：
docker compose pull docker compose up -d
如果只修改 .env 里的运行时配置，不需要重新构建镜像，执行 docker compose up -d 让容器重新创建即可。
如果遇到容器内 .next/cache 权限错误，先拉取包含权限修复的新镜像并重建容器：
docker compose pull docker compose up -d --force-recreate
如果需要从源码本地构建镜像：
cp .env.docker.example .env docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.build.yml up -d --build
ChatGPT Web 出口代理与多上游故障转移
ChatGPT Web 车道经 chatgpt-web-proxy 访问 chatgpt.com，机房 IP 通常被直接
封禁，需要经 WARP 等 socks5 出口。Cloudflare 偶尔会拉黑某个出口 IP（表现为
大量 unexpected EOF 与生成超时），因此推荐配置多上游池：sidecar 每 60 秒
用与业务一致的 TLS 指纹探测各出口，当前出口连续失败自动切换到健康备胎。
1）在 docker-compose.yml 增加 WARP 出口（同一 compose 网络内用服务名互访）：
warp-a: image: caomingjun/warp restart: unless-stopped cap_add: [NET_ADMIN, MKNOD, AUDIT_WRITE] sysctls: net.ipv4.conf.all.src_valid_mark: 1 # 容器内监听 socks5 :1080；不要用 hostNetwork/privileged， # 否则 WARP 的 TUN 接口会写进宿主机网络栈，可能弄断整机网络。
2）在 .env 配置出口池（逗号分隔、按优先级）：
# 单出口（最简） CHATGPT_WEB_UPSTREAM_PROXY_URL=socks5://warp-a:1080 # 多出口（推荐；第二个可以是另一台服务器上的 WARP，带认证+公网地址） CHATGPT_WEB_UPSTREAM_POOL=socks5://warp-a:1080,socks5://user:pass@1.2.3.4:1080 # 可选调优（默认值） CHATGPT_WEB_UPSTREAM_PROBE_INTERVAL_SECONDS=60 CHATGPT_WEB_UPSTREAM_PROBE_FAILURES=3
多出口只有在不同网络路径下才有意义（不同机房各跑一个 WARP，出口 IP 落在
不同 Cloudflare 接入点）；同一台机器开多个 WARP 出口 IP 相同，起不到轮换作用。
跨服务器部署第二个 WARP 只需一次性三步：目标机器 docker run 同参数 WARP
（建议经 -e GOST_ARGS="-L socks5://user:pass@:1080" 加认证并 -p 1080:1080）、
防火墙只放行主服务器 IP 访问 1080、把地址填入上面的 POOL。
3）验证与观测：
curl http://localhost:3021/healthz
# upstreams[] 显示每个出口的 active/healthy/failures（URL 中凭据已脱敏）不配置任何上游变量时 sidecar 直连，行为与旧版本一致；切换上游时会自动作废 绑定旧出口的会话与 cf_clearance，无需人工干预。
方式二：源码部署
适合已有自己的 PostgreSQL、Nginx、对象存储和发布流程的环境。需要你自行准备数据库、守护 Web 进程与 Go sidecar。下分三个模块。
1. Web 应用
git clone https://github.com/gaoren002/GPT2Image-Pro.git
cd GPT2Image-Pro
cp .env.example .env.local
mkdir -p apps/web
cp .env.local apps/web/.env.local
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm db:push
pnpm build:web
pnpm --filter @repo/web startReal-ESRGAN 必须以独立进程常驻；使用 PM2/systemd 分别守护 Web 和 Worker：
SUPER_RESOLUTION_WORKER_BIND=127.0.0.1 \ SUPER_RESOLUTION_WORKER_PORT=3310 \ SUPER_RESOLUTION_INTRA_OP_THREADS=24 \ pnpm --filter @repo/web start:super-resolution-worker
Web 默认调用 http://127.0.0.1:3310。生产环境建议给两端配置相同的
SUPER_RESOLUTION_WORKER_SECRET，并通过 systemd CPUQuota 或容器 CPU 限额保留页面服务算力；
参考 deploy/systemd/gpt2image-super-resolution-worker.service.example。
生产环境建议明确配置：
DATABASE_URL=postgresql://... BETTER_AUTH_SECRET=... BETTER_AUTH_URL=https://your-domain.example NEXT_PUBLIC_APP_URL=https://your-domain.example
普通 next start / standalone 部署不需要配置 NEXT_PUBLIC_ASSET_PREFIX，也不需要手工处理静态资源；Next 会从应用自身目录提供 _next/static。
源码部署更新：
git pull pnpm install --frozen-lockfile pnpm db:push pnpm build:web pm2 restart gpt2image-web
如果不用 PM2，请把最后一行替换成自己的 systemd、Docker 或进程管理命令。
2. Go Sidecar
Web 账号池依赖 services/chatgpt-web-proxy，生产环境应单独常驻运行；如果完全不使用 Web 后端，可以不启用这一模块。
cd services/chatgpt-web-proxy go build -o chatgpt-web-proxy . CHATGPT_WEB_PROXY_BIND=:3021 \ CHATGPT_WEB_PROXY_SECRET=<proxy-secret> \ ./chatgpt-web-proxy
Web 应用侧配置：
CHATGPT_WEB_PROXY_URL=http://127.0.0.1:3021 CHATGPT_WEB_PROXY_SECRET=<proxy-secret>
3. 定时任务
Web 应用默认启用内置定时任务，会自动执行 pending 超时退款、照片销毁清理、积分过期、Web 账号刷新和 Sub2API 自动同步检查。多实例部署时会使用 PostgreSQL advisory lock，避免多个 Web 进程重复执行同一个任务。
普通部署不需要配置 crontab。后台可在系统设置里调整 INTERNAL_JOB_SCHEDULER_ENABLED 和各任务间隔。
其中 /api/jobs/images/expire-pending 同时负责 pending 超时退款和“照片销毁”清理。后台「系统设置 > 存储 > 照片销毁时间（小时）」默认为 0，表示生成图永久保存；填入小时数后，超过保留时长的图片文件会被清理，生成记录和计费流水仍保留。
推荐模块
- Sub2API 后端同步：推荐但可选。启动后在后台创建同步任务，任务规则会存入数据库，后续调整不需要重启 Docker。只有把
SUB2API_POSTGRES_URL写进.env作为环境变量兜底时，改动后才需要执行docker compose up -d重新创建 Web 容器；不需要--build，也不需要重新构建镜像。 - 支付模块：公开运营建议配置 Creem 或 Epay。至少设置
PAYMENT_PROVIDER、对应支付密钥、回调密钥和前端价格 ID。 - 对象存储：未配置时可使用本地
storage/；生产公开访问建议配置 S3/R2/MinIO 兼容存储。 - Upstash 限流：可选。配置
UPSTASH_REDIS_REST_URL和UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN后启用；各类每分钟请求阈值可在后台系统设置中调整。
除上述密钥和域名外，尽量复用系统初始化写入的默认配置；启动后通过后台系统设置调整。
发布
仓库发布地址为 gaoren002/GPT2Image-Pro。打版本 tag 会触发 GitHub Actions：
- 构建并推送
ghcr.io/gaoren002/gpt2image-pro-web - 构建并推送
ghcr.io/gaoren002/gpt2image-pro-migrate - 构建并推送
ghcr.io/gaoren002/gpt2image-pro-chatgpt-web-proxy - 构建并推送
ghcr.io/gaoren002/gpt2image-pro-chatgpt-register - 创建 GitHub Release 草稿，并附带 compose 部署包
git tag -a v0.1.0 -m "v0.1.0"
git push origin v0.1.0常用命令
pnpm dev:web pnpm build:web pnpm typecheck pnpm test pnpm --filter @repo/shared test:matrix pnpm --filter @repo/web test -- responses-native-state pnpm db:generate pnpm db:push pnpm db:studio
TODO
- Sub2API 非数据库接口：当前同步优先面向已有数据库接入方式，后续适配 Sub2API 管理员 API，减少部署时对 Sub2API 数据库直连的依赖。
- Codex 登录接口：补充 Codex/Responses 账号登录、凭据刷新和导入接口，降低手工维护账号池的成本。
- Agent 分支能力：补充类似 playground 的多轮分支/回退/重选路径，用于保留不同图片迭代方向，并处理历史图引用重映射。
- Agent 批量图片工具：评估
generate_image_batch类工具接入，同时解决粘性会话、计费、任务卡展示和多图引用的一致性。 - 可编辑文件任务级幂等：
/v1/ppts、/v1/psds已支持同步与async任务态；后续补client_task_id任务级幂等（当前为计费层幂等）与可选的 DB 持久任务表（当前异步任务为进程内内存态、30 分钟 TTL、多实例不共享）。
特别致谢
License
AGPL-3.0-only