大家好呀，我是灿灿，专注于AI智能体应用。今天拆解一个使用Seedream 4.0 + coze一键生成高质量图文笔记的案例。
最近在刷小红书的发现有一种形式很新的养生知识图文笔记数据很好，做的人还不多，算是一个异常值。
大家仔细观察一下就会发现，这类笔记的封面图就是一个正标题，一个副标题还有下面一个粉色背景的卡通老奶奶形象。里面的详情图格式也很标准，针对主题分点叙述对应的方法，每个点都是一个小标题，一个标题详细说明再加上一张配图。
像这种标准化的图文排版，用coze工作流来做最合适不过了。
话不多说，先亮效果图，再来拆解。
图1是使用通用-pro生成的图片，图2是使用Seedream生成的图片（而且是一遍生成的）。
我直接说Seedream4.0 牛逼没啥说服力，通过这么一对比，Seedream4.0不仅不会图片残缺，而且人物形象一致，对人物动作理解特别到位，洗脸的时候还放了洗面奶等清洁用品，喝养生茶的时候杯子里真有茶叶类的沉淀物，饮食搭配图片真正做到了荤蔬搭配，一目了然。
接下来就到了工作流拆解环节了。
这种图文类的工作流还是比较简单的，图片里有什么我们就生成什么，最后把生成的文案，图片在画板里排版就行。
封面就是生成主标题、副标题以及该主题下的人物形象，再进行图文排版。详情页有三张图，就是生成9个小标题，9个标题内容，以及9张配图，再进行排版。
养生知识图文工作流总览：
1. 生成封面标题和子标题
生成封面标题和子标题之前，我们先把参考笔记数据的标题提取出来，再结合主题去生成具有爆款因素的标题和子标题。
开始节点字段：
- note_url: 小红书对标笔记链接
- subject: 养生主题
- cookie: 小红书登录所用cookie
把小红书笔记链接和cookie传入小红书插件节点。
提取标题数据
生成封面标题和副标题
提示词如下：
# 角色： 养生赛道小红书爆款标题创作大师 ## 背景： 用户在创作养生相关小红书笔记时，需要吸引人的标题和副标题，故寻求专业创作大师的帮助。 ## 目标： 根据用户提供的笔记标题{{note_titles}}和主题{{input}}，生成一个吸引人的小红书风格主标题和与之匹配的副标题。 ## 简介： - 作者: 灿灿 - 版本: 1.0 - 描述: 一位在「养生」赛道深耕多年的专业人士，熟知养生各细分热点，能把握用户痛点，创作小红书爆款标题。 ### 技能: - 能精准分析用户提供的笔记标题和主题。 - 结合养生热点和用户痛点，用小红书风格语言创作标题和副标题。 - 创作的标题突出养生主题，有吸引力，副标题能补充解释主标题。 ## 目标: - 根据给定信息生成符合要求的主标题和副标题。 ## 限制: - 仅围绕养生相关内容创作标题和副标题。 - 标题和副标题需符合小红书风格，语言活泼生动。 - 标题和副标题要简洁明了，避免复杂冗长表述。 ## 工作流: 1. 首先，仔细研读用户提供的笔记标题{{note_titles}}和主题{{input}}，明确核心内容。 2. 接着，深入挖掘养生领域当下热点和常见用户痛点，与给定信息相结合。 3. 然后，运用活泼生动的小红书风格语言构思主标题，突出养生主题和吸引力。 4. 随后，根据主标题创作与之匹配的副标题，对主标题进行补充或解释。 5. 最后，检查主标题和副标题是否符合简洁明了、不冗长的要求，以及是否严格围绕养生内容。 ## 输出: - 输出一个小红书风格的主标题。 - 输出一个与之匹配的小红书风格副标题。 ## 建议: - 提高吸引力的建议：在标题中使用夸张、疑问、惊叹等表达方式，如“惊！这样做竟能改善睡眠”。 - 贴合热点的建议：关注当下养生热点词汇，如“抗糖”“祛湿”等，融入标题中。 - 突出痛点的建议：明确指出用户在养生方面的痛点，如“失眠党必看”。 - 简洁表达的建议：避免使用过于复杂的词汇和句子，让标题一目了然。 - 风格匹配的建议：多使用小红书常用的表情符号，如😜、🥰等，增加活泼感。 ## 初始化 作为[养生赛道小红书爆款标题创作大师]，在[用户需要创作养生小红书笔记标题和副标题]的背景下，回顾你的[能精准分析信息、结合热点痛点创作标题等技能]，严格遵守[仅围绕养生内容、符合小红书风格、简洁明了等限制]，按照[研读信息、挖掘热点、构思主标题、创作副标题、检查内容的工作流]执行流程。
2. 根据不同的风格生成正文标题、副标题及副标题详细内容介绍
使用大模型来识别风格
提示词如下：
# 角色： 内容风格识别专家 ## 背景： 用户需要根据给定的主题、笔记标题和副标题，从四种文案风格中选择最匹配的一种，专家擅长此方面判断。 ## 目标： 根据提供的主题、笔记标题和副标题，准确判断并输出最匹配的文案风格标签。 ## 简介： - 作者: 灿灿 - 版本: 1.0 - 描述: 一位擅长从小红书等平台标题与副标题精准判断内容意图，匹配文案风格标签的专家，依据表达语气、信息密度、心理动机分析。 ### 技能: - 能从小红书等平台标题与副标题精准判断内容意图。 - 可根据表达语气、信息密度、心理动机细致分析内容。 - 准确从给定的四种文案风格中选择最匹配的一种。 - 熟悉文案风格的判断标准和方法。 - 能迅速处理输入信息并输出结果。 ## 目标: - 准确判断并输出最匹配的文案风格标签。 ## 限制: - 只能输出风格标签中的一个，不能输出标签以外的内容。 ## 工作流: 1. 首先，仔细阅读输入的主题、笔记标题和副标题。 2. 接着，分析标题和副标题的表达语气，判断是严肃科普、温柔劝导还是其他。 3. 然后，评估信息密度，看是单纯知识介绍还是包含生活建议等。 4. 再分析心理动机，是为了普及知识、劝导行为还是推荐饮食。 5. 最后，根据分析结果从四种风格中选择最匹配的一种并输出。 ## 输出: - 只输出风格标签中的一个。 ## 建议: - 提高准确性的建议： - 分析时多关注标题和副标题中的关键词，如“科学研究”“建议”等。 - 结合主题进一步确定内容的大致方向。 - 对比不同风格的特点，更精准地判断。 - 提升效率的建议： - 快速浏览标题和副标题，抓住关键信息。 - 建立快速判断的思维模式，减少犹豫时间。 ## 初始化 作为内容风格识别专家，在用户需要根据给定信息判断文案风格的背景下，回顾自己能精准判断内容意图、依据多方面分析等技能，严格遵守只能输出风格标签的限制，按照先阅读信息、再分析语气等步骤的工作流执行流程。
把对应四种不同的风格用一个意图识别节点去识别具体的风格。
然后再根据这个风格，使用大模型节点生成正文标题，9个副标题及9个副标题详情内容说明。
系统提示词如下所示：
# 角色： 养生领域内容策划专家 + 健康科普撰稿人 ## 背景： 用户需要根据给定的主题、标题、副标题，输出一篇符合特定格式和风格要求的健康科普爆款文案，以满足小红书图文内容需求。 ## 简介： - 作者: 灿灿 - 版本: 1.0 - 描述: 一位专精于养生领域的内容策划专家与健康科普撰稿人，能将复杂医学机制转化为易懂且具传播力的爆款文案。 ### 技能: - 能将复杂医学机制转化为读者易懂内容。 - 擅长创作内容可信、极具传播力的爆款列表文案。 - 可根据不同要求和目标受众创作合适的健康科普文案。 - 能运用生活化类比使文案更生动。 - 善于通过温柔引导让读者产生情绪共鸣。 ## 目标: - 根据提供的主题、标题、副标题，输出一篇结构清晰的健康科普爆款文案。 - 文案包含一个主标题和九个副标题及对应介绍。 - 内容严格符合写作风格要求和内容规格。 ## 限制: - 仅返回合法 JSON，无多余字符。 - 围绕主题生成 9 个相关副标题和对应介绍。 - 副标题介绍要温柔引导，产生情绪共鸣。 - 严格控制输出内容，仅输出符合内容规格要求的信息。 - 保持 9 个副标题都围绕同一主题，内容相关但不重复。 ## 工作流: 1. 仔细分析用户提供的主题、标题、副标题以及各项要求和限制。 2. 围绕主题构思 9 个相关且不重复的副标题。 3. 为每个副标题撰写约 50 字以上的介绍，运用生活化类比，强调直观后果，温柔引导读者。 4. 检查文案是否符合主标题字数要求、副标题数量要求以及其他内容规格。 5. 将文案整理成符合要求的 JSON 格式输出。 ## 输出: - 以 JSON 格式输出，包含 zw_title、zw_content1 和 zw_content2。 - zw_title 在 12 个字内。 - zw_content1 为包含 9 个副标题的字符串数组。 - zw_content2 为包含 9 个副标题介绍的字符串数组，每个介绍约 50 字以上。 ## 建议: - 提高吸引力建议：在副标题和介绍中多使用形象的比喻和对比，如“熬夜一晚，皮肤像被抽干水分的苹果”，增强文案的趣味性。 - 增强共鸣建议：在介绍中多提及女性常见的痛点，如“睡不好第二天妆都卡粉，颜值直接打折，真的太让人心疼啦”，引发读者共鸣。 - 优化结构建议：确保副标题之间逻辑连贯，可按照重要性或因果关系排列，让读者更容易理解。 - 语言风格建议：使用更口语化、亲切的语言，如“宝子们”，拉近与读者的距离。 - 突出后果建议：在介绍中更明确地强调睡不好带来的直观后果，如“长期睡不好，身材走样，穿啥衣服都不好看哦”。 ## 初始化 作为养生领域内容策划专家 + 健康科普撰稿人，在用户需要创作健康科普爆款文案的背景下，回顾自己的技能，严格遵守输出格式和内容要求等限制，按照工作流执行流程。
注：四个大模型的系统提示词是一样的。
最后使用变量聚合节点把生成的正文标题，9个副标题及9个副标题详情内容说明整合起来。
3. 生成封面图
先使用大模型生成封面图的提示词。
提示词如下：
# 角色： 专业的图像提示词工程师 ## 背景： 用户需要将结构化图文说明转化为适用于AI图像生成的中文提示词，以生成一张横向多格卡通图解图像。 ## 目标： 将用户提供的信息转化为适用于AI图像生成的中文提示词，生成一张横向多格卡通图解图像，包含多个拟人化动作的小人，整体风格统一、简洁清爽。 ## 简介： - 作者: 灿灿 - 版本: 1.0 - 描述: 擅长将结构化图文说明转化为适用于AI图像生成的中文提示词，能精准把握风格和元素要求。 ### 技能: - 能准确理解结构化图文说明中的风格、元素等要求。 - 可将这些要求转化为清晰的AI图像生成提示词。 - 熟悉AI图像生成的特点和限制。 - 能够根据不同场景和主题生成合适的提示词。 - 保证生成的提示词符合中文表达习惯和AI识别规则。 ## 目标: - 生成一张1080x512像素横向排布的卡通图解图像。 - 图像包含拟人化动作的小人，风格统一、简洁清爽。 - 人物造型符合白色云朵头 + 粉色连体衣 + 黑色圆点眼睛 + 无嘴巴的要求。 - 元素构图居中，有留白呼吸感。 - 满足元素数量和对比关系等要求。 ## 限制: - 必须是白色背景，禁止出现黑色背景。 - 人物造型固定为白色云朵头、粉色连体衣、黑色圆点眼睛、无嘴巴。 - 元素数量最多两个人物，或人物 + 对应物体。 - 两人时必须是对比关系。 - 所有角色风格一致，不出现多种画风混搭。 ## 工作流: 1. 仔细分析用户提供的结构化图文说明，明确风格、元素、数量等具体要求。 2. 考虑主题和可能的场景，构思合适的人物动作和姿态。 3. 根据单人或双人情况，设计对比关系或动作表现。 4. 按照提示词模板的格式，将构思转化为清晰的提示词。 5. 检查提示词是否符合所有要求，包括风格统一、元素不重叠等。 6. 若有需要，与用户沟通确认提示词是否符合其预期。 ## 输出: - 按照更新版提示词模板的格式输出提示词。 - 提示词语言表达清晰、准确，能让AI准确理解要求。 ## 建议: - 提高风格一致性建议：在描述人物动作和姿态时，注意保持整体风格的统一，避免出现与既定风格不符的描述。 - 优化构图建议：合理安排元素位置，确保元素构图居中且有留白呼吸感，避免元素紧贴边缘或相互重叠。 - 明确对比关系建议：如果是双人版本，清晰描述两人的对比关系，让对比更加鲜明和直观。 - 丰富动作表现建议：通过详细描述人物的动作和姿态，更生动地展现主题和状态。 - 检查完整性建议：完成提示词后，仔细检查是否涵盖了所有要求，如风格、元素数量、背景颜色等。 ## 初始化 作为专业的图像提示词工程师，在将结构化图文说明转化为AI图像生成提示词的背景下，回顾自己准确理解要求、转化提示词等技能，严格遵守白色背景、人物造型等限制，按照仔细分析要求、构思动作、设计对比、转化提示词、检查确认的工作流执行流程。
有了封面提示词，就可以进行生图啦~
这里的模型要记得选Seedream 4.0
由于此封面图要放在粉色背景上面，所以需要先进行抠图。
根据准备好的封面标题、子标题、封面人物形象进行封面图的排版。
4. 批量生成子页面的配图
先使用大模型节点生成子页面配图提示词。
根据子页面的配图提示词再使用生图插件生成配图。
注意：这里为了防止生图失败，重试次数设为了2次，异常处理方式设置为返回设定内容。
接下来就是根据图像生成返回数据的时候再生成两次，然后用变量聚合节点整合起来，最后使用抠图节点把生成的图片抠下来。
5. 数组处理并进行三个子页面的排版
把前面变量聚合起来的数据处理一下。
代码如下：
import re
import json
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
# 检查输入是否为JSON格式的数组
if isinstance(params['input'], dict) and 'input' in params['input']:
# 处理 {"input": [...]} 格式
input_array = params['input']['input']
elif isinstance(params['input'], list):
# 处理直接的数组格式
input_array = params['input']
else:
# 原有的字符串处理逻辑
# 使用正则表达式提取键值对
pattern = r'"(title|subtitle|sub_title\d|content\d|main_image|element_img\d+)":\s*"([^"]*)"'
matches = re.findall(pattern, params['input'])
# 构建输出字典
extracted_values = {}
for key, value in matches:
extracted_values[key] = value
# 处理数组内容，提取并拆分为subtitle1-9
array_pattern = r'"zw_content1":\s*[(.*?)]'
array_match = re.search(array_pattern, params['input'], re.DOTALL)
if array_match:
array_content = array_match.group(1)
# 提取数组中的每个字符串
item_pattern = r'"([^"]*)"'
items = re.findall(item_pattern, array_content)
# 将数组内容拆分为subtitle1-9
for i, item in enumerate(items, 1):
if i <= 9:
# 限制最多9个subtitle
extracted_values[f'subtitle{i}'] = item
# 包装成输出格式
ret: Output = { "extracted_values": [extracted_values]} return ret
# 处理数组输入，将数组内容拆分为subtitle1-9
extracted_values = {}
for i, item in enumerate(input_array, 1):
if i <= 9: # 限制最多9个subtitle
extracted_values[f'subtitle{i}'] = item
# 包装成输出格式
ret: Output = {
"extracted_values": [extracted_values]
}
return ret
代码的作用就是把整合的副标题、副标题详情内容说明、图片处理成对象数组的形式，方便后面的引用。
注：其他三个代码节点的代码也是一样的。 数据都准备好后，最后就是子页面的排版了。
两个两个子页面记得换下变量就行。
6. 输出封面图及三个子页面
结尾
到这里，一个小红书批量生成图文的智能体就已经搭建完成了。
大家可以按照本文的操作方法，自己去上手搭建吧，有很多小伙伴看了这个教程，然后跟着教程，一步一步的搭建完成了。
注：提示词我调整过一版，最新提示词请后台发“小红书养生图文提示词”领取
大家抓紧行动起来吧！