POD 趋势感知 Agent：缓存热点模式 + 三图合成 + 热点去重/风格去重 + review 兜底

- 缓存热点批量流程（有采集缓存不触发 Google）
- 简报不足直接从采集缓存生成（轻量补齐）
- 三图合成（模特/印花/底图）+ 底图压缩 <2MB
- 热点去重→风格去重自动切换 + 不适合类目 review 兜底
- 透明背景（background=transparent）+ 提示词清洗（敏感词/背景描述）
- 任务前 basemap 校验 + 模板国家校验 + 模特任务级分配

graph/backends/__init__.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+"""图像后端注册表（可插拔：印到底图 / 模特试穿 / 占位）。
+
+compose_node / product_node 在配置 backend 时调用。默认未配置则跳过，仅导出提示词。
+新增图像后端：实现 graph/backends/base.ImageBackend，在此登记。
+"""
+from typing import Dict
+
+from .base import ImageBackend
+from .openai_image_backend import OpenAIImageBackend
+from .mock_image_backend import MockImageBackend
+
+IMAGE_BACKENDS: Dict[str, type] = {
+    "openai": OpenAIImageBackend,   # 真生图（images/edits img2img，需 api_key）
+    "mock": MockImageBackend,       # 占位图（Pillow，无 key 也能端到端演示）
+}
+
+
+def get_image_backend(name: str):
+    cls = IMAGE_BACKENDS.get(name)
+    if cls is None:
+        return None
+    return cls()

graph/backends/base.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+"""图像后端抽象接口（可插拔）。
+
+- print(prompt, base_image, out_path, negative, extra_images)：
+  以 base_image 为底图（+ extra_images 多参考图，按顺序追加）按 prompt 生成成品图。
+  product 流水线用法：
+    * 纯印花设计稿 → generate()
+    * 平铺服装图（底图+印花）→ print(base=底图, extra=[设计稿])
+    * 三图模特合成 → print(base=模特图, extra=[设计稿, 底图])（图1=模特, 图2=印花, 图3=底图）
+- generate(prompt, out_path, negative)：纯文生图（无参考图），用于生成白底纯印花设计稿。
+"""
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Optional, Sequence
+
+
+class ImageBackend(ABC):
+    name: str = "base"
+
+    @abstractmethod
+    def print(self, prompt: str, base_image: str, out_path: str, negative: str = "",
+              extra_images: Optional[Sequence[str]] = None, size: str = "") -> str:
+        """返回生成的成品图路径。实现内部应处理调用失败/超时并抛异常由调用方兜底。
+        size: 显式尺寸覆盖（如 "1504x2000"）；留空则用后端配置的 size。"""
+        raise NotImplementedError
+
+    def generate(self, prompt: str, out_path: str, negative: str = "", size: str = "") -> str:
+        """纯文生图（无参考图），默认退化为 print 不支持则抛异常。
+        size: 显式尺寸覆盖；留空则用后端配置的 size。"""
+        raise NotImplementedError(f"{self.name} 后端不支持纯文生图（generate）")

graph/backends/mock_image_backend.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+"""Mock 图像后端：Pillow 生成占位图。
+
+无 OpenAI key 时也能端到端演示产品流水线（选品 → 底图 → "印花图" → "模特合成" 产物齐全）。
+占位图 = 参考图尺寸 + 文字标注（提示词摘要），明确标识 [MOCK] 避免误用。
+"""
+from pathlib import Path
+
+from PIL import Image, ImageDraw
+
+from .base import ImageBackend
+
+
+class MockImageBackend(ImageBackend):
+    name = "mock"
+
+    def __init__(self):
+        self._cfg: dict = {}
+
+    def bind_config(self, cfg: dict):
+        self._cfg = cfg or {}
+
+    def print(self, prompt: str, base_image: str, out_path: str, negative: str = "",
+              extra_images=None, size: str = "") -> str:
+        size_px = (1024, 1024)
+        try:
+            with Image.open(base_image) as im:
+                size_px = im.size
+        except Exception:
+            pass
+        if size:
+            try:
+                w, h = (int(x) for x in str(size).lower().split("x"))
+                size_px = (w, h)
+            except Exception:
+                pass
+        img = Image.new("RGB", size_px, (240, 240, 248))
+        d = ImageDraw.Draw(img)
+        d.rectangle([0, 0, size_px[0] - 1, size_px[1] - 1], outline=(180, 180, 200))
+        d.text((24, 24), f"[MOCK] {Path(out_path).name}", fill=(50, 50, 80))
+        d.text((24, 56), "（未配置 OpenAI key，占位图演示流程）", fill=(120, 120, 150))
+        d.text((24, 96), (prompt or "")[:160], fill=(90, 90, 120))
+        if extra_images:
+            d.text((24, 136), f"参考图 {len(list(extra_images))} 张: " + ", ".join(Path(p).name[:24] for p in extra_images), fill=(90, 90, 120))
+        Path(out_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        img.save(out_path)
+        return out_path
+
+    def generate(self, prompt: str, out_path: str, negative: str = "", size: str = "") -> str:
+        """纯文生图（mock）：白底 + 文字标注，模拟纯印花设计稿。"""
+        size_px = (1024, 1024)
+        if size:
+            try:
+                w, h = (int(x) for x in str(size).lower().split("x"))
+                size_px = (w, h)
+            except Exception:
+                pass
+        img = Image.new("RGB", size_px, (252, 252, 252))
+        d = ImageDraw.Draw(img)
+        d.rectangle([0, 0, size_px[0] - 1, size_px[1] - 1], outline=(200, 200, 210))
+        d.text((24, 24), f"[MOCK DESIGN] {Path(out_path).name}", fill=(50, 50, 80))
+        d.text((24, 56), "（纯印花设计稿占位，白底）", fill=(120, 120, 150))
+        d.text((24, 96), (prompt or "")[:160], fill=(90, 90, 120))
+        Path(out_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        img.save(out_path)
+        return out_path

graph/backends/openai_image_backend.py

@@ -0,0 +1,242 @@
+"""OpenAI 图像后端（生成设计稿 + 三图合成）。
+
+支持 OpenAI images/generations（文生图）与 images/edits（img2img 多参考图），
+兼容两类网关返回：
+  1) 同步：{"data": [{"b64_json" | "url"}]}
+  2) 异步任务（ai-media.vip 等重负载自动转异步）：
+     提交返回 202 + {"object":"image.task","task_id","poll_url","poll_after_ms"}，
+     需轮询 GET {base}/images/tasks/{task_id} 直到 succeeded，再从成功响应取图。
+
+所有请求跳过环境代理（NO_PROXY），适配用户挂 VPN 时直连国内/自建网关。
+"""
+import base64
+import time
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+import requests
+import os
+
+# 模型调用一律直连：用户常开 VPN（系统代理），网关多为国内/自建，走代理会被拦截或变慢。
+# 环境变量级 NO_PROXY 双保险（requests/urllib3 均读取），Google 采集（pytrends）不受影响。
+os.environ.setdefault('NO_PROXY', '*')
+os.environ.setdefault('no_proxy', '*')
+
+from .base import ImageBackend
+
+# 直连策略：忽略环境代理（用户挂 VPN 时代理会拦截国内/自建网关的请求）
+NO_PROXY = {"http": None, "https": None}
+
+_FINAL_STATUS = ("succeeded", "completed", "done")
+_FAIL_STATUS = ("failed", "error")
+
+
+def _shrink_blob_to_2mb(img_path: str, blob: bytes, max_bytes: int = 2 * 1024 * 1024) -> bytes:
+    """把大图压缩到 <max_bytes（默认 2MB）再上传：
+    - 尺寸过大先缩放（合成输入 1600x2200 内足够）；
+    - 有透明通道 → PNG 优化；否则 → JPEG 循环降质。
+    失败时返回原 blob（不阻塞流程）。"""
+    try:
+        import io
+        from PIL import Image
+        img = Image.open(io.BytesIO(blob))
+        max_w, max_h = 1600, 2200
+        if img.width > max_w or img.height > max_h:
+            img.thumbnail((max_w, max_h))
+        has_alpha = img.mode in ("RGBA", "LA")
+        if not has_alpha:
+            img = img.convert("RGB")
+        for q in (88, 70, 50, 35):
+            buf = io.BytesIO()
+            if has_alpha:
+                img.save(buf, format="PNG", optimize=True)
+            else:
+                img.save(buf, format="JPEG", quality=q)
+            if buf.tell() <= max_bytes:
+                return buf.getvalue()
+        # 保底：最小质量 PNG/JPEG
+        buf = io.BytesIO()
+        if has_alpha:
+            img.save(buf, format="PNG", optimize=True)
+        else:
+            img.save(buf, format="JPEG", quality=30)
+        return buf.getvalue()
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        print(f"[img] 图片压缩失败（用原图）: {e}")
+        return blob
+
+
+def _save_from_response(j: dict, out_path: str) -> str:
+    """从同步/异步最终响应提取图片（data[].b64_json 或 url）并保存。"""
+    data_item = (j.get("data") or [{}])[0]
+    b64 = data_item.get("b64_json")
+    if b64:
+        Path(out_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        Path(out_path).write_bytes(base64.b64decode(b64))
+        return out_path
+    url = data_item.get("url")
+    if not url:
+        raise RuntimeError(f"图像 API 返回无 b64_json/url: {str(j)[:200]}")
+    img_resp = requests.get(url, proxies=NO_PROXY, timeout=120)
+    img_resp.raise_for_status()
+    Path(out_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    Path(out_path).write_bytes(img_resp.content)
+    return out_path
+
+
+def _wait_task(base_url: str, headers: dict, task_id: str, poll_after_ms: int,
+               timeout: int = 60) -> dict:
+    """轮询异步图像任务直到完成；uncertain（结果暂时不确定）继续等，不重复提交。
+    timeout 默认 60s：异步路径不稳定（ai-media 网关常 uncertain/task not found），
+    超时即抛异常由调用方重试同步提交。"""
+    deadline = time.time() + timeout
+    last = ""
+    while time.time() < deadline:
+        time.sleep(max(int(poll_after_ms or 2000), 2000) / 1000.0)
+        try:
+            resp = requests.get(f"{base_url}/images/tasks/{task_id}", headers=headers,
+                                timeout=60, proxies=NO_PROXY)
+            if resp.status_code >= 400:
+                continue
+            j = resp.json()
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            print(f"[img] 任务轮询异常（重试）: {e}")
+            continue
+        st = j.get("status")
+        if st != last:
+            print(f"[img] 异步任务 {task_id[:20]}… status={st}")
+            last = st
+        if st in _FINAL_STATUS:
+            return j
+        if st in _FAIL_STATUS:
+            raise RuntimeError(f"图像异步任务失败: {j.get('error')} {j.get('error_code')}")
+        # queued / running / uncertain → 继续等
+    raise RuntimeError(f"图像异步任务超时（{timeout}s）")
+
+
+def _resolve_task_or_sync(j: dict, base_url: str, headers: dict, out_path: str) -> str:
+    """提交后的统一处理：异步任务则轮询，然后提取图片保存。"""
+    if j.get("object") == "image.task" or j.get("task_id") or j.get("id", "").startswith("imgtask"):
+        tid = j.get("task_id") or j.get("id") or ""
+        if not tid:
+            raise RuntimeError(f"异步任务无 task_id: {str(j)[:200]}")
+        j = _wait_task(base_url, headers, tid, int(j.get("poll_after_ms") or 2000))
+    return _save_from_response(j, out_path)
+
+
+class OpenAIImageBackend(ImageBackend):
+    name = "openai"
+
+    def __init__(self):
+        self._cfg: dict = {}
+
+    def bind_config(self, cfg: dict):
+        self._cfg = cfg or {}
+
+    def _base_url(self) -> str:
+        return str(self._cfg.get("base_url") or "https://api.openai.com/v1").rstrip("/")
+
+    def print(self, prompt: str, base_image: str, out_path: str, negative: str = "",
+              extra_images=None, size: str = "") -> str:
+        """img2img 编辑：参考图 base_image（+ 可选 extra_images 多参考图）按 prompt 生成新图。
+
+        - 平铺服装图：base_image=平铺衣服底图(图3)，extra_images=[印花设计稿(图2)]
+        - 三图模特合成：base_image=模特图(图1)，extra_images=[印花设计稿(图2), 平铺底图(图3)]
+          提交顺序即图1→图2→图3，与提示词中的图片角色一一对应。
+        size: 显式尺寸覆盖（如 "1504x2000"）；留空用配置 size（默认 1024x1024）。
+        """
+        cfg = self._cfg
+        api_key = cfg.get("api_key", "")
+        model = cfg.get("model", "gpt-image-1")
+        if not api_key:
+            raise RuntimeError("compose.api_key 未配置，无法调用 OpenAI 图像后端。")
+
+        full_prompt = prompt + (f"\nNegative: {negative}" if negative else "")
+        base_url = self._base_url()
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
+        # 必须把文件读成 bytes 再提交（句柄随 with 关闭会导致 "read of closed file"）；
+        # 输入图（模特/设计/底图）先压缩校验：>2MB 压缩到 <2MB 再上传，避免大图拖垮网关导致超时
+        file_payloads = []
+        for img_path in [base_image] + list(extra_images or []):
+            blob = Path(img_path).read_bytes()
+            if len(blob) > 2 * 1024 * 1024:
+                shrunk = _shrink_blob_to_2mb(img_path, blob)
+                print(f"[img] 输入图压缩: {Path(img_path).name} {len(blob)//1024}KB → {len(shrunk)//1024}KB（<2MB）")
+                blob = shrunk
+            file_payloads.append((Path(img_path).name, blob))
+        files = [("image", (name, blob, "image/png")) for name, blob in file_payloads]
+        data = {
+            "prompt": full_prompt,
+            "n": 1,
+            "size": size or cfg.get("size", "1024x1024"),
+            "model": model,
+            "execution_mode": "sync",   # 强制同步（ai-media 等网关默认重负载转异步任务，不稳定）
+        }
+        # 提交重试：异步路径不稳定 → 失败重试同步提交（最多 3 次）；
+        # 内容政策拦截（content_policy_violation）多为网关误判 → 等待后重试
+        last_err: Optional[str] = None
+        for attempt in range(3):
+            resp = requests.post(f"{base_url}/images/edits", headers=headers, files=files,
+                                 data=data, timeout=300, proxies=NO_PROXY)
+            if resp.status_code >= 400:
+                body = resp.text or ""
+                if "content_policy" in body and attempt < 2:
+                    print(f"[img] 内容政策拦截（可能误判），等待后重试 {attempt + 2}/3")
+                    time.sleep(2)
+                    continue
+                if attempt == 0:
+                    data.pop("execution_mode", None)   # 网关不认识该参数（官方 OpenAI）→ 去掉重试
+                    continue
+                raise RuntimeError(f"图像 API {resp.status_code}: {body[:300]}")
+            try:
+                return _resolve_task_or_sync(resp.json(), base_url, headers, out_path)
+            except Exception as e:  # noqa: BLE001
+                last_err = str(e)
+                print(f"[img] 第 {attempt + 1} 次提交异步失败，重试同步提交: {e}")
+        raise RuntimeError(f"图像合成多次提交均失败: {last_err}")
+
+    def generate(self, prompt: str, out_path: str, negative: str = "", size: str = "") -> str:
+        """纯文生图：生成白底纯印花设计稿（standalone pure print design）。
+        size: 显式尺寸覆盖（印花设计统一 1024x1024）；留空用配置 size。
+        background: 配置 compose.background="transparent" 时传 background 参数 → 透明背景 PNG
+        （gpt-image-1/2 等模型支持；网关不支持该参数时会被忽略或由网关兜底）。"""
+        cfg = self._cfg
+        api_key = cfg.get("api_key", "")
+        model = cfg.get("model", "gpt-image-1")
+        if not api_key:
+            raise RuntimeError("compose.api_key 未配置，无法调用 OpenAI 图像后端。")
+
+        full_prompt = prompt + (f"\nNegative: {negative}" if negative else "")
+        base_url = self._base_url()
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
+        data = {
+            "prompt": full_prompt,
+            "n": 1,
+            "size": size or cfg.get("size", "1024x1024"),
+            "model": model,
+            "response_format": "b64_json",
+            "execution_mode": "sync",   # 强制同步（ai-media 等网关默认重负载转异步任务，不稳定）
+        }
+        bg = str(cfg.get("background") or "").strip()
+        if bg:
+            data["background"] = bg   # 如 "transparent"（透明背景 PNG）
+        last_err: Optional[str] = None
+        for attempt in range(3):
+            resp = requests.post(f"{base_url}/images/generations", headers=headers, json=data,
+                                 timeout=300, proxies=NO_PROXY)
+            if resp.status_code >= 400:
+                body = resp.text or ""
+                if "content_policy" in body and attempt < 2:
+                    print(f"[img] 内容政策拦截（可能误判），等待后重试 {attempt + 2}/3")
+                    time.sleep(2)
+                    continue
+                if attempt == 0:
+                    data.pop("execution_mode", None)   # 网关不认识该参数（官方 OpenAI）→ 去掉重试
+                    continue
+                raise RuntimeError(f"图像 API {resp.status_code}: {body[:300]}")
+            try:
+                return _resolve_task_or_sync(resp.json(), base_url, headers, out_path)
+            except Exception as e:  # noqa: BLE001
+                last_err = str(e)
+                print(f"[img] 第 {attempt + 1} 次生成异步失败，重试同步提交: {e}")
+        raise RuntimeError(f"图像生成多次提交均失败: {last_err}")