Day09：一键生成小红书图文——从选题到发布的完整流水线

作者梅雅达编程笔记做小红书最头疼的就是批量出图出文案。这篇把前面所有技能串起来用 GLM-4.7-Flash 生成爆款文案CogView-4 画封面Pillow 排版拼接再自动匹配热门标签。输入一个编程教学主题一键吐出 10 套完整图文。整条流水线零成本代码可直接跑。最后聊聊 Runway Media Router 的模型路由思路——文字走文本模型、图片走视觉模型、视频走视频模型一站式调度。小红书运营一个人的体力活做过程序员自媒体的人都有体会——你想在小红书发一组Python编程教学的图文流程是这样的想选题今天发什么循环函数爬虫想了 20 分钟写文案标题要吸引眼球正文要通俗易懂还得加 emoji做封面图打开 Canva / PS调颜色、排版、加文字一张图半小时打标签#Python入门 #编程学习 #零基础编程……哪些标签流量大重复以上 9 次一套流程下来大半天没了。我们梅雅达工作室每周要发 3-5 组编程教学内容以前都是手动一篇一篇磨。后来我就想能不能输入一个主题AI 自动帮我生成一整套今天就来实现它。一条多模态流水线整个流水线长这样输入一个主题比如Python循环教学 │ ├─→ LLMGLM-4.7-Flash→ 生成 10 套文案标题 正文 │ ├─→ 视觉模型CogView-4→ 为每套文案画封面图 │ ├─→ Pillow → 封面排版 文字叠加 多图拼接 │ ├─→ 标签推荐引擎 → 关键词匹配 热度排序 │ └─→ 输出10 套完整图文封面图 文案 标签直接能发核心思路就是把每个环节拆开每个环节用最合适的模型环节用什么为什么写文案GLM-4.7-Flash免费、速度快、中文好画封面CogView-4智谱自家视觉模型API 免费排版拼接Pillow纯 Python灵活控制像素标签推荐关键词匹配 热度表不依赖外部 API本地跑这个思路跟 Runway 提的 Media Router 是一个道理——不同模态的任务交给不同的模型而不是一个模型干所有事。动手实战完整流水线代码先看整体结构再逐块拆开讲。环境准备pipinstallzhipuai Pillow requests需要一个智谱 API Keyopen.bigmodel.cn 免费注册就有。importos# 设置环境变量Windows 用 setMac/Linux 用 export# export ZHIPUAI_API_KEY你的key完整代码Day09 小红书图文流水线缩减版主题 → 10套图文Key 走 ZHIPUAI_API_KEYimportos,json,timeimportrequestsfromPILimportImagefromzhipuaiimportZhipuAI API_KEYos.environ.get(ZHIPUAI_API_KEY,)OUTPUT_DIRxiaohongshu_output# 标签库/标题模板/钩子库/字体排版/多图拼接/标签推荐等细节# ……完整代码见配套 day09_xiaohongshu_pipeline.pydefgenerate_copywriting(topic,count10):GLM-4.7-Flash 生成文案返回 [{title, body, topic_focus}, ...]clientZhipuAI(api_keyAPI_KEY)promptf围绕「{topic}」生成{count}套Python教学小红书文案JSON输出[{{\title\:\\,\body\:\\,\topic_focus\:\\}}]respclient.chat.completions.create(modelglm-4.7-flash,messages[{role:user,content:prompt}],temperature0.9)returnjson.loads(resp.choices[0].message.content.strip())defgenerate_cover_image(prompt,save_path):CogView-4 生成封面并下载clientZhipuAI(api_keyAPI_KEY)respclient.images.generations(modelcogview-4,promptf小红书封面风格编程教学深色背景亮色文字无文字。主题{prompt},size768x1024)withopen(save_path,wb)asf:f.write(requests.get(resp.data[0].url,timeout30).content)returnsave_pathdefrun_pipeline(topic,count10):主流程主题 → 封面文案标签os.makedirs(OUTPUT_DIR,exist_okTrue)itemsgenerate_copywriting(topic,count)results,covers[],[]fori,itinenumerate(items):rawos.path.join(OUTPUT_DIR,fcover_raw_{i1:02d}.png)generate_cover_image(it.get(topic_focus,topic),raw)finalos.path.join(OUTPUT_DIR,fcover_{i1:02d}.png)create_text_overlay(raw,it[title],f梅雅达 ·{topic},final)covers.append(final)results.append({index:i1,title:it[title],body:it[body],tags:recommend_tags(it.get(topic_focus,topic),it[body]),cover:final})time.sleep(1)stitch_images(covers,os.path.join(OUTPUT_DIR,preview_all.png))withopen(os.path.join(OUTPUT_DIR,summary.json),w,encodingutf-8)asf:json.dump(results,f,ensure_asciiFalse,indent2)returnresultsif__name____main__:run_pipeline(Python循环教学,count10)代码看着长但逻辑很清楚——5 个函数各司其职函数干什么用什么技术generate_copywriting()生成文案GLM-4.7-Flashgenerate_cover_image()画封面CogView-4create_text_overlay()封面排版Pillowrecommend_tags()推荐标签关键词匹配run_pipeline()串联一切胶水代码运行方式# 设置 API KeyexportZHIPUAI_API_KEY你的key# 运行python day09_xiaohongshu_pipeline.py运行后你会得到xiaohongshu_output/ ├── cover_raw_01.png # CogView-4 原始封面 ├── cover_01.png # 排版后的封面加了标题品牌 ├── cover_raw_02.png ├── cover_02.png ├── ... # 共 10 套 ├── preview_all.png # 10 张封面拼接预览 └── summary.json # 所有文案标签的汇总注意上面这份是精简版代码generate_copywriting和generate_cover_image都直接调智谱 API。配套的day09_xiaohongshu_pipeline.py里加了本地兜底没有 API Key 时用本地模板生成文案、纯色占位封面所以没配 Key 也能把整条流水线跑起来看效果。运行结果配好 Key 后执行python day09_xiaohongshu_pipeline.py Python循环教学 3控制台输出如下这次运行是真实调用智谱 API文案由 glm-4.7-flash 生成封面由 CogView-4 生成跑完 3 套后自动拼接预览图模型路由的思路这套流水线用到了一个核心思想模型路由Model Router。什么意思就是我们不再用一个模型干所有事而是根据任务类型自动选择最合适的模型用户输入 │ ├─ 需要文字 → 路由到文本模型GLM-4.7-Flash ├─ 需要图片 → 路由到视觉模型CogView-4 ├─ 需要排版 → 路由到图像处理Pillow └─ 需要数据 → 路由到分析引擎本地标签库这其实就是Runway Media Router的核心思路。Runway 在今年推出了他们的模型路由系统概念是这样的你不需要关心用哪个模型。你只需要描述你要什么——一段文字、一张图、一段视频。系统自动把任务路由给最合适的模型。用 Runway 的话说这叫“One API, Every Modality”。在我们的流水线里虽然是自己手写的路由逻辑if/else 判断但思路是一样的# 简化版的模型路由defroute_task(task_type:str,content:str):iftask_typetext:returncall_text_model(content)# GLM-4.7-Flasheliftask_typeimage:returncall_image_model(content)# CogView-4eliftask_typevideo:returncall_video_model(content)# Runway / CogVideoeliftask_typeaudio:returncall_audio_model(content)# 语音模型未来的趋势是这个路由层会越来越智能。你甚至不需要告诉它这是文字任务——它自己看输入就知道该调什么模型。现在我们已经能做到的文字用文本模型LLM图片用视觉模型CogView、FLUX视频用视频模型Runway、CogVideoX语音用语音模型GLM-4-Voice下一步要做的一个 API 搞定所有模态Runway Media Router 已经在做了自动选择性价比最高的模型便宜的先试不行再上贵的多模态联合生成文字图片视频同步输出这套流水线花多少钱环节模型/工具单价10套成本文案生成GLM-4.7-Flash免费¥0封面图生成CogView-4免费每日限额¥0图片排版Pillow开源免费¥0标签推荐本地关键词匹配无API调用¥0合计¥0零成本。10 套完整的小红书图文——10 张封面图、10 篇文案、80 个标签——一分钱不花。如果你要批量化、日常化运营智谱的免费额度完全够用GLM-4.7-Flash每分钟 2 次每天够用几百篇CogView-4每天有免费配额出 10 张绰绰有余对比人工成本设计师做一张封面 50-200 元写手写文案 30-100 元/篇10 套图文人工成本 800-3000 元AI 成本 0 元。想练手可以改这些加个视频生成给每套图文配一段 5 秒的短视频封面用 CogVideoX让小红书内容更丰富接入真实热度数据把标签推荐里的模拟热度替换成真实的小红书热搜词可以爬取或用第三方 API加 A/B 测试每套文案生成 2 个标题让你选择更好的那个或者用 LLM 自动评分自动化发布用 Selenium/Playwright 自动登录小红书创作者后台自动填写标题、正文、上传图片多主题批量生成改造 pipeline支持一次输入多个主题比如[Python循环, Python函数, Python爬虫]一键生成 30 套图文参考链接资源链接智谱 AI 开放平台开放平台官网GLM-4.7-Flash 文档官方模型文档CogView-4 文档官方模型文档Pillow 官方文档官方文档Runway 官网官方文档小红书创作者中心创作平台官网Day09 配套代码day09_xiaohongshu_pipeline.py下一篇Day10是这一栏的收官把整个AI 多模态栏目做全景总结——多模态能力地图、5 个变现方向以及一个完整的 AI 自媒体工作室是怎么运转的。本文为梅雅达编程笔记原创首发于 CSDN。代码可直接使用转载注明出处即可。