DeepSeek-R1-GGUF
unsloth · 工具包
671B 参数 DeepSeek-R1 推理模型的 GGUF 版本,带 1.58-bit 和 2-bit 动态量化,可在内存足够的本机上用 llama.cpp 运行。
一个手动启动的 n8n 工作流:它下载一张示例照片,Google Gemini 为它写一个带双关的标题和一段说明。Edit Image 节点再把两者画在底部的一条深色色带里。
由 Gemini 写好说明并画在图片上 是一款 n8n 工作流,属于营销类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,或复制它的 JSON,再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前,它不会运行。
手动运行
你点 Execute workflow 时开始运行,要设一个值:
最后一个节点的输出里,是底部带深色色带、写着标题和说明的照片
开始之前要准备好这些。
视觉语言模型
通过聊天模型节点运行 models/gemini-3.6-flash,根据图片写出标题和说明。
需要Google Gemini API 密钥,放在一个 Google Gemini 凭据里
由 Mindket 于 2026年11月13日检查
这个 n8n 工作流给一张图片配上 AI 写的说明。手动触发器启动它,一个 HTTP 请求下载一张示例照片。Google Gemini 看一份缩小的副本,回答一个带双关的标题和一段说明。一个 Code 节点算出文字放在哪里合适,Edit Image 节点在底部画一条深色色带,再用白字写上这些文字。干活的是十一个节点,旁边还有五张便签解释各个步骤。
想在 n8n 里就给图片配上第一版说明和文字叠层的编辑、社交媒体团队和开发者。如果很在意设计,就别选它。色带只是一个普通的深色方块,字体写在文件里,工作流围绕一次处理一张图片来搭。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 出版 | 图片编辑 | 在人工润色之前,先在每张照片上画出第一版说明 | 一位编辑打开一张仓库照片,上面已经有标题和说明。 |
| 社交媒体 | 社区运营 | 把一张普通照片变成带说明的发帖图 | 一位运营发出一张图,底部有一句双关和一行背景说明。 |
| 电商 | 商品目录团队 | 给商品图和库存图加一句简短描述 | 一个团队给一张堆满货物的托盘照片配上一句朴素的说明。 |
| 开发 | 自动化搭建者 | 把示例下载换成能收文件的表单或 webhook | 一位搭建者让照片经过上传表单,在这次运行的输出里找到带说明的副本。 |
你需要会一点 n8n:导入文件、添加一个 Google Gemini 凭据,再点一下按钮。Edit Image 还需要一个字体文件,设置步骤里有说明。
任何能访问 Google 的 Gemini API、并且有 GraphicsMagick 来支持 Edit Image 节点的 n8n 都能运行它。成品图片会留在这次运行里,直到你加一个节点把它发出去。
点“下载”会把一个压缩包存到你的下载文件夹,里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。一个 Google Gemini 密钥就够了。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| n8n | n8n Cloud 或你自己的服务器。Edit Image 节点靠 GraphicsMagick 运行,n8n 自己的 Docker 镜像里已经带了 |
| Google Gemini | 一个来自 Google AI Studio 的 API 密钥,放在一个 Google Gemini 凭据里 |
| 一张图片 | 文件会下载一张示例照片,所以第一次运行不需要你准备 |
workflow.json。Google Gemini Chat Model 里选中它。models/gemini-3.6-flash。如果 Google 已经下线它,就从列表里另选一个。Apply Caption to Image,看它文字步骤里的 Font 字段。文件指向的是 n8n 自己的 Docker 镜像里的一个 Arial 文件。机器上没有这个文件时,就从节点的列表里选一种字体。Get Image 换成一个返回文件的节点,文件放在名为 data 的字段里。点 Execute workflow。示例照片被下载,一份缩小的副本发给 Gemini,回答以 caption_title 和 caption_text 回来。最后一个节点返回原图,标题加了引号,说明画在底部的深色色带上。
| 要改的 | 在哪里改 |
|---|---|
| 图片 | Get Image 里的地址,或者你自己的一个节点,返回放在 data 里的文件 |
| 说明的风格 | Image Captioning Agent 里的系统消息,它要求一个带双关的标题和一段由谁、何时、何地和背景组成的说明 |
| Gemini 返回的字段 | Structured Output Parser 里的示例 JSON |
| 模型 | Google Gemini Chat Model 里的 modelName |
| 色带和文字 | Apply Caption to Image 里的绘制和文字步骤,以及 Calculate Positioning 里的计算 |
示例照片上,一位叉车司机在仓库里,运着一托盘啤酒罐。
Gemini 回答一个双关的标题,再加一句关于司机、地点和所运货物的话。Edit Image 节点把这些文字用白字画在照片底部的深色色带上。成品图片在最后一个节点的输出里。
新手:n8n 把工作流画成用线连起来的方框,每个方框是一个节点,只做一件事。这里的线在下载之后分成两路。一路让 Gemini 写说明,另一路量出图片的尺寸。两个 Merge 节点在绘制之前把结果合到一起。运行一次,再点开每个节点看它的输出。
专家:图片在一个 Basic LLM Chain 里,以 Image (Binary) 人类消息的形式交给 Gemini,所以不用手工拼 base64 文字。
| 节点 | 做什么 | 要知道的 |
|---|---|---|
Resize For AI | Edit Image 缩放到 512 乘 512,用默认选项 | 默认选项保持形状并限制面积,所以副本变小但不会被压扁。原图原样继续往下走 |
Image Captioning Agent | Basic LLM Chain 1.4,图片作为 Image (Binary) 人类消息 | 一个结构化解析器让回答变成两个字段,caption_title 和 caption_text |
Calculate Positioning | Code,对每个条目运行一次 | 字号是图片高度除以 35,色带的高度来自对文字行数的粗略估算 |
Apply Caption to Image | Edit Image 多步骤:先画一步,再写文字一步 | 色带是黑色,不透明度略高于一半,字体是运行 n8n 的那台机器上的一个路径 |
原来的副本用了 Google 已不再列出的模型,文字绘制还依赖一个字体文件。
models/gemini-3.6-flash,模型页把它列为可用,并支持图片输入Apply Caption to Image 指向 n8n 自己的 Docker 镜像里的一个 Arial 文件。在别处这个路径可能不存在,所以请从节点的列表里选一种字体一个手动启动的 n8n 工作流。它下载一张示例照片,把一份缩小的副本发给 Google Gemini,由它写一个带双关的标题和一段说明。Edit Image 节点再把两者用白字画在图片底部的一条深色色带上。
workflow.json:n8n 导出的工作流,十六个节点。十一个干活,五个是便签,解释各个步骤。里面没有任何凭据。README.md:这份设置说明,压缩包里的是英文版。models/gemini-3.6-flash,模型页把它列为可用,并支持图片输入。executionOrder v1,也就是 n8n 给新工作流设的值。workflow.json。Google Gemini Chat Model 里选中它。models/gemini-3.6-flash。如果 Google 已经下线它,就从列表里另选一个。Apply Caption to Image,看它文字步骤里的 Font 字段。文件指向的是 n8n 自己的 Docker 镜像里的一个 Arial 文件。机器上没有这个文件时,就从节点的列表里选一种字体。Get Image 换成一个返回文件的节点,文件放在名为 data 的字段里。Get Image(HTTP Request 4.2)从一个图库网站下载一张 600 像素宽的示例照片。Resize For AI 为模型做一份缩小的副本,Get Info 读出原图的宽和高。Image Captioning Agent(Basic LLM Chain 1.4)把缩小的副本作为 Image (Binary) 人类消息发给 Google Gemini Chat Model。它的系统消息要求写一段由谁、何时、何地和背景组成的说明,再加一个带双关的标题。Structured Output Parser 让回答变成两个字段,caption_title 和 caption_text。Merge Image & Caption 按位置把尺寸和说明合在一起。Calculate Positioning(Code,对每个条目运行一次)算出字号、行长,以及色带和文字放在哪里。Merge Caption & Positions 把这些数字和说明合到一起。Apply Caption to Image(Edit Image,多步骤)先画一个深色矩形,再用白色的 Arial 写上说明。成品图片在它输出的 data 字段里。Get Image 里的地址,或者你自己的一个节点,返回放在 data 里的文件。Image Captioning Agent 里的系统消息。Structured Output Parser 里的示例 JSON。Calculate Positioning 和文字步骤读的是 caption_title 和 caption_text,所以那里也要改名。Google Gemini Chat Model 里的 modelName。Apply Caption to Image 里的颜色、字体和字号,以及 Calculate Positioning 里的数字。Apply Caption to Image 后面加一个节点,比如 Google Drive、Slack 或 Gmail。NOTICE.md 612 B README.md 4 KB workflow.json 12 KB
unsloth · 工具包
671B 参数 DeepSeek-R1 推理模型的 GGUF 版本,带 1.58-bit 和 2-bit 动态量化,可在内存足够的本机上用 llama.cpp 运行。
prithivMLmods · 工具包
提供 Axion-1.0-35B 的 GGUF 文件,这是一个有约 30 亿激活参数的 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息查找和工具使用。适合配合 llama.cpp 在本地使用。
Phips · 工具包
用一个超分辨率网络放大低分辨率图像,可以在一块消费级 GPU 上训练,并导出为 ONNX。适合训练或运行图像放大模型的人。
alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
nerijs · 工具包
一个用于 Stable Diffusion XL 的像素画风格附加模型,把文字提示词变成像素风图片,并可搭配 LCM LoRA 加快运行。适合游戏开发者、设计师和爱好者。
LiconStudio · 工具包
给模型最多五张参考图,让生成视频中的人物、服装、物体和背景保持一致。这是用于 ComfyUI 中 LTX-2.5 的 LoRA,还可以为两位说话者添加音频参考。