Mindket

由 Gemini 写好说明并画在图片上

新上架第 1 版 · 更新于

概览

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。

速览

用在
  • n8n Cloud:在那里新建一个工作流,把文件导入进去
  • 你自己的 n8n 服务器:同一个文件,同样的步骤,机器上要有一个字体文件
  • 表单或 webhook:把示例下载换掉,就能给别人发来的图片配说明
  • 网盘、Slack 或邮件:在最后一步后面加一个节点,把图片发出去

平台

连接 1 个应用

运行方式

触发

手动运行

你点 Execute workflow 时开始运行,要设一个值:

  • 示例照片的地址,设在 Get Image 节点里

动作

  1. 下载照片,并为模型做一份 512 乘 512 的缩小副本
  2. Google Gemini 看这份副本,回答一个带双关的图片标题和一段说明
  3. 读出照片的宽和高,一个 Code 节点算出色带和文字的位置
  4. Edit Image 节点在底部画一条深色色带,并用白字写上标题和说明

结果

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

集成

开始之前要准备好这些。

Google Gemini

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

工作流检查

由 Mindket 于 2026年11月13日检查

步骤
9 个步骤,手动启动
AI
1 个步骤调用 AI 模型:Image Captioning Agent
登录
需要登录:Google Gemini
API 密钥
文件里没有留下 API 密钥
步骤类型
Mindket 的检查器能读懂它 6 种步骤类型中的 5 种,读不懂的是:Edit Image

以上内容读自工作流文件,并非实际运行的结果。

关于

它是什么

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。

适合谁

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。

谁在用,怎么用
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。

用在哪里

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。

  • n8n Cloud:在那里新建一个工作流,把文件导入进去
  • 你自己的 n8n 服务器:同一个文件,同样的步骤,机器上要有一个字体文件
  • 表单或 webhook:把示例下载换掉,就能给别人发来的图片配说明
  • 网盘、Slack 或邮件:在最后一步后面加一个节点,把图片发出去

设置

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。

先准备好这些
需要说明
n8nn8n 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
  1. 在 n8n 里新建一个工作流,打开它的菜单,选 Import from File,选中 workflow.json。
  2. 添加一个 Google Gemini 凭据,填上你的 API 密钥,在 Google Gemini Chat Model 里选中它。
  3. 在那个节点里检查模型。文件里用的是 models/gemini-3.6-flash。如果 Google 已经下线它,就从列表里另选一个。
  4. 打开 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。
  5. 点 Execute workflow,打开最后一个节点的输出。带说明的图片在它的 Binary 标签页里。
  6. 想给自己的图片配说明,就把 Get Image 换成一个返回文件的节点,文件放在名为 data 的字段里。

如何使用

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。

想要不同的效果,改这里
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

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。

新手与专家

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。

值得细看的地方
节点做什么要知道的
Resize For AIEdit 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 AgentBasic 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 PositioningCode,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 ImageEdit 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

注意事项

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。

  • 模型:原来的副本用的是一个 Gemini 1.5 模型。Google 的模型页和弃用页(2026 年 11 月 12 日查阅)已经不再列出任何 1.5 模型。Mindket 的版本用 models/gemini-3.6-flash,模型页把它列为可用,并支持图片输入
  • 字体: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
  • 一次一张图:两个 Merge 节点按位置合并,所以每次只送一张图片进去
  • 长说明:色带的高度来自粗略的行数估算,所以特别长的说明可能会超出色带
  • 示例图片:它来自一个图库网站,另有一张便签显示一张从外部地址加载的示例图片
  • 费用:Google 按你的套餐把这次 Gemini 调用记到你的密钥上
  • 你的数据:每张图片的一份缩小副本会发给 Google
  • 凭据:JSON 里没有任何凭据

README 和文件

README

由 Gemini 写好说明并画在图片上

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。

包里有什么

  • 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。

我们相对原来的副本改了什么

  • 聊天模型用的是一个 Gemini 1.5 模型。Google 的模型页和弃用页(2026 年 11 月 12 日查阅)已经不再列出任何 1.5 模型,所以 Mindket 的版本用 models/gemini-3.6-flash,模型页把它列为可用,并支持图片输入。
  • 模型节点原来关联着作者 n8n 里的一个凭据。这个关联已删掉,请选你自己的。
  • 文件原来没有 settings 部分,所以 Mindket 的版本加上了 executionOrder v1,也就是 n8n 给新工作流设的值。
  • 别的都没改。提示词、节点、便签和示例照片的地址都是文件原有的。

开始之前

  • 一个 n8n 实例,n8n Cloud 或自己的服务器都行。Edit Image 节点靠 GraphicsMagick 运行,n8n 自己的 Docker 镜像里已经带了。
  • 一个 Google Gemini API 密钥,来自 Google AI Studio,用于 Google Gemini 凭据。
  • 一个 Edit Image 节点能读到的字体文件。下面的步骤说了怎么选。

设置

  1. 在 n8n 里新建一个工作流,打开它的菜单,选 Import from File,选中 workflow.json。
  2. 添加一个 Google Gemini 凭据,填上你的 API 密钥,在 Google Gemini Chat Model 里选中它。
  3. 在那个节点里检查模型。文件里用的是 models/gemini-3.6-flash。如果 Google 已经下线它,就从列表里另选一个。
  4. 打开 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。
  5. 点 Execute workflow,打开最后一个节点的输出,在它的 Binary 标签页里看这张图片。
  6. 想给自己的图片配说明,就把 Get Image 换成一个返回文件的节点,文件放在名为 data 的字段里。

一次运行的过程

  1. 你点 Execute workflow 时,手动触发器启动这次运行。
  2. 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。
  3. 图片分两路走。Resize For AI 为模型做一份缩小的副本,Get Info 读出原图的宽和高。
  4. 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。
  5. Merge Image & Caption 按位置把尺寸和说明合在一起。
  6. 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。
  7. 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。

改变风格

  • 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。
  • Gemini 返回的字段: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。
  • 模型:Google Gemini Chat Model 里的 modelName。
  • 色带和文字:Apply Caption to Image 里的颜色、字体和字号,以及 Calculate Positioning 里的数字。
  • 图片去哪里:在 Apply Caption to Image 后面加一个节点,比如 Google Drive、Slack 或 Gmail。

注意事项

  • 色带的高度来自对文字行数的粗略估算,所以特别长的说明可能会超出色带。
  • 两个 Merge 节点按位置合并,所以每次只送一张图片进去。
  • 文件里的字体路径存在于 n8n 自己的 Docker 镜像里。在别处节点可能在那里找不到文件,所以请从它的列表里选一种字体。
  • 示例照片来自一个图库网站,另有一张便签显示一张从外部地址加载的示例图片。
  • Google 按你的套餐把这次 Gemini 调用记到你的密钥上。
  • 每张图片的一份缩小副本会发给 Google。
  • 文件里没有任何凭据和密钥。
文件
NOTICE.md  612 B
README.md  4 KB
workflow.json  12 KB

3 个文件,共 17 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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