gpt-image-2开源生图项目调研

可调用 GPT-Image-2 API 生图的开源项目调研

调研日期：2026-08-01 适用场景：OpenAI 官方 API、OpenAI-compatible 中转站、Sub2API、自建 Docker 服务、Codex/Agent 自动生图。

一、结论

目前已经有多款开源项目能够调用 gpt-image-2 完成图片生成或图片编辑。

结合“已有中转站、Docker 服务器、希望提供网页生图界面”的需求，建议优先顺序如下：

GPT Image Playground：最适合直接搭建在线生图工作台。
gpt-image-2-skill：最适合 Codex、CLI、脚本和自动化生图。
ima2-gen：适合个人电脑上的本地生图工作室。
OpenClaw：适合已经使用 Agent 平台，并希望由 Agent 自动决定何时生图。
openai-oauth：适合将本地 ChatGPT/Codex OAuth 转成 OpenAI-compatible 图片接口。
chatgpt2api：支持 Sub2API 账号导入和号池，但属于高风险的非标准方案，不建议直接用于正式生产。

如果只选择一个项目，推荐：

CookSleep/gpt_image_playground

它支持 OpenAI-compatible Base URL、Images API、Responses API、图片编辑、参考图、遮罩、历史记录和 Docker 部署，和现有中转站的适配度最高。

二、项目对比

项目	主要形态	OpenAI-compatible Base URL	文生图	图片编辑	Docker	推荐用途
GPT Image Playground	Web UI	支持	支持	支持	支持，提供 GHCR 镜像	在线生图网站
gpt-image-2-skill	CLI、Web、桌面端、Skill	支持	支持	支持	支持，需自行构建	Codex、脚本、自动化
ima2-gen	本地 Web UI、CLI	未明确提供任意 Base URL 配置	支持	支持	支持	个人本地生图
OpenClaw	Agent 平台	支持	支持	支持	平台支持	Agent 自动生图
openai-oauth	OAuth 兼容代理、SDK	本身输出兼容接口	支持	支持	以本地开发代理为主	给其他客户端提供接口
chatgpt2api	API 服务、网页工作台、号池	对外提供兼容接口	支持	支持	支持	Sub2API/OAuth 号池实验

三、项目详细说明

1. GPT Image Playground

项目地址：

https://github.com/CookSleep/gpt_image_playground

项目定位

一个专门为 gpt-image-2 设计的网页生图和图片编辑工作台。

它不是通用聊天客户端，而是把生图、参考图编辑、遮罩编辑、历史记录和参数配置集中到一个 Web UI 中。

主要功能

文本生成图片
上传参考图进行编辑
遮罩局部重绘
最多上传多张参考图
单次多图生成
Images API
Responses API
流式中间图预览
OpenAI 官方接口
OpenAI-compatible 中转接口
自定义 HTTP 服务商
多套 API 配置切换
1K、2K、4K和自定义尺寸
本地历史记录
收藏夹和批量下载
Vercel 部署
Cloudflare Workers 部署
Docker 部署
容器内置同源 API 代理

适合的场景

给自己搭建一个在线生图页面
连接 Sub2API 或其他 OpenAI 兼容中转站
给内部团队提供生图工具
需要参考图、图片编辑和遮罩功能
不想自己开发前端

Docker Compose 示例

如果中转站已经正确配置 CORS，可以让浏览器直接连接中转站：

yaml

services:
  gpt-image-playground:
    image: ghcr.io/cooksleep/gpt_image_playground:latest
    container_name: gpt-image-playground
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8080:80"
    environment:
      DEFAULT_API_URL: "https://你的中转站域名/v1"
      ENABLE_API_PROXY: "false"

启动：

bash

docker compose up -d

访问：

text

http://服务器IP:8080

中转站存在 CORS 问题时

可以启用项目内置的 Nginx API 代理：

yaml

services:
  gpt-image-playground:
    image: ghcr.io/cooksleep/gpt_image_playground:latest
    container_name: gpt-image-playground
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8080:80"
    environment:
      DEFAULT_API_URL: "https://proxy"
      API_PROXY_URL: "https://你的中转站域名/v1"
      ENABLE_API_PROXY: "true"
      LOCK_API_PROXY: "true"
      SHOW_DEFAULT_CONFIG_ONLY: "true"

重要安全提醒

开启 ENABLE_API_PROXY=true 后，服务器可能被他人当作 API 转发代理使用。

公开部署时至少增加一种访问控制：

Cloudflare Access
Nginx Basic Auth
IP 白名单
仅内网访问
应用层登录验证

不要把一个没有鉴权的 API 代理直接暴露到公网。

评价

推荐程度：★★★★★

这是目前最适合直接连接现有中转站的项目。

2. gpt-image-2-skill

项目地址：

https://github.com/Wangnov/gpt-image-2-skill

项目定位

一套围绕 gpt-image-2 构建的完整工具链，同一个 Rust Core 提供多种使用入口：

命令行 CLI
React Web UI
Tauri 桌面客户端
Docker Web
Codex/Claude Code Skill
Rust Crate

主要功能

OpenAI API Key
自定义 OpenAI-compatible Base URL
Codex auth.json
文本生图
图片编辑
遮罩编辑
多参考图
JSON 标准输出
JSONL 进度事件
本地 SQLite 历史记录
S3、WebDAV、SFTP和自定义 HTTP 上传
Webhook 或通知集成
Docker Web
Agent 自动调用
CLI 脚本自动化

自定义中转站调用示例

bash

OPENAI_API_KEY=sk-xxx \
gpt-image-2-skill --json \
  --provider openai \
  --openai-api-base https://你的中转站域名/v1 \
  images generate \
  --prompt "一张高级科技风的 AI SaaS 产品海报" \
  --out ./result.png \
  --size 2K

项目要求 OpenAI-compatible 上游至少实现：

text

POST /v1/images/generations
POST /v1/images/edits

注册中转站配置示例

bash

gpt-image-2-skill --json config add-provider \
  --name my-image-api \
  --type openai-compatible \
  --api-base https://你的中转站域名/v1 \
  --api-key sk-xxx \
  --set-default

Docker Web 示例

该项目目前主要提供 Dockerfile，需要从源码构建：

bash

git clone https://github.com/Wangnov/gpt-image-2-skill.git
cd gpt-image-2-skill

docker build -t gpt-image-2-web .

docker run -d \
  --name gpt-image-2-web \
  --restart unless-stopped \
  -p 8787:8787 \
  -v gpt-image-2-data:/data \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxx \
  gpt-image-2-web

访问：

text

http://服务器IP:8787

适合的场景

Codex 自动生成配图
抖音短视频配图流水线
CI 或脚本批量生图
Agent 根据任务自动生成图片
需要结构化 JSON 输出
需要把图片自动上传到对象存储
同时需要桌面端、Web 和 CLI

不足

功能比纯 Web UI 更复杂
部署和配置成本高于 GPT Image Playground
Docker 镜像通常需要自行从源码构建
单纯搭建一个生图网页时有些重

评价

推荐程度：★★★★☆

如果后续准备通过 Codex 自动完成“选题—文案—配图—视频素材”流程，这个项目比单纯 Web UI 更合适。

3. ima2-gen

项目地址：

https://github.com/lidge-jun/ima2-gen

项目定位

一个桌面工作室风格的本地 Web UI，同时提供 CLI。

主要功能

本地 Web UI
CLI
ChatGPT/Codex OAuth
OpenAI API Key
文生图
图片编辑
遮罩编辑
并行生成
节点分支
Canvas 编辑
历史画廊
Docker
Grok 图片和视频通道
Gemini 图片通道

快速启动

bash

npm install -g ima2-gen
ima2 setup
ima2 serve

访问：

text

http://localhost:3333

Docker 示例

bash

git clone https://github.com/lidge-jun/ima2-gen.git
cd ima2-gen

docker build -t ima2-gen .

docker run -d \
  --name ima2-gen \
  --restart unless-stopped \
  -p 3333:3333 \
  -e IMA2_LAN_TOKEN=change-me \
  -v ima2-data:/data \
  ima2-gen

需要注意

项目当前主要提供：

本地 Codex/ChatGPT OAuth 路径
OpenAI API Key 路径
Responses API 的 image_generation 工具路径

当前 README 没有明确提供任意 OPENAI_BASE_URL 或 OPENAI_API_BASE 配置，因此不应默认认为它能直接连接所有 Sub2API 或第三方中转站。

使用自定义中转站前，需要检查源码或实际测试。

评价

推荐程度：★★★☆☆

适合个人本地使用，但连接自定义中转站不如前两个项目明确。

4. OpenClaw

项目地址：

https://github.com/openclaw/openclaw

项目定位

OpenClaw 是一个完整的 Agent 平台，gpt-image-2 只是其中的图片生成能力之一。

图片能力

其 OpenAI 插件通过 image_generate 工具提供：

OpenAI API Key 生图
Codex OAuth 生图
openai/gpt-image-2
单次多图生成
参考图编辑
2K、4K尺寸
OpenAI-compatible Base URL
Azure OpenAI 图片部署
Agent 自动判断什么时候需要生成图片

适合的场景

已经部署 OpenClaw
需要 AI Agent 自动生成任务配图
需要把生图能力和聊天机器人、工作流结合
不只是需要一个简单的生图网页

不足

平台较重
配置复杂
仅为了搭建网页生图工具时明显过度

评价

推荐程度：★★★☆☆

适合 Agent 工作流，不适合只需要一个简单生图站的场景。

5. openai-oauth

项目地址：

https://github.com/EvanZhouDev/openai-oauth

项目定位

把本地 ChatGPT/Codex OAuth 凭据转换为 OpenAI-compatible API。

它不是完整的图片工作台，而是一个接口桥接层，可以供其他 Web UI、SDK或客户端调用。

图片接口

项目提供：

text

POST /v1/images/generations
POST /v1/images/edits

启动本地兼容代理：

bash

npx openai-oauth@latest

默认地址：

text

http://127.0.0.1:10531/v1

测试生图：

bash

curl http://127.0.0.1:10531/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一间位于森林中的微型木屋"
  }'

适合的场景

本地开发测试
把 ChatGPT/Codex OAuth 接给现有客户端
给 GPT Image Playground 提供本地接口
开发自己的生图应用
不想在本地程序中直接放置 OpenAI API Key

风险和限制

OAuth 路径不等同于标准 OpenAI Platform API Key。

部署前需要确认：

账号订阅是否允许相关功能
OAuth Token 的保存位置
是否可能违反对应平台的使用规则
不要把本地代理直接暴露到公网
不要把 OAuth Token 交给不可信程序

评价

推荐程度：★★★☆☆

更像接口组件，而不是最终用户产品。

6. chatgpt2api

项目地址：

https://github.com/basketikun/chatgpt2api

项目定位

这是一个把 ChatGPT/Codex 账号能力转换为 OpenAI-compatible API 的项目，同时带有在线画图工作台和账号池管理。

主要功能

POST /v1/images/generations
POST /v1/images/edits
图片场景的 /v1/chat/completions
图片工具调用的 /v1/responses
在线画图工作台
图片编辑
多图组合编辑
多账号轮询
额度与恢复时间管理
代理配置
从 Sub2API 导入 OpenAI OAuth 账号
输出接口可接入 Cherry Studio、New API 等客户端

为什么和你的环境相关

项目明确支持：

text

配置 Sub2API 服务器
筛选并批量导入其中的 OpenAI OAuth 账号

因此，从功能角度看，它与已有 Sub2API 环境的关联度很高。

高风险提醒

这个项目不是普通的官方 API 客户端，而是涉及：

ChatGPT/Codex OAuth
Access Token
账号池
轮询
自动刷新
非官方兼容转换
部分逆向接口

潜在风险包括：

OpenAI 账号风控或封禁
Token 泄露
账号密码泄露
上游接口变化导致服务失效
与服务条款不兼容
号池中的数据和账号互相影响
项目本身获得过高账号权限

建议：

不要连接正式生产账号。
不要直接导入主用 Sub2API 的全部账号。
先用独立服务器和测试账号验证。
容器与现有 Sub2API 网络、数据库和密钥隔离。
不要公开管理后台。
不要把项目当作官方 API 的长期稳定替代品。

评价

推荐程度：功能★★★★☆，生产安全★☆☆☆☆

可以用于隔离环境研究，不建议直接进入正式生产。

四、如何判断中转站是否真正支持 GPT-Image-2

中转站的模型列表里出现：

text

gpt-image-2

并不代表它一定能够生图。

至少需要测试实际接口。

1. 测试模型列表

bash

curl https://你的中转站域名/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx"

确认返回中存在：

text

gpt-image-2

2. 测试文生图接口

bash

curl -X POST https://你的中转站域名/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一张高级红金风格的 GPT Plus 商品封面",
    "size": "1024x1024"
  }'

正常结果通常应包含：

json

{
  "data": [
    {
      "b64_json": "..."
    }
  ]
}

部分中转实现也可能返回图片 URL。

3. 测试图片编辑接口

bash

curl -X POST https://你的中转站域名/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=保持其他内容不变，把自动开通改成人工发货" \
  -F "image=@./input.png"

4. 检查长连接和超时

图片生成通常比普通文本接口耗时更长，需要检查：

Cloudflare 超时
Nginx proxy_read_timeout
网关请求超时
SSE 流式连接
中转站最大响应体
Base64 图片响应大小限制
上游连接被提前关闭
Docker 容器内存限制

5. 检查 CORS

浏览器项目直接连接中转站时，需要正确返回类似响应头：

text

Access-Control-Allow-Origin
Access-Control-Allow-Headers
Access-Control-Allow-Methods

如果中转站没有配置 CORS，可以使用 GPT Image Playground 的同源代理，但必须同时增加访问控制。

五、推荐部署方案

方案 A：最简单的个人生图站

使用：

text

GPT Image Playground

结构：

text

浏览器
   ↓
GPT Image Playground
   ↓
Sub2API / OpenAI-compatible 中转站
   ↓
GPT-Image-2 上游

优点：

部署简单
前端完成度高
支持生成和编辑
可直接连接自定义 Base URL
支持 Docker 官方镜像

适合当前优先使用。

方案 B：Codex 自动化配图

使用：

text

gpt-image-2-skill

结构：

text

Codex / Agent / 脚本
   ↓
gpt-image-2-skill CLI
   ↓
Sub2API / OpenAI-compatible 中转站
   ↓
gpt-image-2

适合：

自动生成短视频配图
按文案批量生图
输出固定文件名
自动上传到 S3 或 WebDAV
后续交给 HyperFrames、剪映或其他视频流程

方案 C：网页工作台 + 自动化并存

可以同时部署：

text

GPT Image Playground：人工操作
gpt-image-2-skill：Codex 和脚本自动化

两个项目共用同一个中转站和 API Key 管理系统。

这是功能最完整，也最符合后续 AI 内容生产流程的组合。

六、最终建议

结合现有的服务器、Docker、Sub2API 和 AI 短视频工作流：

第一阶段

先部署：

text

CookSleep/gpt_image_playground

验证：

中转站能否正确调用 /v1/images/generations
图片编辑是否可用
2K/自定义尺寸是否真正生效
Cloudflare 和 Nginx 是否会中断长请求
浏览器是否存在 CORS 问题

第二阶段

再部署：

text

Wangnov/gpt-image-2-skill

用于：

Codex 自动配图
批量生成
固定目录输出
和视频生成流程衔接

暂不建议

不要一开始就在正式环境接入：

text

chatgpt2api + 正式 Sub2API 全量账号池

这类方案权限高、账号风险大，并且依赖非标准接口，更适合隔离测试。

七、参考资料

OpenAI 官方

GPT Image 2 模型说明： https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
OpenAI 模型目录： https://developers.openai.com/api/docs/models

开源项目

GPT Image Playground： https://github.com/CookSleep/gpt_image_playground
gpt-image-2-skill： https://github.com/Wangnov/gpt-image-2-skill
ima2-gen： https://github.com/lidge-jun/ima2-gen
OpenClaw： https://github.com/openclaw/openclaw
openai-oauth： https://github.com/EvanZhouDev/openai-oauth
chatgpt2api： https://github.com/basketikun/chatgpt2api

注意：以上项目均为第三方开源项目。正式部署前应检查最新代码、许可证、Issue、安全记录、默认鉴权方式及项目维护状态。任何涉及 OAuth Token、Access Token、账号池或逆向接口的项目，都应在隔离环境中进行安全审查。

gpt-image-2开源生图项目调研 ​

可调用 GPT-Image-2 API 生图的开源项目调研 ​

一、结论 ​

二、项目对比 ​

三、项目详细说明 ​

1. GPT Image Playground ​

项目定位 ​

主要功能 ​

适合的场景 ​

Docker Compose 示例 ​

中转站存在 CORS 问题时 ​

重要安全提醒 ​

评价 ​

2. gpt-image-2-skill ​

项目定位 ​

主要功能 ​

自定义中转站调用示例 ​

注册中转站配置示例 ​

Docker Web 示例 ​

适合的场景 ​

不足 ​

评价 ​

3. ima2-gen ​

项目定位 ​

主要功能 ​

快速启动 ​

Docker 示例 ​

需要注意 ​

评价 ​

4. OpenClaw ​

项目定位 ​

图片能力 ​

适合的场景 ​

不足 ​

评价 ​

5. openai-oauth ​

项目定位 ​

图片接口 ​

适合的场景 ​

风险和限制 ​

评价 ​

6. chatgpt2api ​

项目定位 ​

主要功能 ​

为什么和你的环境相关 ​

高风险提醒 ​

评价 ​

四、如何判断中转站是否真正支持 GPT-Image-2 ​

1. 测试模型列表 ​

2. 测试文生图接口 ​

3. 测试图片编辑接口 ​

4. 检查长连接和超时 ​

5. 检查 CORS ​

五、推荐部署方案 ​

方案 A：最简单的个人生图站 ​

方案 B：Codex 自动化配图 ​

方案 C：网页工作台 + 自动化并存 ​

六、最终建议 ​

第一阶段 ​

第二阶段 ​

暂不建议 ​

七、参考资料 ​

OpenAI 官方 ​

开源项目 ​

gpt-image-2开源生图项目调研

可调用 GPT-Image-2 API 生图的开源项目调研

一、结论

二、项目对比

三、项目详细说明

1. GPT Image Playground

项目定位

主要功能

适合的场景

Docker Compose 示例

中转站存在 CORS 问题时

重要安全提醒

评价

2. gpt-image-2-skill

项目定位

主要功能

自定义中转站调用示例

注册中转站配置示例

Docker Web 示例

适合的场景

不足

评价

3. ima2-gen

项目定位

主要功能

快速启动

Docker 示例

需要注意

评价

4. OpenClaw

项目定位

图片能力

适合的场景

不足

评价

5. openai-oauth

项目定位

图片接口

适合的场景

风险和限制

评价

6. chatgpt2api

项目定位

主要功能

为什么和你的环境相关

高风险提醒

评价

四、如何判断中转站是否真正支持 GPT-Image-2

1. 测试模型列表

2. 测试文生图接口

3. 测试图片编辑接口

4. 检查长连接和超时

5. 检查 CORS

五、推荐部署方案

方案 A：最简单的个人生图站

方案 B：Codex 自动化配图

方案 C：网页工作台 + 自动化并存

六、最终建议

第一阶段

第二阶段

暂不建议

七、参考资料

OpenAI 官方

开源项目