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alex-karev/intel-image-generator

在 Intel 硬體上本地生成圖像、圖示和視覺素材。

intel-image-generator 是什麼?

此技能讓開發者與 AI 代理能在 Intel 硬體(包括整合 GPU、NPU 和獨立 GPU)上本機產生圖像、圖示及其他視覺素材。它使用 Intel 的 OpenVINO 與 Optimum Intel 工具鏈,支援以 <code>stable-diffusion-v1-5</code> 系列為基礎的文字轉圖像(text-to-image)、參考影像條件生成(reference-image conditioning)以及圖像轉圖像(img2img)工作流程。使用者可以指定模型、裝置、輸出大小、隨機種子、步數與提示詞,並可從純文字檔案批次處理。此工具包含一個 <code>--info</code> 旗標,可在實際生成前在不下載模型的情況下驗證所選裝置與模型的相容性。它也明確提供 NPU 模型相容性對照表,確保某些模型無法在 NPU 上執行時不會做出虛假承諾。生成成功後,output 檔案的路徑會回傳給呼叫端代理。此技能相容於 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 編碼工具,能與以工作站為基礎的 AI 輔助開發工作流程無縫整合。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alex-karev/intel-diffusion-skill/tree/HEAD

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在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

Intel 圖像生成器

請將 scripts/ 的路徑解析為相對於此檔案的位置。請使用使用工作區內的絕對輸出路徑。

先生成檢查(Check selection first)

在每次生成之前,請以相同的模型/裝置選項執行 --info,這些選項將要用於生成:

SKILL_DIR="/absolute/path/to/intel-image-generator"
env -u VIRTUAL_ENV uv run --project "$SKILL_DIR/scripts" --locked intel-image-generator --info

這會輸出 JSON,其中包含 device 與 model。它不會下載、驗證、編譯或執行模型。請將報告出的裝置與模型對照使用者的要求以及下方的相容性表格進行檢查。請勿僅因為 --info 執行成功就聲稱某個未經測試的模型能夠正常運作。請使用報告出的模型,除非使用者要求覆寫。請勿在未告知的情況下擅自替換為不同的模型。

接著使用相同的選項、提示詞與輸出進行生成。若要保持自動選擇,請省略 --device;當使用者要求時,則使用明確的裝置:

env -u VIRTUAL_ENV uv run --project "$SKILL_DIR/scripts" --locked intel-image-generator \
  --size 512x512 --seed 42 --steps 20 \
  -p "一頭友善的大象,平面插圖風格" \
  -o /absolute/path/to/output.png

請檢查退出狀態並確認輸出檔案存在;然後回傳其路徑。如果更改模型/裝置選項,請先重新執行 --info。

選項

--info(僅長選項)不需要提示詞或輸出。生成時必須恰好指定一個 -p/--prompt TEXT 或 -i/--input PATH(UTF-8 編碼,每行一個非空白提示詞),以及 -o/--output PATH。來自檔案的提示詞會依序生成,每個提示詞產生一張圖片,並儲存為 stem-1.ext、stem-2.ext 等。每個檔案都是原子寫入的;所有目標路徑都會在生成前進行驗證,失敗的執行可能保留先前已完成的圖片。-m/--model NAMESPACE/REPOSITORY 選擇相容的模型;--model-dir PATH 選擇本機匯出的模型(兩者互斥)。其他選項:--size WIDTHxHEIGHT、--seed INTEGER、--steps INTEGER、--device NPU|GPU|CPU。

若要用參考影像進行條件生成,請使用 -r/--reference PATH 搭配 --model stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5。這使用 IP-Adapter 進行文字轉圖像,而非圖像轉圖像(img2img);它不會保證角色身份或完全一致的風格。它不能與 --source、--strength 或 --model-dir 同時使用。所需模型必須明確指定,即使在預設情況下也是如此,包括 NPU 上不同的預設模型。首次使用會下載數 GB 資料並建立獨立的匯出。請勿在未告知的情況下擅自更改模型。

若要使用 img2img,請使用 -s/--source PATH 指定起始圖像,並可選擇使用 --strength FLOAT(大於 0 且不超過 1,預設值 0.75)。--strength 需要同時指定 --source。--style 已被移除;-r 現在選擇參考條件生成,而 -s 選擇 img2img 來源。

若未指定 --device,整合式 Intel GPU 系統的偏好順序為 NPU → GPU → CPU;獨立 Intel GPU 系統的偏好順序為 GPU → NPU → CPU。無法判斷的 GPU 類型或 GPU 屬性檢測失敗會回退到 CPU。明確的選擇是強制的。編譯/推理錯誤不會觸發裝置重試。

NPU 模型相容性

這是此技能的唯一模型相容性清單。證據僅適用於確切的模型與軟體設定,而非每個衍生版本。

Hugging Face 模型此 CLI 的 NPU 狀態
stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5CPU/GPU 預設;NPU 已測試: 本機匯出;在搭載 OpenVINO 2026.4.1 / Optimum Intel 1.27.0 的 Lunar Lake Intel AI Boost 上成功生成。
OpenVINO/stable-diffusion-v1-5-fp16-ov相容的 SD pipeline 候選;此處未經 NPU 測試。請勿保證成功編譯。
OpenVINO/stable-diffusion-v1-5-int8-ovNPU 預設;在搭載 OpenVINO 2026.4.1 / Optimum Intel 1.27.0 的 Lunar Lake 上成功生成一張圖像。
Intel/sd-1.5-square-quantizedIntel 的卡片上標示 NPU,但其儲存庫缺少 Diffusers 所需的 model_index.json/元件佈局。無法直接與此 CLI 的 --model 搭配使用。

SDXL 與 FLUX 需要其他 pipeline 支援,且在此 CLI 中不可作為 NPU 替代選擇。請勿僅為了測試相容性而自動下載候選模型。

模型安全檢查器已停用。請參閱 README.md 瞭解設定、首次執行成本、模型/授權詳細資料以及疑難排解。請勿在未經核准的情況下自行回退到 CPU 或進行系統/驅動程式變更。

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