即梦每日积分不浪费,转换成 API 放到 n8n 工作流里用!

即梦API接入n8n:自动消耗每日积分,搭建AI配图工作流 在AI绘画与自动化工作流日益普及的今天,如何高效利用平台每日赠送的免费积分成为内容创作者关注的焦点。即梦作为热门的AI绘图工具,其网页端积分存在“每日清零”的沉没成本问题。通过将即梦的生成能力封装为API接口,并接入n8n这一开源自动化编排工具,用户可以构建一条定时触发、自动生成、智能分发的配图流水线。本文从API凭证申请、n8n部署与凭证配置讲起,详解HTTP Request、Code、IF/Switch等核心节点的参数设置与容错策略,并给出一个完整的“每日文案自动配图”工作流示例。该方案不仅解决了积分浪 阅读详情

群里总有朋友问,即梦(Dreamina)生成的图质量很高,但每次都得打开网页点点点,能不能搞进 n8n 实现自动化,主打一个不浪费每天送的积分。

我花时间研究了一下,还在 Github 上翻到一个开源项目,确实能行。

不过在落地的过程中踩了个坑,本地部署的 Docker 服务互相通信时,网络配置稍微有点绕。好在折腾通了,顺便把这套流程拆解出来,给各位避避坑。

先看最终效果

在 n8n 里输入提示词,这边即梦的后台就在生成,完事儿直接把图转成二进制文件存下来,全程不用打开浏览器。

搞定本地 API 服务

要实现这个,核心得有个能把网页生成图片这个动作转换成 API 供 n8n 调用。Github 找到一个叫 jimeng-api 的项目,提交记录比较新,说明有人在维护而且大概率是能适配最新的即梦网页端,它能模拟浏览器的行为,把我们的请求转发给即梦。

https://github.com/iptag/jimeng-api

部署这个最省事的方法就是 Docker。在你的电脑(需要提前安装好 docker 环境)或者 NAS 里跑一下这行命令,服务就起来了。

docker run -d --name jimeng-api -p 5100:5100 iptag/jimeng-api

这一步搞定后,你的电脑上就多了一个在 5100 端口监听的服务。

获取 SessionID

即梦毕竟是商业软件,不可能随便谁都能调。我们需要把自己的登录凭证拿给 API 服务用,这个凭证就是 sessionid。

很多朋友卡在这里,其实也不复杂,跟着我看一遍。

你需要用浏览器(推荐 Chrome 或 Edge)打开即梦官网并登录。

登录成功后,按下键盘上的 F12 键,或者在页面空白处右键选择“检查”,这时候会弹出一个开发者工具栏。

在工具栏上方找到 Application(应用)这个标签页。如果屏幕小没看到,就点那个 >> 的箭头找找。

在左侧菜单栏里展开 Storage 下面的 Cookies,点击即梦的域名 https://jimeng.jianying.com。

这时候右边会出现密密麻麻的列表,不用管别的,只找 sessionid 这一行。它对应的那串很长的字符,就是我们要的东西。

把它复制下来,后面要填到 n8n 里。

搭建 n8n 自动化流程

有了 API 服务,有了凭证,接下来就是用 n8n 把它们串起来。

我自己搭了一个工作流,逻辑很简单:手动触发 -> 调用 API 生成图片 -> 处理返回数据 -> 下载为二进制文件。

这里有个稍微复杂的点是网络通信。

如果你的 n8n 也是用 Docker 部署的,在配置 HTTP 请求节点时,URL 不能写 localhost:5100。因为在 n8n 的容器眼里,localhost 指的是它自己,而不是你的电脑宿主机。

你需要填宿主机的局域网 IP。比如我的电脑 IP 是 192.168.1.9,那 URL 就得填 http://192.168.1.9:5100/v1/images/generations。

核心配置参数如下:

  • Method: POST
  • Header: 需要加一个 Authorization,值为 Bearer 加上刚才复制的 sessionid(注意中间有个空格)。
  • Body: 这里填生成参数,比如模型 jimeng-4.5,提示词 prompt 等。

这里顺带提一嘴扣费逻辑,走 API 调用和你在网页上点是一模一样的。

如果你像我一样选了 jimeng-4.5 模型,单张图是 3 积分,一次请求默认会生成 4 张图。这一波操作下去,12 积分就直接扣没了(普通模型是 1 积分一张)。大家调试的时候悠着点,别代码跑通了,号里的积分被循环跑空了。

请求发出去后,即梦返回的数据通常是一组图片链接。

我在工作流里加了一个 Split Out 节点,把返回的图片数组拆成单条数据。接着通过 Loop Over Items 循环节点,配合 HTTP Request 节点把图片链接转化为二进制文件(Binary)。

这边要用循环节点是因为我想单独命名每个二进制文件为 data_index, 但是 http request 节点似乎有 bug ,无法准确获取 index 命名。

只要拿到了二进制数据,后面你想把它存到硬盘、发到飞书还是传给其他系统,就都很方便了。

场景延伸

这套东西跑通了,能玩的花样就多了。

你可以接一个定时任务,每天早上自动生成一组早安海报素材。

或者配合现在的 DeepSeek、ChatGPT,先把文章扔进去提炼画面描述,再传给即梦生成配图,最后自动发到社交媒体,全自动流水线就齐活了。

稍微聊两句

最后得严肃说一句,这套方案分享出来是为了方便大家学习技术原理和工作流搭建,请勿用于任何非法用途。技术工具本身是中性的,但在怎么用这事儿上,心里得有杆秤。

即梦 api + n8n 的工作流 JSON 文件,我已经导出来了。如果你想试一试这个方法,关注公众号“曹工不加班”发送“即梦”即可获取工作流。

当然,如果你在获取 Cookie 或者 Docker 网络配置上还有疑问,也可以在后台留言,加入交流群一起探讨。

37-dify案例分享-5 步解锁免费即梦文生视频工作流,轻松制作大片 文章介绍了调用即梦 AI 实现免费文生视频功能的工作流。该工作流需设置开始提示词,用书生浦语模型扩写提示词,借助 FastAPI 实现 API 接口发起 HTTP 请求生成视频,其效果优于智谱,有一定复杂度但可学习掌握。 阅读详情

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