Spring AI-52.OpenAI 图像生成 API

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布
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分类专栏： 人工智能(AI) Java全套教程 Spring AI 文章标签： 人工智能 spring java Spring AI
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Spring AI-52.OpenAI 图像生成 API

Spring AI 支持集成 OpenAI 的图像生成服务（如 DALL·E 模型），提供基于文本提示的图像生成、编辑和调整大小功能。以下是详细的集成指南和接口说明：

一、环境准备

  1. 获取 API 密钥

    • 访问 OpenAI 官网 注册账号并生成 API 密钥。

    • 设置环境变量或配置文件：

      export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

  2. 添加依赖
    在项目中引入 OpenAI 图像客户端支持：

    <!-- M
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Spring AI-51.Azure OpenAI 图像生成 API
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06-15 125
Spring AI集成Azure OpenAI图像生成API指南 本文详细介绍了如何在Spring项目中集成Azure OpenAI的图像生成API(DALL·E模型)。主要内容包括： 环境准备：创建Azure OpenAI资源并记录关键参数，添加必要的Maven/Gradle依赖 核心配置：通过application.properties配置端点、API密钥、模型名称等参数 API接口：说明AzureOpenAiImageClient的主要方法，包括图像生成、编辑和调整大小功能 使用示例：提供图像生成、编
Spring AI-33.OpenAI 聊天模型集成指南
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06-14 422
摘要： Spring AI 提供了与 OpenAI ChatCompletion API 的深度集成，支持 GPT 系列模型（如 GPT-3.5、GPT-4 及多模态版本）。开发者需配置 API 密钥并添加依赖后，可通过简单代码实现文本生成、流式响应、图像分析和工具调用等功能。配置文件允许调整模型参数（温度、token限制等），高级功能包括动态参数覆盖和JSON格式控制。注意事项包含模型选择建议、成本管理及安全实践。该集成适用于客服机器人、代码生成等场景，结合Spring特性可扩展企业级功能。（150字）
SpringAI实战：API Key中转
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本文介绍了通过API Key中转服务低成本使用OpenAI等AI模型的方法。主要内容包括：1）注册中转平台获取更优惠的API访问权限；2）查看支持模型和充值流程；3）获取并配置API Key的步骤；4）使用Spring AI的集成示例；5）API安全建议和常见问题解答。该方案适合个人学习和小型开发项目，相比官网订阅可显著降低成本，但需注意第三方服务的稳定性风险。文末提供了Java调用示例和配置指南。
Spring AI教程（三）Image API之绘图快速入门及源码介绍
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Spring AI提供了图片生成接口，该接口可以用于与各种专门用于图像生成的人工智能模型进行交互，允许开发人员以最少的代码更在在不同的图像相关模型之间切换。
如何使用Spring AI实现文生图（Image Model API）？
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演示如何基于Spring Boot集成Spring AI开源框架，快速集成调用阿里云的百炼大模型AI服务，验证AI大模型“文生图”的功能。
021-Spring AI Alibaba OpenAI Image 功能完整案例
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本案例演示如何利用 Spring AI Alibaba 的 Image 客户端功能，实现图像生成和处理。
如何在5步内使用 Spring AI 和 OpenAI 的 DALL-E 3 生成图像
硅基创想家的博客
02-03 1532
将 Spring AI 与 OpenAI 的 DALL-E 3 集成，以生成图像。轻松设置 Spring Boot、配置 API 集成并自定义设置。大家好！这是关于 Spring AI 系列介绍文章的第一篇。今天，我们将了解如何通过文本提示轻松生成图片。为此，我们将利用 OpenAI API 和 DALL-E 3 模型。在本文中，我将跳过一些 Spring 基础概念的讲解，比如 Bean 管理、启动器等，因为本文的主要目的是探索 Spring AI 的功能。
【Spring AI】03. 图像生成 API-OpenAI
u011046509的博客
04-28 1715
Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.openai.api-key 的配置属性，您应该将其设置为从 openai.com 获取的 API Key 的值。或者，使用之前描述的spring.ai.openai.image.options.*属性。配置前缀是spring.ai.openai.image，可让您配置基于 OpenAI 的ImageClient 实现。参数前缀是spring.ai.openai，让您连接到 OpenAI。提供了模型配置，例如要使用的模型、质量、大小等。
Spring AI-50.图像客户端 API (Image Model API)
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06-15 84
Spring AI 提供统一图像客户端 API（Image Model API），支持集成多种图像服务（如 OpenAI DALL·E、Stable Diffusion）。核心接口 ImageClient 包含生成图像、编辑图像和调整大小功能，可通过请求对象（ImageGenerateRequest、ImageEditRequest、ImageResizeRequest）配置参数。该 API 支持远程服务（需 API 密钥）和本地部署（如 Stable Diffusion），提供标准化方式处理图像生成与编辑
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1309
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
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传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 459
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
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人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
创客匠人 2025 高峰论谈（11.22-25）：AI 智能体重构创始人 IP 打造与知识变现的管理逻辑
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这一 “数据化定位逻辑”，将在。创客匠人峰会筹备阶段强调，AI 智能体的核心意义是 “解放人”—— 将创始人从机械性工作中解放，专注知识体系迭代、用户信任构建等核心价值创造，让知识变现从 “个人生意” 升级为 “企业级业务”。创始人 IP 定位的核心是 “找到市场需求与核心能力的交集”，传统模式本质是 “个体直觉管理”，而 AI 智能体通过数据化管理思维，将定位转化为可量化、可追溯的流程。这些问题本质是企业管理中 “个体能力” 与 “系统效率” 的失衡，而 AI 智能体的出现，正从管理底层重构这一逻辑。
强化学习人形机器人奖励函数分析
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PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
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宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 924
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 531
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
spring-ai-starter-model-openai
05-15
### 关于Spring AI Starter Model与OpenAI集成 Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个重要扩展，专注于简化人工智能相关开发工作。通过提供一系列开箱即用的功能组件，开发者可以更轻松地将机器学习和自然语言处理等功能融入到基于 Java 的应用程序中[^1]。 对于 OpenAI 集成的支持，Spring AI 提供了一个专用的 Starter 模块 `spring-ai-openai-spring-boot-starter`，该模块允许开发者快速实现与 OpenAI 平台的服务对接，例如文本生成、图像生成以及语音合成等服务[^2]。以下是具体如何设置并使用这一模块的相关说明： #### 添加依赖 为了在项目中启用 OpenAI 功能支持，需在 Maven 构建工具的 `pom.xml` 文件中加入如下依赖声明： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.8.1</version> </dependency> ``` 此依赖不仅包含了必要的基础库，还集成了 Spring Boot 自动配置机制，从而减少了手动初始化的工作量[^3]。 #### 配置属性 完成依赖导入之后，在项目的 `application.properties` 或者 `application.yml` 中定义相应的配置参数来指定访问令牌及其他选项。例如： ```properties spring.ai.openai.api-key=your-api-key-here spring.ai.openai.base-url=https://api.openai.com/v1/ ``` 以上配置项分别指定了用于身份验证的 API 密钥以及请求发送的目标 URL 地址。 #### 使用示例 下面展示了一段简单的代码片段，演示了如何利用 Spring AI 和 OpenAI 实现基本的文字交互功能： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class ChatService { @Autowired private OpenAiTextCompletionClient textCompletionClient; public String generateResponse(String prompt){ CompletionRequest request = new CompletionRequest(); request.setPrompt(prompt); return this.textCompletionClient.complete(request).getChoices().get(0).getText(); } } ``` 在此例子中，我们注入了一个名为 `textCompletionClient` 的 Bean 对象，并调用了它的方法以获取由 GPT 类模型产生的回复内容。 此外需要注意的是，虽然借助像 Spring AI 这样的框架能够极大地降低接入门槛，但如果涉及到商业用途，则可能面临一定的成本支出问题[^4]。 最后提到的一个较为具体的案例涉及到了 spring-ai-starter-mcp-client 组件的应用场景分析[^5]，不过这主要针对特定类型的客户端回调逻辑定制需求，相对而言更为复杂一些。 ---
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