docker-prompt-generator

一句话生成绘图咒语,MidJourney/SD 灵感秒出

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 109 🐛 待处理 13 👀 关注 20
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1154
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

docker-prompt-generator 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队soulteary
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型midjourney,midjourney-app,prompt,prompt-tool,stable-diffusion,stable-diffusion-webui
GitHub 星标★ 1154
上线时间2023-04-04 00:00:00
代码更新2023-04-05
仓库体积1.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

docker-prompt-generator 是一个用模型来生成作图提示词(咒语)的偷懒工具,支持 MidJourney、Stable Diffusion 等主流 AI 绘图应用。它解决的是用户面对空白提示词框时不知如何描述、或想快速生成高质量创意提示词的问题。核心能力包括:基于预训练模型自动生成多种风格和主题的提示词,提供模板和参数调节,可输出中英文提示词,并支持通过 Docker 一键部署,方便集成到现有工作流。项目用 Python 实现,技术栈覆盖 midjourney、stable-diffusion-webui 等,适合设计师、AI 绘画爱好者和开发者使用,能显著提升提示词创作效率和灵感多样性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1154

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 5 步

环境要求

  • 已安装并可用 Docker 环境(官方推荐基于 Docker 与 Nvidia 深度学习基础容器)
  • 使用 GPU 镜像时需具备可用的 NVIDIA GPU 及对应容器运行时
  • 纯 CPU 环境也可运行,可直接使用 cpu 镜像
  • 能访问 GitHub 以克隆项目代码;Docker Hub 可拉取 soulteary/prompt-generator 镜像

安装与启动步骤

  1. 1准备 Docker 环境

    按 README 说明先准备好 Docker 环境;GPU 玩法建议参考官方深度学习容器,Mac M1/M2 可参考其 Stable Diffusion 配置文章。

  2. 2克隆项目代码

    找一个合适的目录,用 git clone 把 Docker Prompt Generator 项目代码下载到本机(也可直接下载 Zip 压缩包)。

    git clone https://github.com/soulteary/docker-prompt-generator.git
  3. 3启动 CPU 版容器

    无 GPU 或只想用 CPU 时执行此命令,镜像为 cpu 标签,容器端口 7860 映射到宿主机 7860。

    docker run --gpus all --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --rm -it -p 7860:7860 soulteary/prompt-generator:cpu
  4. 4启动 GPU 版容器

    有可用 GPU 时改用 gpu 标签镜像,其余参数与 CPU 版一致,可借助显卡加速推理。

    docker run --gpus all --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --rm -it -p 7860:7860 soulteary/prompt-generator:gpu
  5. 5浏览器打开界面

    容器启动后,在浏览器输入运行容器那台主机的 IP 地址加端口 7860,即可开始使用提示词生成工具。

如何确认成功

容器正常运行后,浏览器访问 http://<宿主机IP>:7860 能看到工具界面并可输入提示词,即部署成功。

常见问题

Q:没有独立显卡可以运行吗?

A:可以。README 说明项目包含仅用 CPU 即可完玩的部分,直接运行 soulteary/prompt-generator:cpu 镜像即可。

Q:Mac M1/M2 芯片的电脑怎么部署?

A:README 建议参考作者此前关于在 M1、M2 芯片 MacBook 上运行 Stable Diffusion 模型的文章来配置环境,再执行对应镜像命令。

Q:为什么访问不到界面?

A:确认容器仍在运行,并在浏览器中使用“运行容器那台主机的 IP 地址”加 7860 端口访问,而非容器内部地址。

注意事项

  • 运行命令中的 --rm 表示容器退出后自动删除,注意不要在容器内保存需要长期保留的数据。
  • CPU 与 GPU 镜像都是完整的 docker run 命令,不要删减 --ipc=host、--ulimit 等参数。
  • README 未给出生产环境部署、模型下载或账号配置说明,仅适用于本机快速体验。

核心亮点

  • 内置模型自动生成提示词,无需手动构思,大幅提升效率
  • 支持 MidJourney 和 Stable Diffusion 双平台,覆盖主流绘图工具
  • Docker 一键部署,环境隔离,快速上手

不足之处

  • 提示词质量依赖模型训练数据,复杂场景可能不够精准
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 设计师快速生成多风格绘图提示词用于灵感探索
  • AI 绘画新手借助工具学习如何撰写有效提示词
  • 开发者集成到自动化绘图流水线,批量生成创意素材

替代项目

Prompt Generator for Stable Diffusion、MidJourney Prompt Builder、Promptist

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