n8n工作流实战：从零搭建即梦自动化生图系统

即梦是我用的最多的 AI 出图软件，像公号的封面图我都是用它制作的。于是我想，能不能让这个流程更自动化一些？于是今天就用 n8n 接入了即梦，刚好也是边学边实践了。我这次不是用的 API 的方式，而是直接使用官方的表单生图地址，只需要提供一个生图提示词，运行工作流后就能将指定分辨率的图片自动下载到本地。虽然目前下载的图片还是带水印的，但暂时不影响我的日常使用。接下来，我就详细分享下整个 n8n 工作流的搭建过程。一、前期准备
需要的工具：

即梦账号（已登录状态）
n8n 自动化平台
浏览器开发者工具（用于抓包）

工作流整体架构：完整的工作流主要由以下几个部分组成：

表单提交（输入提示词）
数据封装与 UUID 生成
提交即梦生图请求
循环查询图片生成状态
提取图片链接
批量下载图片到本地

整个流程是一个标准的异步任务处理模式，需要通过轮询的方式来检查图片是否生成完成。

二、工作流拆解2.1）表单节点这是整个工作流的起点，也是一个触发器。我做得相对简单，主要是用于前端输入生图的提示词。

我只填写了一个prompt的元素，类型为多行文本框，其它暂时不需要，如果有需要增加的，可以点击「Add Form Element」按钮增加。

提交表单后，工作流就会自动开始运行。2.2 ）Edit Fields(Set) 即梦节点

这个节点用于将表单的数据再重新封装组织下，同时这里还加了 session_id 。这个是后续用于即梦生图时的用户凭证，可以先运行表单节点，然后将字段拖过去就行，不用手动输入。

2.3 ) uuid 生成

使用Code节点, Python 代码生成 UUID，每次生图都需要一个唯一的任务 ID，后续查询图片状态就是通过这个 UUID 来定位的。

importuuid


# 生成一个随机的 UUIDv4
random_uuid = uuid.uuid4()
# 通常我们需要它的字符串形式来使用
uuid_string = str(random_uuid)

# 准备输出数据，这是 n8n Code 节点所要求的格式 output_data = [ { "json": { "generatedUUID": uuid_string } } ] returnoutput_data

2.4 ）即梦生成上面的准备工作好了之后，我们现在来开发即梦生成的节点，这里使用 Http Request 节点

先登录进入即梦的生图页面

https://jimeng.jianying.com/ai-tool/generate?type=image

在谷歌浏览器（其它浏览器也可以）中，鼠标右键「检查」或「F12」进入开发者工具页，切换到「Fetch/XHR」，可查询页面的后端接口请求地址

然后我们在即梦中提交生图的操作，找到「generate」这个接口地址。

然后以 CURL 的方式复制到粘贴板中。

打开刚才创建的 Http Request 节点，点击「Import cURL」按钮，粘贴复制的 curl 数据，「Import」导入

打开「Send Query Parameters」选框，下面将出现 Get 的请求参数。

移到最下面，找到 Cookies 这个头部，删除生成好的数据，我们只需要一个 session_id 的授权凭证值就行。

下面的 JSON 请求体，暂时只需要更改UUID 和提示词即可。

2.5) 查询图片状态生图请求提交之后，不会马上就创建成功，需要等待生成完成之后才能进行后续的下载保存操作。这里使用 Wait 节点延迟一定的时间，通过接口查询状态，未完成继续循环，完成之后进入后续的操作。

2.5.1 ） Edit Fields (Set)用于给循环赋初始值，指定一定的重试次数，防止死循环一直查同时将 UUID 和 Session_id 传给下一节点

2.5.2）查询生成状态这个和创建的方式是一样的，我们到即梦找到查询的接口地址「get_history_by_ids」，复制 Curl 数据

添加 Http Request 节点，导入 Curl 数据，替换 Session_id 的值

请求体的 ID 值，传递我们工作流最开始创建的 UUID 的值。

2.5.3）Merge 节点这个节点用于将图片查询状态的数据和 Wait 节点的数据做下合并，由于是 2个节点合并，下面的数量选择 2 即可。

2.5.4）检测是否完成使用代码节点，检查图片是否生成完成，根据接口的结构来编写，如果没有生成，data 下面是空的，否则就会有数据。

这个代码，可以通过 AI 来直接写constitems = $input.all(); letisValid =false; /*let retryCount =$input.last().json.retryCount;*/ letuuid_retryCount = items[1].json letuuid = uuid_retryCount["uuid的值"] letretryCount = uuid_retryCount["retryCount"] letsession_id = uuid_retryCount["session_id"]


for(constelementofitems) {
constdataObj = element.json;
// 条件 1：ret === "0"
constretOk = dataObj.ret ==="0";
// 条件 2：data 不为空
constdata = dataObj.data;
constdataOk = data &&Object.keys(data).length >0;
// 条件 3：data 下某个 key 的 item_list 有值
letitemListOk =false;
if(dataOk) {
 for(constkeyofObject.keys(data)) {
 constitemList = data[key].item_list;
 if(Array.isArray(itemList) && itemList.length >0) {
 itemListOk =true;
 break;
 }
 }
 }
// 如果这一项满足三个条件，就认定整体为真
if(retOk && dataOk && itemListOk) {
 isValid =true;
 break; // 不用继续检查后面的项
 }
}

// 只返回一个结果 return[ { json: { valid: isValid, retryCount: retryCount, uuid: uuid, session_id:session_id } } ];

2.5.5）IF 节点通过判断上面 Code 节点的返回值来判断图片是否创建完成

2.5.6）Edit Fields Set如果查询图片还没有创建完成，增加循环次数，进入下一次循环，同时传递循环需要的数据。

2.5.7）Code 节点如果创建完成，我们可以从查询节点中，将我们需要的图片链接地址存储起来，后续来下载。

即梦的返回结构有点复杂，这个代码同样可以用 AI 来写，明确我们需要的图片结构，其它不需要。给我写一个的n8n的code节点js代码，我需要取出 item_list下面的cover_url_map下的1080分辨率的图片。 """ 查询图片状态的json返回值 """

// 创建一个空数组，用于存放所有最终要输出的 item constallOutputItems = []; constitems = $('查询即梦生成结果').all() // 在 "Run Once for All Items" 模式下，'items' 是一个包含所有输入 item 的数组。 // 我们需要遍历这个数组。 for(constitemofitems) { // 从当前遍历到的 item 中获取 JSON 数据 constinputData = item.json;


// 'data' 对象中的键是动态的，所以我们通过 Object.values() 来获取其值
consttaskData =Object.values(inputData.data)[0];
// 检查 'item_list' 是否存在且是一个数组
if(taskData &&Array.isArray(taskData.item_list)) {
 // 遍历 item_list 数组
 for(constlistItemoftaskData.item_list) {
 // 使用可选链操作符 (?.) 安全地提取 1080 分辨率的图片 URL
 constimageUrl = listItem.common_attr?.cover_url_map?.['1080'];
 // 如果成功找到了 URL
 if(imageUrl) {
 // 创建一个新的 n8n item 对象，并将其添加到我们的总输出数组中
 allOutputItems.push({
 json: {
 image: imageUrl
 }
 });
 }
 }
 }
}

// 返回包含所有新创建的 item 的数组。 // n8n 会将这个数组中的每个元素作为独立的 item 输出到下一个节点。 returnallOutputItems;

2.6）下载图片创建完成后，就可以下载了，这里有多张图片，使用循环的方式下载

2.6.1）Loop Over Items现在我们已经拿到了所有图片的链接，接下来就是下载到本地了，由于可能有多张图片，我们需要逐个下载。

添加loop 节点， Batch Size 的值改为 4

2.6.2）下载图片增加 Http Request 节点，选择请求方式为 GET ，将Image的值拖入到URL 的地址框中

2.6.3）下载到本地增加 Read/Write Files from Disk 节点，将图片数据保存到本地

输入本地的图片保存路径和文件规则

三、运行与测试完整的工作流搭建完成后，你可以：

点击工作流主界面的「Execute Workflow」按钮
在表单中输入提示词，比如：”一只可爱的橘猫，坐在窗台上，阳光洒在身上，温暖的色调，高清摄影”
提交后，工作流会自动运行
等待10多秒后，图片就会自动下载到你指定的目录

常见问题排查：

如果下载失败，检查
session_id是否过期（需要重新获取）
如果图片一直显示未完成，可以增加 Wait 节点的等待时间
如果保存失败，检查文件路径是否正确，是否有写入权限

四、社区节点如果你觉得手动搭建工作流太复杂，其实剪映的文生图和文生视频功能，已经有社区开发好的节点可以直接使用了。在 n8n 界面中，点击「Settings」，进入社区节点的安装页面，点击「Install」

点击「Browse」

搜索「jimeng」，找到包后，复制包的名字

然后回到安装页面，将包名粘贴过来，选择「Install」

虽然这个工作流看起来步骤挺多，但搭建一次后就可以反复使用，大大提高了工作效率。特别是需要批量生成图片的时候，这个自动化流程就显得特别有价值。如果你在搭建过程中遇到问题，欢迎留言交流。如果觉得这个分享有帮助，也欢迎分享给更多需要的朋友！最后提醒：请合理使用工作流，遵守即梦的使用条款，不要频繁请求导致账号被限制。技术是用来提高效率的，而不是用来滥用的。好了，今天的整个分享就到这里啦，希望你们能喜欢！