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https://github.com/foxhui/WebAI2API.git
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foxhui
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14 KiB
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# LMArenaImagenAutomator
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## 📝 项目简介
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LMArenaImagenAutomator 是一个基于 Puppeteer 的自动化图像生成工具，通过模拟人类操作与 LMArena 网站交互，提供图像生成服务。
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项目支持两种运行模式：
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- **OpenAI 兼容模式**：提供标准的 OpenAI API 接口，便于集成到现有应用
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- **Queue 队列模式**：使用 Server-Sent Events (SSE) 实时推送生成状态
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### ✨ 主要特性
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- 💁♂️ **拟人操作**：模拟真实鼠标移动轨迹和抖动
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- 🤖 **智能输入**：模拟人类打字速度和错误纠正行为
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- 🖼️ **多图支持**：最多支持同时上传 5 张参考图片
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- 🔐 **安全认证**：基于 Bearer Token 的 API 鉴权
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- 📊 **队列管理**：智能任务队列，防止请求过载
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- 🌐 **代理支持**：支持 HTTP 和 SOCKS5 代理配置
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- 🎭 **特征伪装**：尽量伪装成真实浏览器的特征（详情参考文档结尾）
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## 🚀 快速开始
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### 系统要求
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- **Node.js**: 16.0 或更高版本
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- **操作系统**: Windows、Linux 或 macOS
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- **浏览器**: Google Chrome 或 Chromium (Puppeteer 会自动下载，但是**更推荐**使用Google Chrome)
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### 安装步骤
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1. **克隆项目**（如果从仓库获取）或解压项目文件
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2. **安装依赖**
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```bash
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pnpm install
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```
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3. **生成 API 密钥**
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```bash
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npm run genkey
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```
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此命令会生成一个安全的随机密钥，请保存并配置到 `config.yaml` 中。
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## ⚙️ 配置说明
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配置文件位于项目根目录下的 `config.yaml`，首次运行时会自动生成默认配置。
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<details>
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<summary>📝 查看详细配置说明</summary>
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### 服务器配置
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```yaml
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server:
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# 运行模式: 'openai' (OpenAI 兼容) 或 'queue' (SSE 队列)
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type: queue
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# 监听端口
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port: 3000
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# API 鉴权密钥 (使用 npm run genkey 生成)
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auth: sk-change-me-to-your-secure-key
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```
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### 浏览器配置
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```yaml
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chrome:
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# Chrome 可执行文件路径 (留空使用 Puppeteer 内置版本)
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# Windows 示例: "C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe"
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# Linux 示例: "/usr/bin/chromium"
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path: ""
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# 是否启用无头模式 (true = 后台运行，false = 显示浏览器)
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headless: false
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# 是否启用 GPU 加速 (无显卡服务器设为 false)
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gpu: false
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```
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### 代理配置
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```yaml
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chrome:
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proxy:
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# 是否启用代理
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enable: false
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# 代理类型: 'http' 或 'socks5'
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type: http
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# 代理服务器地址
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host: 127.0.0.1
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# 代理端口
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port: 7890
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# 代理认证 (可选)
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# user: username
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# passwd: password
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```
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### 重要配置建议
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| 配置项 | 建议值 | 说明 |
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|-------|--------|------|
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| `server.type` | `queue` | 使用队列模式可获得实时状态反馈 |
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| `server.auth` | 强密钥 | 务必修改默认值，使用 `npm run genkey` 生成 |
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| `chrome.headless` | `false` / `true` | 建议保持非无头模式（true已映射为new模式） |
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| `chrome.gpu` | `false` / `true` | 无显卡环境强烈建议关闭 |
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</details>
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## 📖 使用方法
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### 首次使用重要指引
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#### 1. 首次启动与登录
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- **关闭无头模式**：第一次启动程序时，请务必关闭无头模式。（**Linux无界面用户请参阅文档结尾**）
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- **完成账号登录**：等待网页加载完毕后，请手动登录您的账号，以避免后续使用中弹出登录界面。
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#### 2. 验证流程
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- **触发验证**：在输入框中输入任意内容并发送，等待服务条款和CloudFlare Turnstile验证码弹出。
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- **通过验证**：点击验证码并同意服务条款，然后再次点击发送。此过程可能会弹出reCAPTCHA验证码，请一并完成。
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#### 3. 后续运行建议
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- **模式选择**：完成上述步骤后，您可以选择切换为无头模式运行。
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- **推荐模式**：为减少触发人机验证的频率，建议仍保持非无头模式运行。
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### 方式一：使用 HTTP API
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**启动服务器**
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```bash
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npm start
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```
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#### OpenAI 兼容模式
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> [!WARNING]
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> 由于模拟真实浏览器操作，每次只能处理一个任务，其余任务将进入队列等待。为避免客户端超时影响体验，若当前任务数已达3个，后续请求将直接返回错误。因此，强烈推荐使用队列模式（`queue`），该模式下服务器会向客户端发送心跳包以确保连接持续活跃。
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**配置文件设置**
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```yaml
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server:
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type: openai
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||
port: 3000
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||
auth: your-secret-key
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||
```
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||
**请求端点**
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||
```
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||
POST http://127.0.0.1:3000/v1/chat/completions
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||
```
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<details>
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<summary>📄 查看API请求示例</summary>
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**请求示例**
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```bash
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||
curl -X POST http://127.0.0.1:3000/v1/chat/completions \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
|
||
-d '{
|
||
"model": "gemini-3-pro-image-preview",
|
||
"messages": [
|
||
{
|
||
"type": "text",
|
||
"text": "generate a cat"
|
||
}
|
||
]
|
||
}'
|
||
```
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||
|
||
**响应格式**
|
||
```json
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||
{
|
||
"id": "chatcmpl-1732374740123",
|
||
"object": "chat.completion",
|
||
"created": 1732374740,
|
||
"model": "lmarena-image",
|
||
"choices": [{
|
||
"index": 0,
|
||
"message": {
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": ""
|
||
},
|
||
"finish_reason": "stop"
|
||
}]
|
||
}
|
||
```
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||
</details>
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> **关于 `model` 参数**：
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> - **必填**：必须填写支持的模型名称，否则将使用 LMArena 网页默认模型
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||
> - **查看可用模型**：
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||
> - 方式 1：访问 `/v1/models` 接口查询
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||
> - 方式 2：直接查看 `lib/models.js` 文件
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||
> - **示例模型**：`seedream-4-high-res-fal`、`gemini-3-pro-image-preview`、`dall-e-3` 等
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||
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||
#### 获取可用模型列表
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||
|
||
**请求端点**
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||
```
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||
GET http://127.0.0.1:3000/v1/models
|
||
```
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||
<details>
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||
<summary>📄 查看API请求示例</summary>
|
||
|
||
**请求示例**
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||
```bash
|
||
curl -X GET http://127.0.0.1:3000/v1/models \
|
||
-H "Authorization: Bearer your-secret-key"
|
||
```
|
||
|
||
**响应格式**
|
||
```json
|
||
{
|
||
"object": "list",
|
||
"data": [
|
||
{
|
||
"id": "seedream-4-high-res-fal",
|
||
"object": "model",
|
||
"created": 1732456789,
|
||
"owned_by": "lmarena"
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "gemini-3-pro-image-preview",
|
||
"object": "model",
|
||
"created": 1732456789,
|
||
"owned_by": "lmarena"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
</details>
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> **说明**：
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||
> - 此接口在 **OpenAI 兼容模式** 和 **Queue 队列模式** 下均可用
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||
> - `created` 字段为当前请求时的时间戳
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||
> - 完整模型列表可在 `lib/models.js` 文件中查看
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#### Queue 队列模式（SSE）（推荐）
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**配置文件设置**
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```yaml
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server:
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||
type: queue
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||
```
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||
**请求端点**
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||
```
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||
POST http://127.0.0.1:3000/v1/queue/join
|
||
```
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||
**SSE 事件类型**
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||
|
||
| 事件类型 | 数据格式 | 说明 |
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|---------|---------|------|
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| `status` | `{status: "queued", position: 1}` | 任务已入队 |
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||
| `status` | `{status: "processing"}` | 开始处理 |
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| `result` | `{status: "completed", image: "base64..."}` | 生成成功 |
|
||
| `result` | `{status: "error", msg: "错误信息"}` | 生成失败 |
|
||
| `heartbeat` | 时间戳 | 保持连接 |
|
||
| `done` | `"[DONE]"` | 流结束 |
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<details>
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<summary>📄 查看 Node.js 示例代码</summary>
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```javascript
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import http from 'http';
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||
const options = {
|
||
hostname: '127.0.0.1',
|
||
port: 3000,
|
||
path: '/v1/queue/join',
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: {
|
||
'Content-Type': 'application/json',
|
||
'Authorization': 'Bearer your-secret-key'
|
||
}
|
||
};
|
||
|
||
const req = http.request(options, (res) => {
|
||
res.on('data', (chunk) => {
|
||
const lines = chunk.toString().split('\n');
|
||
for (const line of lines) {
|
||
if (line.startsWith('event: ')) {
|
||
const event = line.substring(7).trim();
|
||
console.log('事件类型:', event);
|
||
} else if (line.startsWith('data: ')) {
|
||
const data = JSON.parse(line.substring(6));
|
||
console.log('数据:', data);
|
||
}
|
||
}
|
||
});
|
||
});
|
||
|
||
req.write(JSON.stringify({
|
||
model: "gemini-3-pro-image-preview",
|
||
messages: [{ role: "user", content: "a cute cat" }]
|
||
}));
|
||
req.end();
|
||
```
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||
</details>
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> **提示**：Queue 模式同样支持 `model` 参数，用法与 OpenAI 兼容模式一致。
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||
#### 带图片的请求
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**支持格式**：PNG、JPEG、GIF、WebP
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||
**最大数量**：5 张图片
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||
**数据格式**：Base64 编码
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<details>
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<summary>📄 查看API请求示例</summary>
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||
**请求示例**
|
||
```json
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||
{
|
||
"model": "gemini-3-pro-image-preview",
|
||
"messages": [{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": [
|
||
{
|
||
"type": "text",
|
||
"text": "make it more colorful"
|
||
},
|
||
{
|
||
"type": "image_url",
|
||
"image_url": {
|
||
"url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAA..."
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
}]
|
||
}
|
||
```
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</details>
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### 方式二：使用CLI客户端脚本
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**启动CLI工具**
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```bash
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npm test
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```
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||
根据指引填写图片路径和提示词即可
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---
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## 📁 项目结构
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<details>
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<summary>🗂️ 查看目录结构</summary>
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```
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lmarena/
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├── server.js # HTTP 服务器 (主入口)
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├── config.yaml # 配置文件
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├── package.json # 项目依赖
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├── lib/
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||
│ ├── lmarena.js # 核心生图逻辑 (Puppeteer 操作)
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||
│ ├── models.js # 模型映射配置
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||
│ ├── config.js # 配置加载器
|
||
│ ├── genApiKey.js # API 密钥生成工具
|
||
│ └── test.js # 功能测试脚本
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└── data/
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||
├── chromeUserData/ # Chrome 用户数据 (自动创建)
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||
└── temp/ # 临时图片存储
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```
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||
</details>
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## 🔧 常见问题
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<details>
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<summary>❌ 浏览器启动失败</summary>
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**问题**: `Error: Failed to launch the browser process`
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||
**解决方案**:
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||
- 确保已安装 Chrome 或 Chromium
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||
- 大陆地区设备可能因网络原因 Puppeteer 自动安装失败
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||
- 可尝试手动安装后填写 `chrome.path` (Linux 可使用 `which` 指令检索路径)
|
||
- 检查 `config.yaml` 中的 `chrome.path` 是否正确
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||
- 尝试删除 `data/chromeUserData` 目录后重新运行
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||
</details>
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||
<details>
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||
<summary>❌ GPU 相关错误</summary>
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||
**问题**: 无显卡服务器运行时出现 GPU 错误
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||
**解决方案**:
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- 该报错并不会影响程序运行，但是强烈建议在无显卡的设备上关闭GPU加速
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||
```yaml
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||
chrome:
|
||
gpu: false # 禁用 GPU 加速
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||
```
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||
</details>
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<details>
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<summary>❌ 请求被拒绝 (429 Too Many Requests)</summary>
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||
**问题**: 并发请求过多
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**解决方案**:
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- 该问题仅存在于OpenAI兼容模式
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- 当前限制：1 个并发 + 2 个排队 (总计 3 个)
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- 修改 `server.js` 中的 `MAX_CONCURRENT` 和 `MAX_QUEUE_SIZE` (不建议，应为大多数客户端HTTP请求是有超时时间的)
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||
- 等待当前任务完成后再提交新任务
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</details>
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<details>
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||
<summary>❌ reCAPTCHA 验证失败</summary>
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**问题**: 返回 `recaptcha validation failed`
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||
**解决方案**:
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||
- 这是 LMArena 的人机验证机制
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||
- 建议：
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||
- 降低请求频率
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||
- 首次使用时手动完成一次验证 (关闭 headless 模式)
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||
- 使用稳定和纯净的 IP 地址 (可使用 [ping0.cc](https://ping0.cc) 查询IP地址纯净度)
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||
</details>
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||
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||
<details>
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||
<summary>❌ 图像生成超时</summary>
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||
**问题**: 任务超过 120 秒未完成
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|
||
**解决方案**:
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||
- 检查网络连接是否稳定
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||
- 某些复杂提示词可能需要更长时间
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|
||
</details>
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||
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||
<details>
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||
<summary>🐧 【Linux 环境下非无头模式运行】</summary>
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||
**问题**: 需要在 Linux 服务器上显示浏览器界面（如手动过验证码）
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||
**解决方案**:
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**方法一：X11 转发 (轻量级)**
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||
- 推荐使用 WindTerm 等终端工具，开启 X-Server 功能
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- 在 SSH 会话设置中启用 X11 转发 (Forward X11)
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||
**方法二：Xvfb + X11VNC (推荐)**
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||
使用虚拟显示器运行程序，并通过 VNC 远程查看。
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|
||
1. **启动虚拟显示器并运行程序** (屏幕号 99 可按需修改):
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||
```bash
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||
xvfb-run --server-num=99 --server-args="-ac -screen 0 1280x720x24" npm start
|
||
```
|
||
|
||
2. **将虚拟显示器映射至 VNC**:
|
||
```bash
|
||
x11vnc -display :99 -localhost -nopw -once -noxdamage -ncache 10 -forever
|
||
```
|
||
|
||
3. **建立 SSH 隧道连接 VNC** (安全推荐):
|
||
```bash
|
||
# 在本地终端运行，将服务器 5900 端口映射到本地
|
||
ssh -L 5900:127.0.0.1:5900 root@服务器IP
|
||
```
|
||
随后使用 VNC 客户端连接 `127.0.0.1:5900` 即可。
|
||
|
||
</details>
|
||
|
||
<details>
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||
<summary>🎭 【浏览器特征伪装】</summary>
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||
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||
**问题**: 如何优化浏览器特征伪装，减少验证码弹出频率？
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||
|
||
**浏览器指纹伪装状态**:
|
||
|
||
- **Windows 10 (官方 Chrome)**:
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||
- ✅ 已通过 [antibot](https://bot.sannysoft.com/) 和 [CreepJS](https://abrahamjuliot.github.io/creepjs/) 测试，无红色警示。
|
||
- **Linux 环境**:
|
||
- ⚠️ 未完全通过 CreepJS 测试，但实际使用中影响较小，检测严格程度可能低于测试工具。
|
||
|
||
**进一步优化建议**:
|
||
|
||
完成后，可有效缓解验证码的弹出频率。
|
||
|
||
**1. 使用官方 Chrome（推荐）**
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||
|
||
不推荐使用 Chromium，因为它缺少 MP4/H.264 解码器等插件，且被大量爬虫使用，会成为明显特征。
|
||
|
||
**Linux 安装官方 Chrome**:
|
||
```bash
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||
# 从 Google 官方下载 Chrome deb 安装包
|
||
# 大陆服务器可手动下载deb安装包 https://www.google.com/chrome/?platform=linux
|
||
wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
|
||
sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
|
||
sudo apt-get install -f # 修复可能的依赖问题
|
||
```
|
||
|
||
**配置方式**:
|
||
|
||
修改 `config.yaml`，可使用`which google-chrome`指令查询路径
|
||
```yaml
|
||
chrome:
|
||
path: "/usr/bin/google-chrome"
|
||
```
|
||
|
||
使用环境变量可跳过 Puppeteer 自动下载 Chromium
|
||
```bash
|
||
export PUPPETEER_SKIP_CHROMIUM_DOWNLOAD="true"
|
||
```
|
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|
||
**2. 优化字体指纹**
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||
|
||
Linux 服务器通常只安装了极少量字体（甚至没有中文），这会增加指纹特征。
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||
|
||
**安装常用字体**:
|
||
```bash
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||
# 安装中文字体（必备，否则中文提示词将显示方框）
|
||
sudo apt install fonts-wqy-zenhei fonts-wqy-microhei
|
||
|
||
# 安装微软核心字体（减少字体指纹差异）
|
||
sudo apt install ttf-mscorefonts-installer
|
||
```
|
||
|
||
</details>
|
||
|
||
---
|
||
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||
## 📊 设备配置
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||
| 资源 | 最低配置 | 推荐配置 |
|
||
|------|---------|---------|
|
||
| CPU | 1核 | 2核及以上 |
|
||
| 内存 | 1GB | 2GB 及以上 |
|
||
|
||
经测试，本项目可在以下环境中稳定运行：
|
||
- Oracle 免费机：1C1G 配置，基于 Debian 系统。
|
||
- 阿里云轻量应用服务器：2C2G 配置，基于 Debian 系统。
|
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||
## 📄 许可证
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||
|
||
本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源。
|
||
|
||
**注意**: 本项目仅供学习和研究使用，请遵守 LMArena.ai 的使用条款。
|
||
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||
---
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||
## 📋 更新日志
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||
查看完整的版本历史和更新内容，请访问 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)。
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||
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||
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