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foxhui
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# LMArenaImagenAutomator - 使用文档
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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。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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- 🎭 **拟人化操作**：使用贝塞尔曲线模拟真实鼠标移动轨迹
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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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## 🚀 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 (可选，Puppeteer 会自动下载)
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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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### config.yaml 配置文件
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配置文件位于项目根目录下的 `config.yaml`，包含以下主要配置项：
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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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## 📖 使用方法
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### 【重要】务必进行的步骤
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- 第一次启动程序时必须关闭无头模式启动（**Linux无界面请看文档结尾**）
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- 等待网页加载完毕后登录账号（否则会在使用几次后弹出登录界面阻止操作）
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- 点击输入框输入任意内容点发送，等待弹出服务条款和CloudFlare Turnstile验证码
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- 点击验证码并同意条款后再次点击发送，此时可能会弹出reCAPTCHA验证码，若出现也将其通过
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- 后续可改为无头模式运行，但建议使用非无头模式避免频繁触发人机验证码
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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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> 由于模拟真实用户的浏览器操作，一次只能进行一个任务，剩下的将会放入队列中等待，为防止客户端超时影响体验，该模式如果已经有3个任务时后来的任务将会直接返回错误代码，推荐使用Queue队列模式，服务器会向客户端发送心跳包以确保连接存活。
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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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**API 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 \
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-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
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-d '{
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"messages": [
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{
|
||
"type": "text",
|
||
"text": "generate a cat"
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}
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||
]
|
||
}'
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```
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**响应格式**
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```json
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{
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"id": "chatcmpl-1732374740123",
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||
"object": "chat.completion",
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"created": 1732374740,
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||
"model": "lmarena-image",
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"choices": [{
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"index": 0,
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||
"message": {
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": ""
|
||
},
|
||
"finish_reason": "stop"
|
||
}]
|
||
}
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```
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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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```
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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 |
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| `result` | `{status: "error", msg: "错误信息"}` | 生成失败 |
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| `heartbeat` | 时间戳 | 保持连接 |
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| `done` | `"[DONE]"` | 流结束 |
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**Node.js 示例代码**
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```javascript
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import http from 'http';
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const options = {
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hostname: '127.0.0.1',
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||
port: 3000,
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||
path: '/v1/queue/join',
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||
method: 'POST',
|
||
headers: {
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||
'Content-Type': 'application/json',
|
||
'Authorization': 'Bearer your-secret-key'
|
||
}
|
||
};
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const req = http.request(options, (res) => {
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res.on('data', (chunk) => {
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const lines = chunk.toString().split('\n');
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for (const line of lines) {
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if (line.startsWith('event: ')) {
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const event = line.substring(7).trim();
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console.log('事件类型:', event);
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} else if (line.startsWith('data: ')) {
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const data = JSON.parse(line.substring(6));
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console.log('数据:', data);
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}
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||
}
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});
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||
});
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req.write(JSON.stringify({
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messages: [{ role: "user", content: "a cute cat" }]
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}));
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req.end();
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```
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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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**请求示例**
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```json
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{
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"messages": [{
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"role": "user",
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||
"content": [
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{
|
||
"type": "text",
|
||
"text": "make it more colorful"
|
||
},
|
||
{
|
||
"type": "image_url",
|
||
"image_url": {
|
||
"url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAA..."
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
}]
|
||
}
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```
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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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## 📁 项目结构
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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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│ ├── config.js # 配置加载器
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│ ├── genApiKey.js # API 密钥生成工具
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│ └── 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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## 🔧 常见问题
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### 浏览器启动失败
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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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- 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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### GPU 相关错误
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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:
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gpu: false # 禁用 GPU 加速
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```
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### 请求被拒绝 (429 Too Many Requests)
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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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### reCAPTCHA 验证失败
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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 查询IP地址纯净度)
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### 图像生成超时
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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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### Linux下关闭无头模式运行
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**问题**: 在Linux多用户模式下无界面运行浏览器
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**解决方案**:
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方法一：X11转发（适用于后续无头模式运行）
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- 推荐使用WindTerm开启右上角X-Server
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- 在会话设置中的X11栏目中改为 “内部X11显示”
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方法二：Xvfb+X11VNC（推荐）
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- 使用xvfb创建虚拟显示器运行该程序，并且将虚拟显示器映射到VNC中便于后续管理（因为在后续使用中可能还会弹出reCAPTCHA验证码需要手动通过）
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- 创建虚拟显示器并运行程序 (99为屏幕号，冲突可行更改)
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```
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xvfb-run --server-num=99 --server-args="-ac -screen 0 1280x720x16" npm start
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```
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- 将虚拟显示器映射至VNC
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```
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x11vnc -display :99 -localhost -nopw -once -noxdamage -ncache 10
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```
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- 后续可用RealVNC等程序通过5900端口连接（推荐使用SSH隧道转发不将VNC直接暴露在公网，然后VNC连接127.0.0.1）
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```
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ssh -L 5900:127.0.0.1:5900 root@服务器IP
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```
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## 📊 配置建议
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| 资源 | 最低配置 | 推荐配置 |
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|------|---------|---------|
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| CPU | 1核 | 2核及以上 |
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| 内存 | 1GB | 2GB 及以上 |
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参考：经测试可以在Oracle的1G1C免费机Debian环境下运行
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## 📄 许可证
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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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**感谢使用 LMArena 图像生成服务！** 🎉
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