自动生成 Google Labs 图像。使用 Imagen 4、Nano Bana 2 和 Nano Banana Pro 模型批量创建 AI 图像。
🚀 Flow Image Automator – 适用于 Google 实验室的批量 AI 图像自动化
Flow Image Automator 是专为 Google Labs 构建的浏览器扩展，可自动执行 AI 图像生成工作流程。它支持批量处理提示和图像，允许任务按顺序运行，无需重复的手动步骤。
Flow Image Automator 专为创作者、开发人员和团队设计，支持大规模结构化处理文本到图像和图像到图像工作流程。
如果您的工作流程涉及单独输入提示、重复上传图像、等待生成以及一张一张下载输出，Flow Image Automator 允许在连续过程中自动处理这些步骤。
⚙️ Flow Image Automator 的用途
Flow Image Automator 可自动执行 Google 实验室内的完整 AI 图像生成周期：
-批量上传提示或图片
-顺序执行生成任务
-检测已完成的输出
- 自动下载生成的图像
-导出包含生成详细信息的 CSV 文件
📦 核心特征
-批量AI图像处理
使用多个提示和输入按顺序运行文本到图像和图像到图像工作流程。
- 提示和图像输入选项
从文本文件导入提示、粘贴提示列表或上传多个图像以进行批处理。
-自动化工作流程执行
扩展输入提示和图像，应用选定的设置，开始生成，等待完成，然后继续执行下一个任务。
-自动图像检测和下载
任务完成后会检测并下载生成的图像。
-结构化工作流程处理
将输入和输出组织为较大数据集的一致处理流程。
⚙️ 高级控制
- 排序选项（A–Z、Z–A、最新、最旧）
- 宽高比选择（1:1、16:9、9:16）
- 从选定的任务恢复处理
- 任务之间的等待时间可调
- 重试失败步骤的处理
- 未完成运行的任务跟踪
- 多语言界面支持
🎯 使用案例
Flow Image Automator 可用于：
-AI图像生成工作流程
-内容创建管道
-营销资产生成
- 快速测试和迭代
- 视觉输出的批处理
💡 工作流程概述
Flow Image Automator 按顺序处理提示和图像，在处理多个生成任务时保持一致的工作流程结构。
📌总结
Flow Image Automator 通过在连续系统中管理输入处理、任务执行和输出收集，在 Google 实验室内实现自动化、结构化的 AI 图像生成工作流程。
