LobeChat 实现 AI 绘画集成的图文生成联动实践
在智能创作工具不断演进的今天，用户早已不满足于'只聊不画'的纯文本对话。当一句'帮我画个穿宇航服的猫'就能换来一张生动图像时，人机交互的边界正在被重新定义。而开源聊天界面 LobeChat，正悄然成为这场多模态变革中的关键拼图。
它不只是一个长得像 ChatGPT 的前端壳子——其插件化架构和灵活的模型调度机制，让它具备了向'全能型 AI 助手'跃迁的潜力。尤其是面对当前热门的 AI 绘画需求，LobeChat 是否真能打通'文字描述 → 图像生成 → 上下文反馈'的闭环？我们不妨从工程实践的角度深入一探究竟。
为什么是 LobeChat？
市面上的开源聊天项目不少，但多数仍停留在'换皮调 API'的层面。相比之下，LobeChat 的设计思路更接近一个 可编程的 AI 应用框架。它的价值不仅在于美观的 UI 和流畅的动画，更体现在以下几个核心能力上：
- 真正的插件系统：支持通过 JSON Schema 定义外部工具函数（function call），允许开发者将任意服务封装为可调用模块；
- 会话记忆与角色预设：能记住上下文、维持风格一致性，这对需要多次迭代修改的绘图任务至关重要；
- 文件上传与展示：原生支持图片嵌入消息流，无需额外开发即可呈现生成结果；
- 前后端分离 + 可自托管：既可通过 Vercel 快速部署，也能结合 Docker 在本地 GPU 服务器运行，保障数据安全与性能可控。
这些特性叠加起来，使得 LobeChat 成为集成 Stable Diffusion、Replicate 或 Hugging Face 等图像生成服务的理想载体。
如何让 LobeChat '学会画画'？
要实现图文生成联动，本质上是要完成一次'意图识别 → 参数提取 → 模型调用 → 结果回传'的完整链路。这个过程并不复杂，关键在于如何优雅地融入现有对话流程。
第一步：定义一个绘图插件
LobeChat 支持以 function call 形式触发外部动作。我们可以先定义一个名为 generate_image 的插件，用于接收用户的绘画请求：
{
"name": "generate_image",
"description": "根据用户描述生成一幅图像",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"prompt": { "type": "string",
