DeepSeek官網
目前階段，DeepSeek R1是不能直接生成圖片的，但可以通過優化文本后轉換為SVG或HTML代碼，再保存為圖片。另外，Janus-Pro是DeepSeek的多模態模型，支持文生圖，但需要本地部署或者使用第三方工具。還有第三方AI工具結合DeepSeek生成的提示詞來生成圖片。
DeepSeek 雖然本身并非多模態模型（如 R1 系列），但通過多種方法仍可實現文字生成圖片或處理圖片的需求。以下是我綜合目前多個來源總結的具體方法及步驟：
一、直接生成 SVG 圖片
DeepSeek R1 支持直接生成?SVG 格式的矢量圖代碼，用戶可將其保存為?.svg?文件并通過瀏覽器查看。具體步驟：
優化文本內容：使用“背景顏色+頁面元素需求+約束條件”模板或模仿特定風格優化原始文本。
- 示例提問：“幫我生成圖片：生成一個高端一點的，純色，漸變的背景圖，不要有其他元素，圖片風格為清新，尺寸為16:9，主色調：科技藍（#007BFF）或環保綠（#28A745），漸變過渡，體現科技感和環保主題”
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轉換為 SVG：要求 DeepSeek 將優化后的文本轉為 SVG 代碼，并指定配色、布局等要求。
- 示例指令：“將上述內容轉為 SVG 圖片，要求配色簡約，布局清晰。”
- 這樣生成的代碼可直接保存為?
.svg?文件，或通過在線工具調整樣式。
- 如果覺得生成的樣式是滿意的樣式，則復制整塊內容，創建一個新文件，修改后綴名為 svg，再將內容貼進去就行了。
- 如果你覺得樣式還需要調整，則根據 DeepSeek 提示的配色方案，布局結構等繼續調整，直至滿意為止。
二、利用html代碼完成布局，生成 PNG/JPG 效果圖片
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若需生成常見格式（如 PNG、JPG），可通過以下兩種方式：
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生成 HTML 代碼并轉換：
要求 DeepSeek 輸出包含文本內容的 HTML 文件，并嵌入下載按鈕（生成圖片時隱藏按鈕）。例如：先生成一篇
“將回答以攻略卡片風格展示為 HTML，每塊文本對應一個卡片，配色簡約。”
運行 HTML 后，通過瀏覽器截圖或使用工具（如 Puppeteer）導出為圖片。 -
結合 Python 庫：
利用 DeepSeek 生成調用 Pillow 或 Matplotlib 的代碼腳本，自動將文本轉換為圖片。
三、生成 Mermaid 圖表
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DeepSeek 支持?Mermaid 語法生成流程圖、思維導圖等圖表。步驟：
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要求生成特定主題的 Mermaid 代碼（如書籍思維導圖）。
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示例指令：
“生成《悲慘世界》的思維導圖，使用 Mermaid 格式。” -
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將Mermaid數據粘貼至?Mermaid Live 編輯器?渲染并導出為 PNG/SVG
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四、結合第三方 AI 工具
DeepSeek 非常擅長生成提示詞。所以可以通過 DeepSeek 先生成高質量的提示詞，再借助專業文生圖工具完成創作：
生成提示詞：
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要求 DeepSeek 輸出英文提示詞（效果優于中文），例如：
“生成一段英文提示詞，描述‘鯨魚躍出海面噴水’的場景，包含細節和藝術風格。” -
使用工具生成圖片：
推薦工具包括 Midjourney（速度快、質量高）、Stable Diffusion（開源可定制）、即夢 AI（支持中文）、Bing Image Creator（基于 DALL·E 3）等。
五、使用多模態模型 Janus-Pro
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部署步驟：
- 從 GitHub 克隆倉庫，安裝依賴并運行腳本（需 CUDA 支持）。
- 修改配置加載 7B 模型（需 8GB 以上顯存）。
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生成圖片：
輸入文本指令（如“生成現代風格的城市天際線”），模型會輸出圖片。實測顯示其生成速度較慢，但指令跟隨能力優于 Stable Diffusion。
六、圖片處理與代碼生成
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示例：
“生成 HTML 代碼，將上傳的圖片轉為像素圓點風格。”
需多次調試代碼并配合工具（如 Photoshop 腳本）實現效果。
總結與建議
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優先場景：直接生成 SVG 或 Mermaid 圖表適合快速可視化；復雜圖片建議結合第三方工具。
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性能考量：Janus-Pro 適合本地部署用戶，但對硬件要求較高；普通用戶推薦即夢 AI 或 Midjourney。
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提示詞優化：通過 DeepSeek 優化提示詞可顯著提升生成質量，尤其是英文提示詞
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