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Sharp 学习教程 – 高性能 Node.js 图像处理库完整指南
sharp 学习教程 元数据 基于: https://sharp.pixelplumbing.com/ 创建日期: 2026-02-07 11:52:04 目标读者: Node.js 开发者、前端工程师、图像处理从业者 1. 什么是 sharp？ sharp 是一个高性能的 Node.js 图像处理库，基于 libvips 实现，提供了快速、高效的图像处理能力。 1.1 主要特点 性能优异: 比 ImageMagick 和 GraphicsMagick 快 4-5 倍 内存高效: 采用流处理，占用内存少 功能丰富: 支持多种图像处理操作 易于使用: 简洁的 API 设计 跨平台: 支持 Windows、macOS、Linux 无依赖: 大多数系统无需额外安装依赖 1.2 支持的格式 输入格式: JPEG、PNG、WebP、GIF、AVIF、TIFF、SVG 输出格式: JPEG、PNG、WebP、GIF、AVIF、TIFF 2. 安装与环境配置 2.1 安装 sharp npm install sharp # 或使用 yarn yarn add sharp # 或使用 pnpm pnpm add sharp 2.2 系统要求 Node.js >= 18.17.0 现代操作系统 (Windows、macOS、Linux) 64 位系统 2.3 验证安装 const sharp = require('sharp'); console.log('Sharp version:', sharp.version); console.log('Supported formats:', sharp.format); 3. 核心功能与使用示例 3.1 图像调整大小 const sharp = require('sharp'); // 调整图像大小并转换格式 sharp('input.jpg') .resize(800, 600) .jpeg({ quality: 80 }) .toFile('output.jpg') .then(info =>…
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Weekr 站点测试
高性能 Node.js 图像处理 元数据 原始URL: https://sharp.pixelplumbing.com/ 翻译日期: 2026-02-07 11:52:04 目标语言: 中文（简体） 描述 sharp 官网的中文翻译，包含功能介绍、性能特点和使用说明等内容。 高性能 Node.js 图像处理 The typical use case for this high speed Node-API module is to convert large images in common formats to smaller, web-friendly JPEG, PNG, WebP, GIF and AVIF images of varying dimensions. It can be used with all JavaScript runtimes that provide support for Node-API v9, including Node.js >= 18.17.0, Deno and Bun. Resizing an image is typically 4x-5x faster than using the quickest ImageMagick and GraphicsMagick settings due to its use oflibvips. 色彩空间、嵌入的 ICC 配置文件和 alpha 透明通道都能正确处理。 Lanczos 重采样确保不会为了速度而牺牲质量。 As well as image resizing, operations such as rotation, extraction, compositing and 伽马校正 are…
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Toonflow：全面介绍与使用教程（1.0.5 版本）
Toonflow：全面介绍与使用教程（1.0.5 版本） Toonflow 详细介绍与使用教程 Toonflow是由HBAI-Ltd开发的开源AI短剧工厂工具，基于AGPL-3.0协议发布，实现了从小说文本到短剧视频的全流程AI化创作，0门槛操作让短剧制作效率提升10倍以上。该工具整合了大语言模型、AI图像/视频生成技术，可自动完成角色设定、剧本生成、分镜制作和视频合成，是短视频创作、小说影视化、剧本原型开发的高效工具，目前最新版本为1.0.5。 一、核心功能介绍 Toonflow的核心能力围绕文字到影像的全链路自动化展开，四大核心功能形成完整的短剧创作闭环： 智能角色生成：自动分析小说文本，识别并生成包含外貌、性格、身份的详细角色设定，为后续创作奠定基础； 结构化剧本生成：基于选定的小说章节/事件，自动生成含对白、场景描述、剧情走向的标准化影视剧本，实现文学文本到剧本的高效转换； 智能分镜制作：根据剧本生成分镜提示词和画面设计，细化前中后景、角色动态、道具/场景布局，为视频制作提供完整蓝图； AI视频合成：集成Sora/豆包视频生成、Nano Banana Pro图片生成技术，自动生成视频片段，同时支持在线编辑和个性化输出调整，实现创作快速落地。 二、应用场景 Toonflow适用于各类视频创作与内容开发场景，核心包括： 短视频平台内容批量创作； 网络小说/文学作品的影视化实验与改编； 剧本开发的快速原型制作； AI影像素材的自动化生成； 漫剧、微短剧的低成本快速制作。 三、前置准备 使用Toonflow前需提前准备三大AI服务接口地址，为工具的AI能力提供支撑： 大语言模型AI服务接口地址； Sora 或 豆包视频服务接口地址； Nano Banana Pro 图片生成模型服务接口地址。 四、安装部署教程 Toonflow支持本机安装（普通用户推荐） 和云端部署（开发者/企业用户） 两种方式，目前仅正式支持Windows系统，Linux、macOS版本敬请期待。 （一）本机安装（Windows） 下载安装包 因Gitee平台限制，暂不提供Gitee Release下载地址，可通过以下渠道获取： GitHub：前往Toonflow-app的GitHub Release页面下载官方安装包； 123云盘：官方提供的云盘下载地址（云盘提示付费仅为流量限制，工具本身完全开源免费）。 安装与启动 双击安装包完成本地安装，无额外配置要求； 安装完成后直接启动程序，首次登录使用默认账号：账号admin，密码admin123； 启动后在系统设置中填入提前准备的三大AI服务接口地址，即可正常使用所有功能。 （二）云端部署 适用于需要公网访问、多用户使用的场景，服务器环境有明确要求，步骤如下： 服务器环境要求 操作系统：Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+； Node.js：23.11.1+； 内存：1GB+； 预装Git、npm包管理器。 部署步骤 步骤1：安装基础环境 通过命令行安装Node.js、Yarn和PM2（进程管理工具）： 安装nvm（Node.js版本管理工具） curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash source ~/.bashrc 安装Node.js 24版本 nvm install 24 全局安装Yarn和PM2 npm install -g yarn pm2 步骤2：克隆项目代码 国内用户推荐Gitee克隆，海外用户可选择GitHub克隆： 进入opt目录 cd /opt 国内Gitee克隆（推荐） git clone https://gitee.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app.git 海外GitHub克隆 git clone https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app.git 进入项目目录并安装依赖、编译项目 cd Toonflow-app yarn install yarn build 步骤3：配置PM2进程管理 在项目根目录创建pm2.json文件，写入以下配置（可根据需求调整端口）： { “name”: “toonflow-app”, “script”: “build/app.js”, “instances”: “max”, “exec_mode”: “cluster”, “env”:…
