40 | {toasts.map((toast) => {
41 | const config = toastConfig[toast.type];
42 | return (
43 |
,
63 | document.body
64 | );
65 | }
66 |
67 | export default ToastContainer;
68 |
--------------------------------------------------------------------------------
/.github/workflows/release.yml:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | name: 'Release'
2 |
3 | # 当推送版本 tag 时触发（如 v0.1.0, v1.0.0 等）
4 | on:
5 | push:
6 | tags:
7 | - 'v*'
8 |
9 | jobs:
10 | release:
11 | permissions:
12 | contents: write
13 | strategy:
14 | fail-fast: false
15 | matrix:
16 | include:
17 | # macOS Apple Silicon (M1/M2/M3)
18 | - platform: 'macos-latest'
19 | args: '--target aarch64-apple-darwin'
20 | # macOS Intel
21 | - platform: 'macos-latest'
22 | args: '--target x86_64-apple-darwin'
23 | # Windows
24 | - platform: 'windows-latest'
25 | args: ''
26 |
27 | runs-on: ${{ matrix.platform }}
28 | steps:
29 | - name: Checkout repository
30 | uses: actions/checkout@v4
31 |
32 | - name: Setup Node.js
33 | uses: actions/setup-node@v4
34 | with:
35 | node-version: 'lts/*'
36 |
37 | - name: Setup Bun
38 | uses: oven-sh/setup-bun@v2
39 | with:
40 | bun-version: latest
41 |
42 | - name: Install Rust stable
43 | uses: dtolnay/rust-toolchain@stable
44 | with:
45 | # macOS 需要同时支持 Intel 和 Apple Silicon 架构
46 | targets: ${{ matrix.platform == 'macos-latest' && 'aarch64-apple-darwin,x86_64-apple-darwin' || '' }}
47 |
48 | - name: Rust cache
49 | uses: swatinem/rust-cache@v2
50 | with:
51 | workspaces: './src-tauri -> target'
52 |
53 | - name: Install frontend dependencies
54 | run: bun install
55 |
56 | - name: Build and release
57 | uses: tauri-apps/tauri-action@v0
58 | env:
59 | GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
60 | with:
61 | tagName: ${{ github.ref_name }}
62 | releaseName: 'NextCreator ${{ github.ref_name }}'
63 | releaseBody: |
64 | ## NextCreator ${{ github.ref_name }}
65 |
66 | 请根据您的系统下载对应的安装包：
67 |
68 | - **macOS (Apple Silicon M1/M2/M3)**: `NextCreator_*_aarch64.dmg`
69 | - **macOS (Intel)**: `NextCreator_*_x64.dmg`
70 | - **Windows**: `NextCreator_*_x64-setup.exe` 或 `.msi`
71 | releaseDraft: false
72 | prerelease: false
73 | args: ${{ matrix.args }}
74 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/components/nodes/PPTContentNode/ImageRefTag.tsx:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | import { memo, useState } from "react";
2 | import { X, Maximize2 } from "lucide-react";
3 | import { ImagePreviewModal } from "@/components/ui/ImagePreviewModal";
4 |
5 | interface ImageRefTagProps {
6 | id: string;
7 | fileName: string;
8 | imageData: string;
9 | onRemove: (id: string) => void;
10 | }
11 |
12 | // 图片引用标签组件 - 显示缩略图和文件名，支持预览和删除
13 | export const ImageRefTag = memo(({ id, fileName, imageData, onRemove }: ImageRefTagProps) => {
14 | const [showPreview, setShowPreview] = useState(false);
15 |
16 | return (
17 | <>
18 |
51 | {config.icon}
52 | {toast.message}
53 |
59 |
60 | );
61 | })}
62 |
19 | {/* 缩略图 */}
20 |
55 |
56 | {/* 预览弹窗 */}
57 | {showPreview && (
58 | setShowPreview(true)}
23 | >
24 | 
29 |
33 |
34 | {/* 文件名 */}
35 | setShowPreview(true)}
38 | title={fileName}
39 | >
40 | {fileName}
41 |
42 |
43 | {/* 删除按钮 */}
44 |
54 |
30 |
32 |
25 | {/* 左侧图标 */}
26 | {LeftIconComponent && (
27 |
66 | );
67 | }
68 | );
69 |
70 | Input.displayName = "Input";
71 |
--------------------------------------------------------------------------------
/public/tauri.svg:
--------------------------------------------------------------------------------
1 |
7 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/utils/imageCompression.ts:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | /**
2 | * 图片压缩工具
3 | * 用于生成缩略图，优化画布预览性能
4 | */
5 |
6 | export interface ThumbnailOptions {
7 | maxWidth?: number; // 最大宽度，默认 800px
8 | quality?: number; // JPEG 质量，0-1，默认 0.85
9 | format?: "jpeg" | "webp"; // 输出格式，默认 jpeg
10 | }
11 |
12 | /**
13 | * 从 base64 图片生成缩略图
14 | * @param base64Data - 原图 base64（不含 data:image/xxx;base64, 前缀）
15 | * @param options - 压缩选项
16 | * @returns 缩略图的 base64（不含前缀）
17 | */
18 | export function generateThumbnail(
19 | base64Data: string,
20 | options: ThumbnailOptions = {}
21 | ): Promise
28 | {LeftIconComponent}
29 |
30 | )}
31 |
32 | {/* 输入框 */}
33 |
49 |
50 | {/* 密码显示/隐藏按钮 */}
51 | {isPassword && (
52 |
64 | )}
65 |
2 | 
3 |
12 |
13 | ---
14 |
15 | ## 功能特性
16 |
17 | - **节点编辑器** - 拖拽式工作流设计，支持撤销/重做、复制粘贴、自动布局
18 | - **多画布管理** - 创建多个独立画布，数据自动持久化
19 | - **AI 图片生成** - 支持文生图、图生图，可配置分辨率和比例
20 | - **AI 视频生成** - 基于 Sora 模型的视频生成
21 | - **LLM 文本生成** - 支持多模态输入（文本/图片/PDF）
22 | - **PPT 工作流** - 自动生成大纲、PPT页面，导出可编辑文字的 PPTX
23 |
24 | ## 截图预览
25 |
26 | ### 主界面
27 | 
28 |
29 | ### PPT 工作流
30 | 
31 |
32 | ### PPT 页面生成
33 | 
34 |
35 | ### PPT 预览导出
36 |
37 | **纯图片模式** - 直接导出 PPT 图片
38 | 
39 |
40 | **可编辑模式** - 去除文字仅保留背景，方便后期编辑
41 | 
42 |
43 | ## 快速开始
44 |
45 | 前往 [Releases](https://github.com/MoonWeSif/NextCreator/releases) 下载最新版本：
46 |
47 | - **macOS (Apple Silicon)**: `NextCreator_*_aarch64.dmg`
48 | - **macOS (Intel)**: `NextCreator_*_x64.dmg`
49 | - **Windows**: `NextCreator_*_x64-setup.exe`
50 |
51 | ### macOS 安装提示
52 |
53 | 由于应用未经 Apple 签名，首次打开可能会提示"无法验证开发者"。请在终端执行以下命令解决：
54 |
55 | ```bash
56 | xattr -rc "/Applications/NextCreator.app"
57 | codesign --force --deep --sign - "/Applications/NextCreator.app"
58 | ```
59 |
60 | ## 使用流程
61 |
62 | 1. **配置供应商** - 点击右上角「供应商管理」，添加 API 供应商（如 OpenAI、Google Gemini 等）
63 | 2. **分配供应商** - 在供应商管理中为不同节点类型（图片生成、视频生成、LLM 等）指定默认供应商
64 | 3. **创建工作流** - 从左侧节点面板拖拽节点到画布，连接节点构建工作流
65 | 4. **运行生成** - 填写输入内容，点击节点的生成按钮即可
66 |
67 | ## 本地开发
68 |
69 | ```bash
70 | # 安装依赖
71 | bun install
72 |
73 | # 开发模式
74 | bun run tauri dev
75 |
76 | # 构建应用
77 | bun run tauri build
78 | ```
79 |
80 | ## 可选：OCR + Inpaint 服务
81 |
82 | 如需使用 **PPT 可编辑导出**功能（去除文字仅保留背景），需要 OCR 和 Inpaint 服务。
83 |
84 | ### 方式一：使用公益服务
85 |
86 | 项目提供公益服务，可直接在设置中配置使用：
87 |
88 | | 服务 | 地址 | 用途 |
89 | |------|------|------|
90 | | EasyOCR | http://152.67.202.21:8866 | 文字检测识别 |
91 | | IOPaint | http://152.67.202.21:8877 | AI 背景修复 |
92 |
93 | > ⚠️ **注意**：公益服务受限于服务器性能，处理速度较慢，且不保障可用性。建议本地部署以获得更好体验。
94 |
95 | ### 方式二：本地部署（推荐）
96 |
97 | ```bash
98 | cd docker
99 | docker-compose up -d
100 | ```
101 |
102 | | 服务 | 地址 | 用途 |
103 | |------|------|------|
104 | | EasyOCR | http://127.0.0.1:8866 | 文字检测识别 |
105 | | IOPaint | http://127.0.0.1:8080 | AI 背景修复 |
106 |
107 | > 首次启动需下载模型，约 3-5 分钟
108 |
109 | ## 技术栈
110 |
111 | | 层级 | 技术 |
112 | |------|------|
113 | | 前端 | React 19 + TypeScript + Tailwind CSS + daisyUI |
114 | | 后端 | Tauri 2 (Rust) |
115 | | 状态 | Zustand + IndexedDB |
116 | | 节点 | @xyflow/react |
117 |
118 | ## 许可证
119 |
120 | 本项目基于 [GNU Affero General Public License v3](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html) 发行，详细条款请参阅仓库根目录的 `LICENSE` 文件。
121 | IT
122 |
--------------------------------------------------------------------------------
/docker/ocr_server.py:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | """
2 | EasyOCR HTTP 服务
3 | 提供 OCR 文字检测和识别 API
4 | 兼容原 PaddleOCR API 格式
5 | """
6 |
7 | from flask import Flask, request, jsonify
8 | import easyocr
9 | import base64
10 | import tempfile
11 | import os
12 |
13 | app = Flask(__name__)
14 |
15 | # 初始化 EasyOCR（首次运行会下载模型）
16 | print("正在初始化 EasyOCR...")
17 | reader = easyocr.Reader(
18 | ['ch_sim', 'en'], # 支持简体中文和英文
19 | gpu=False, # CPU 模式
20 | )
21 | print("EasyOCR 初始化完成")
22 |
23 |
24 | @app.route('/predict/ocr', methods=['POST'])
25 | def predict():
26 | """
27 | OCR 识别接口（兼容原 PaddleOCR API 格式）
28 |
29 | 请求格式:
30 | {
31 | "images": ["base64_encoded_image", ...]
32 | }
33 |
34 | 响应格式:
35 | {
36 | "status": "000",
37 | "results": [{
38 | "dt_polys": [[[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]], ...],
39 | "rec_texts": ["识别的文字", ...],
40 | "rec_scores": [0.99, ...]
41 | }]
42 | }
43 | """
44 | try:
45 | data = request.json
46 | images = data.get('images', [])
47 |
48 | if not images:
49 | return jsonify({
50 | 'status': 'error',
51 | 'msg': 'No images provided'
52 | }), 400
53 |
54 | results = []
55 |
56 | for img_b64 in images:
57 | # 解码 base64 并保存为临时文件
58 | img_data = base64.b64decode(img_b64)
59 |
60 | with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False) as f:
61 | f.write(img_data)
62 | temp_path = f.name
63 |
64 | try:
65 | # EasyOCR 识别
66 | # 返回格式: [([[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]], "文字", 置信度), ...]
67 | ocr_result = reader.readtext(temp_path)
68 | finally:
69 | # 清理临时文件
70 | os.remove(temp_path)
71 |
72 | # 转换为兼容 PaddleOCR 的格式
73 | dt_polys = []
74 | rec_texts = []
75 | rec_scores = []
76 |
77 | for item in ocr_result:
78 | bbox, text, confidence = item
79 | # bbox 是四个点的坐标 [[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3], [x4,y4]]
80 | # 需要将 numpy 类型转换为 Python 原生类型
81 | bbox_list = [[int(p[0]), int(p[1])] for p in bbox]
82 | dt_polys.append(bbox_list)
83 | rec_texts.append(str(text))
84 | rec_scores.append(float(confidence))
85 |
86 | results.append({
87 | 'dt_polys': dt_polys,
88 | 'rec_texts': rec_texts,
89 | 'rec_scores': rec_scores
90 | })
91 |
92 | return jsonify({
93 | 'status': '000',
94 | 'results': results
95 | })
96 |
97 | except Exception as e:
98 | import traceback
99 | traceback.print_exc()
100 | return jsonify({
101 | 'status': 'error',
102 | 'msg': str(e)
103 | }), 500
104 |
105 |
106 | @app.route('/', methods=['GET'])
107 | def health():
108 | """健康检查接口"""
109 | return jsonify({
110 | 'status': 'ok',
111 | 'service': 'EasyOCR',
112 | 'languages': ['ch_sim', 'en']
113 | })
114 |
115 |
116 | if __name__ == '__main__':
117 | print('=' * 50)
118 | print('EasyOCR 服务启动中...')
119 | print('端口: 8866')
120 | print('API: POST /predict/ocr')
121 | print('支持语言: 简体中文, 英文')
122 | print('=' * 50)
123 | app.run(host='0.0.0.0', port=8866, threaded=True)
124 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/components/nodes/PPTAssemblerNode/PagePreview.tsx:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | import { useState } from "react";
2 | import { ChevronLeft, ChevronRight, Maximize2 } from "lucide-react";
3 | import type { PPTPageData } from "./types";
4 | import { ImagePreviewModal } from "@/components/ui/ImagePreviewModal";
5 |
6 | interface PagePreviewProps {
7 | pages: PPTPageData[];
8 | currentPage: number;
9 | onPageChange: (page: number) => void;
10 | }
11 |
12 | export function PagePreview({
13 | pages,
14 | currentPage,
15 | onPageChange,
16 | }: PagePreviewProps) {
17 | const [showFullPreview, setShowFullPreview] = useState(false);
18 |
19 | const page = pages[currentPage];
20 |
21 | if (!page) {
22 | return (
23 |
3 | NextCreator
4 |基于可视化节点的 AI 内容生成工作流工具
5 | 6 |  7 |  8 |  9 |  10 |  11 |
24 | 无页面数据
25 |
26 | );
27 | }
28 |
29 | // 优先使用缩略图预览，减少内存占用
30 | const previewImageUrl = page.thumbnail
31 | ? `data:image/jpeg;base64,${page.thumbnail}`
32 | : page.image
33 | ? `data:image/png;base64,${page.image}`
34 | : undefined;
35 |
36 | return (
37 | <>
38 |
39 | {/* 预览区域 - 使用缩略图显示 */}
40 |
94 |
95 | {/* 图片全屏预览 - 使用原图显示高质量图片 */}
96 | {showFullPreview && page.image && (
97 | page.image && setShowFullPreview(true)}
43 | >
44 |
65 |
66 | {/* 页面信息 */}
67 |
45 | {previewImageUrl ? (
46 | 
51 | ) : (
52 |
57 |
58 | {/* 悬浮放大按钮 */}
59 | {page.image && (
60 |
53 | 暂无图片
54 |
55 | )}
56 |
61 |
63 | )}
64 |
68 | {page.heading}
69 |
70 |
71 | {/* 导航控制 */}
72 |
73 |
80 |
81 |
82 | 第 {currentPage + 1} 页 / 共 {pages.length} 页
83 |
84 |
85 |
92 |
93 |
28 |
32 |
36 |
40 |
41 | );
42 | });
43 | DotsLoader.displayName = "DotsLoader";
44 |
45 | /**
46 | * 脉冲圆环动画 - 圆环脉冲扩散
47 | */
48 | const PulseLoader = memo(({ size, className }: { size: "xs" | "sm" | "md" | "lg"; className?: string }) => {
49 | const { container } = sizeMap[size];
50 | return (
51 |
52 |
53 |
54 |
55 | );
56 | });
57 | PulseLoader.displayName = "PulseLoader";
58 |
59 | /**
60 | * 条形加载动画 - 三条竖线依次变高
61 | */
62 | const BarsLoader = memo(({ size, className }: { size: "xs" | "sm" | "md" | "lg"; className?: string }) => {
63 | const { container, bar } = sizeMap[size];
64 | return (
65 |
66 |
70 |
74 |
78 |
79 | );
80 | });
81 | BarsLoader.displayName = "BarsLoader";
82 |
83 | /**
84 | * 加载指示器
85 | */
86 | export const LoadingIndicator = memo(({
87 | size = "sm",
88 | variant = "dots",
89 | className
90 | }: LoadingIndicatorProps) => {
91 | switch (variant) {
92 | case "pulse":
93 | return
45 | {/* 节点头部 */}
46 |
95 |
96 | {/* 编辑弹窗 */}
97 | {isModalOpen && (
98 |
47 |
60 |
61 | {/* 节点内容 - 预览区域，点击打开编辑弹窗 */}
62 |
48 |
51 | {/* 编辑按钮 */}
52 |
59 |
66 |
86 |
87 | {/* 输出端口 - prompt 类型 */}
88 |
74 | {prompt ? (
75 |
82 | 76 | {prompt} 77 |
78 | ) : ( 79 |点击编辑提示词...
80 | )} 81 |83 | 点击编辑 84 |
85 |
84 | {items.map((item, index) => {
85 | if (item.divider) {
86 | return ;
87 | }
88 |
89 | return (
90 |
116 | );
117 | })}
118 |
,
119 | document.body
120 | );
121 | }
122 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/services/fileStorageService.ts:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | /**
2 | * 文件存储服务
3 | * 使用 Tauri 命令将图片存储为独立文件，而不是 base64 存储在 IndexedDB 中
4 | */
5 |
6 | import { invoke } from "@tauri-apps/api/core";
7 | import { convertFileSrc } from "@tauri-apps/api/core";
8 |
9 | // 图片信息类型
10 | export interface ImageInfo {
11 | id: string;
12 | filename: string;
13 | path: string;
14 | size: number;
15 | created_at: number;
16 | canvas_id?: string;
17 | node_id?: string;
18 | }
19 |
20 | // 存储统计信息类型
21 | export interface StorageStats {
22 | total_size: number;
23 | image_count: number;
24 | cache_size: number;
25 | images_by_canvas: CanvasImageStats[];
26 | }
27 |
28 | export interface CanvasImageStats {
29 | canvas_id: string;
30 | image_count: number;
31 | total_size: number;
32 | }
33 |
34 | /**
35 | * 保存图片到文件系统
36 | * @param base64Data - 图片的 base64 数据（不含 data:image/xxx;base64, 前缀）
37 | * @param canvasId - 可选的画布 ID，用于分组存储
38 | * @param nodeId - 可选的节点 ID
39 | * @returns 图片信息
40 | */
41 | export async function saveImage(
42 | base64Data: string,
43 | canvasId?: string,
44 | nodeId?: string
45 | ): Promise
72 | {/* Modal 内容 */}
73 |
e.stopPropagation()}
83 | >
84 | {/* 头部 */}
85 |
86 |
97 |
98 | {/* 编辑区域 */}
99 |
87 |
90 |
96 |
100 |