MJ Studio

多模型 AI 工作台，集成绘图和对话两大功能模块。

• 绘图模块：支持 Midjourney、Gemini、Flux、DALL-E、GPT-4o、Grok、通义万相等主流图像生成模型
• 对话模块：支持多助手管理、流式输出、对话压缩、消息重放

为什么选择 MJ Studio？

• 统一界面：一个界面使用所有 AI 模型，无需在多个平台间切换
• 自由配置：支持接入任意 API 中转站，自由选择性价比最优的服务商
• 隐私优先：图片本地存储，内置防窥屏功能，公共场合也能安心使用
• 轻量部署：SQLite 数据库，无需额外服务，3 条命令即可运行

功能亮点

绘图模块

模型	请求格式	文生图	垫图	V/U 操作
Midjourney	MJ-Proxy	✅	✅	✅
Gemini	Gemini API	✅	✅	-
Flux	DALL-E API	✅	✅	-
DALL-E	DALL-E API	✅	❌	-
豆包	DALL-E API	✅	✅	-
GPT-4o Image	OpenAI Chat	✅	✅	-
Grok Image	OpenAI Chat	✅	✅	-
通义万相	OpenAI Chat	✅	✅	-

• 实时进度：炫彩进度条 + 预计时间，直观掌握生成进度
• 任务取消：支持中止进行中的任务，节省 API 额度
• 失败重试：一键重试失败任务，无需重新输入
• 回收站：误删任务可恢复，重要作品不丢失
• 批量操作：一键模糊/显示所有图片

对话模块

• 多助手管理：创建不同角色的 AI 助手，各自独立的系统提示词和模型配置
• 流式输出：打字机效果实时显示 AI 回复，支持中途停止
• 对话压缩：长对话自动压缩为摘要，节省 token 同时保留上下文
• 消息重放：对任意消息重新生成 AI 回复
• 智能标题：根据对话内容自动生成标题

隐私与安全

• 防窥屏：图片默认模糊显示，点击切换，公共场合使用更安心
• 本地存储：生成的图片保存在本地，不依赖外部链接
• 独立账户：多用户系统，配置和任务完全隔离

快速开始

Docker 部署（推荐）

# 创建 .env 文件
echo "NUXT_SESSION_PASSWORD=$(openssl rand -hex 16)" > .env

# 启动服务
docker-compose up -d

源码运行

环境要求：Node.js 20+、pnpm

echo "NUXT_SESSION_PASSWORD=$(openssl rand -hex 16)" > .env
pnpm install && pnpm dev

访问 http://localhost:3000 ，注册账户后在「设置」页面添加 API 配置即可开始使用。

核心概念

上游（Upstream）

上游是指提供 AI 绘图服务的 API 端点，通常是各类中转站服务。

字段	说明
名称	用户自定义的标识名，如"特价中转站"
请求地址	API 的基础 URL
API 密钥	用于鉴权的密钥

模型配置

一个上游可以配置多个模型，每个模型包含：

字段	说明
模型类型	界面显示的模型名称（Midjourney/Gemini/Flux 等）
请求格式	API 协议格式（MJ-Proxy/Gemini/DALL-E/OpenAI Chat）
模型名称	实际传给上游的模型标识符
预计时间	用于进度条显示

为什么需要分开配置？因为同一个模型（如 Flux）在不同中转站可能使用不同的 API 格式和模型名称。这种设计让你可以灵活适配任意服务商。

技术栈

• 框架：Nuxt 4 + Vue 3
• UI：Nuxt UI 3 (Tailwind CSS)
• 数据库：SQLite + Drizzle ORM
• 认证：JWT + localStorage

文档

• CLAUDE.md - 开发指南：目录结构、API 格式、日志系统
• docs/对话功能需求文档.md - 对话模块完整需求
• docs/流式输出系统设计和实现规范.md - SSE 流式输出架构
• docs/对话压缩逻辑.md - 长对话压缩机制
• docs/绘图任务错误规范.md - 错误分类与识别规则
• docs/日志规范需求.md - API 请求日志系统