⏳ This skill is pending AI review.

Scores will appear once the review pipeline completes.

version unknown

generate_image

@sklukin⭐ 0 stars

Generate images from text prompts, edit existing images (img2img, inpainting, outpainting), via a local image generation API backed by FLUX.1, SDXL, and automatic cloud fallback. Use when the user asks to create an image, make a quick visual concept, generate multiple images sequentially, modify an existing image, inpaint/remove/replace parts of an image, or extend an image.

Choose how to use this skill

You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.

Adopt or update this skill from https://proskills.md/skills/other/sklukin-comfy-skill-skill-generate-image. First identify the installation path supported by this platform, detect whether it is already installed, compare the installed version with the latest stable release, show me what will change, and only then install or update it. If no native installer is available, use the complete package or source fallback described on the page.

1. Native installer

This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.

Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.

2. Complete package recommended

Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.

No complete ProSkills package is published for this listing yet.

3. Prompt-only

Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.

Need only the instruction file?

Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.

No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.

—/10

// RATINGS

⭐GitHub Stars

⭐ 0 on GitHubGitHub ↗

New / niche

🟢ProSkills Score

—

📍

Not yet listed on ClawHub or SkillsMP

// README

OpenClaw Images — AI Image Generation

Сервис генерации изображений для OpenClaw. Локальная генерация на RTX 4090 через ComfyUI + облачный фолбэк.

Стек

ComfyUI — headless GPU worker (FLUX.1 Dev FP8, 9-16с на картинку 1024x1024)
REST API — FastAPI, асинхронная очередь задач, маршрутизация между локальным GPU и облаком
OpenClaw Skill — skill/generate-image/ — учит агента генерировать изображения и видео через API
Cloud Fallback — fal.ai / RunPod при перегрузке GPU
Image Editing & Control — inpainting (flux-fill), canny/depth controlnet, kontext, 4x upscale
Image-to-Video — Wan 2.2 TI2V 5B (~60с на 768x768, 81 кадр, ~5с видео)

Требования

NVIDIA GPU с 24GB VRAM (RTX 4090)
Docker + NVIDIA Container Toolkit
~30GB для моделей

Быстрый старт

# 1. Скачать модели (~30GB, пропускает уже скачанные)
make download-models

# 2. Собрать и запустить
make build
make up

# 3. Проверить
make health

Сервисы

Сервис	Порт	Описание
ComfyUI	8188	GPU inference worker
Images API	8189	REST API для генерации

API Endpoints

Метод	Путь	Описание
`POST`	`/jobs`	Создать задачу на генерацию (JSON body)
`GET`	`/jobs/{id}`	Статус задачи (позиция в очереди, результат)
`GET`	`/jobs/{id}/result`	Скачать готовое изображение (PNG)
`DELETE`	`/jobs/{id}`	Отменить задачу в очереди
`POST`	`/upload`	Загрузить изображение для img2img
`GET`	`/health`	Здоровье сервиса, GPU, VRAM
`GET`	`/models`	Список установленных моделей
`POST`	`/gpu/pause`	Gaming mode — пауза GPU, освобождение VRAM
`POST`	`/gpu/resume`	Возобновление GPU

Пример генерации

Генерация асинхронная через очередь задач:

# 1. Отправить задачу
JOB=$(curl -s -X POST http://localhost:8189/jobs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "a cat astronaut, photorealistic", "model": "flux-dev"}')
JOB_ID=$(echo $JOB | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['job_id'])")

# 2. Дождаться завершения и скачать
sleep 15
curl -s -o image.png http://localhost:8189/jobs/$JOB_ID/result

Модели

Параметр model в POST /jobs:

Модель	VRAM	Время	Назначение
`flux-dev`	~12GB	9-16с	Основная: фотореализм, текст, анатомия
`flux-schnell`	~12GB	<1с	Быстрое прототипирование (4 шага)
`sdxl`	~6-8GB	6-13с	Стилизация, огромная экосистема LoRA
`flux-fill`	~12GB	15-25с	Inpainting по маске
`flux-canny`	~12GB	15-25с	Генерация по canny edge-карте
`flux-depth`	~12GB	15-25с	Генерация по depth-карте
`flux-kontext`	~12GB	15-25с	Контекстное редактирование
`upscale`	~2GB	2-5с	4x UltraSharp апскейл (без промпта)
`wan-video`	~20GB	~60с	Image-to-video (Wan 2.2 TI2V 5B, WebP 81 кадр)

Файлы хранятся в models/ (volume-mount, не в Docker image).

GPU Management

Gaming Mode

Пауза GPU для игр — модели выгружаются из VRAM, память освобождается:

make gaming   # Пауза GPU + освобождение VRAM
make resume   # Возобновление (модели загрузятся при следующей генерации)

Задачи в очереди ждут возобновления (или уходят в облако при наличии ключей).

Auto VRAM Cleanup

Через IDLE_VRAM_FREE_TIMEOUT секунд простоя (default: 300) модели автоматически выгружаются из VRAM. При следующем запросе загружаются обратно (~3-5с).

Конфигурация

cp .env.example .env

Переменная	Описание	Default
`FAL_KEY`	API-ключ fal.ai для облачного фолбэка	—
`RUNPOD_API_KEY`	API-ключ RunPod	—
`RUNPOD_ENDPOINT_ID`	Endpoint ID RunPod	—
`MAX_QUEUE_DEPTH`	Макс. очередь ComfyUI до переключения на облако	3
`IDLE_VRAM_FREE_TIMEOUT`	Секунд простоя до автоочистки VRAM (0 = выкл)	300
`MAX_QUEUE_JOBS`	Макс. задач в очереди API	50
`JOB_RESULT_TTL`	Время хранения результатов в секундах	600
`HF_TOKEN`	Токен HuggingFace (для gated моделей)	—
`IMAGES_API_URL`	URL API для OpenClaw skill	http://localhost:8189

OpenClaw Skill

Skill в skill/generate-image/SKILL.md учит OpenClaw-агента:

Генерировать изображения по текстовому описанию
Редактировать изображения (img2img, inpainting, canny/depth/kontext control)
Апскейлить изображения (4x UltraSharp)
Анимировать картинку в видео (Wan 2.2 image-to-video)
Обрабатывать ошибки и асинхронную очередь
Выбирать модель по задаче

Для подключения скопируйте skill/generate-image/ в директорию skills вашего OpenClaw workspace.

Архитектура

┌─────────────────┐
│  OpenClaw Agent │
└────────┬────────┘
         │ curl (через skill)
         ▼
┌─────────────────┐
│  Images API     │ :8189
│  ┌───────────┐  │
│  │ Job Queue │  │  ← асинхронная очередь + auto VRAM cleanup
│  └─────┬─────┘  │
│  ┌─────▼─────┐  │
│  │  Router   │──┼──→ fal.ai / RunPod (cloud fallback)
│  └─────┬─────┘  │
│        ▼        │
│  ComfyUI Client │
└────────┬────────┘
         │ HTTP/WebSocket
         ▼
┌─────────────────┐
│  ComfyUI        │ :8188
│  RTX 4090       │
│  FLUX.1 Dev FP8 │
└─────────────────┘

Makefile targets

# Модели (скачивание идемпотентно: пропускает существующие файлы)
make download-models              # Базовые: flux-dev, flux-schnell, sdxl, encoders (~30GB)
make download-models-editing      # Базовые + flux-fill + flux-kontext + upscale
make download-models-all          # Всё: + depth, canny, redux, controlnet, pulid, wan-video

# Точечные загрузки
make download-models-flux-dev     # FLUX.1 Dev FP8
make download-models-flux-schnell # FLUX.1 Schnell FP8
make download-models-sdxl         # SDXL 1.0 base
make download-models-flux-fill    # FLUX.1 Fill (inpainting)
make download-models-flux-kontext # FLUX.1 Kontext
make download-models-flux-depth   # FLUX.1 Depth
make download-models-flux-canny   # FLUX.1 Canny
make download-models-upscale      # 4x UltraSharp (~67MB)
make download-models-wan-video    # Wan 2.2 TI2V 5B + umt5 + vae (~18GB)

# Сервисы
make build                        # Собрать Docker-образы
make up                           # Запустить сервисы
make down                         # Остановить
make logs                         # Логи
make health                       # Проверка здоровья
make test                         # Запуск тестов

# GPU control
make gaming                       # Пауза GPU (gaming mode)
make resume                       # Возобновить GPU
make queue                        # Статус очереди задач

// HOW IT'S BUILT

KEY FILES

skill/generate-image/SKILL.mdREADME.md

// REPO STATS

0 stars

// SHARE

Share on X Share on LinkedIn