LineartShare - 簡筆畫AI分享平台

專案說明

🔥🔥 這是一個創新的簡筆畫AI分享平台，透過連接本地AI模型的API，實現自動生成簡筆畫並分享至社群網站的完整流程。這個專案展示了AI繪畫技術在簡筆畫領域的實際應用，是技術與藝術完美結合的典型案例。

成果展示

🔗 線上體驗: lineartshare.com

LineartShare 平台展示

專案特點:

  • ✨ 簡單易用: 直觀的操作介面，一鍵生成簡筆畫
  • 🎯 高品質輸出: AI生成的簡筆畫品質穩定可靠
  • 🌐 社群互動: 使用者可以分享、瀏覽、點讚其他使用者作品
  • ⚡ 快速響應: 本地模型保證生成速度
  • 🎨 風格統一: 專門針對簡筆畫風格進行優化

使用者回饋:

  • 操作簡單，上手容易
  • 生成的簡筆畫風格統一，品質較高
  • 社群氛圍良好，作品多樣性豐富

前置準備

  • 開發工具

    • Cursor AI 輔助開發
    • 版本控制: Git + GitHub
    • API 測試工具: Postman

  • 技術棧

    • 前端: React/Vue + TypeScript
    • 後端: Node.js/Python + FastAPI
    • 資料庫: MongoDB/PostgreSQL
    • AI模型: 本地部署的繪畫模型

  • AI模型環境

    • GPU 支援的伺服器
    • Python 環境 + PyTorch/TensorFlow
    • 繪畫模型（如 Stable Diffusion）
    • 模型優化和加速工具

專案步驟

1. AI模型選擇和部署

模型研究:

需要考慮的因素：
- 模型大小和推理速度
- 簡筆畫風格的生成品質
- 硬體資源需求
- 模型的授權和商用限制

本地部署:

  • 安裝 Python 環境和 PyTorch
  • 下載並配置繪畫模型（如 Stable Diffusion）
  • 設定 GPU 加速環境
  • 編寫模型推理 API 介面

2. 後端API開發

使用 Cursor 開發後端:

提示詞範例：
"幫我建立一個 FastAPI 後端，需要：
1. 連接本地 AI 繪畫模型的介面
2. 使用者註冊登入功能
3. 圖片上傳和儲存
4. 社群分享和點讚功能
5. RESTful API 設計"

核心功能實現:

  • AI 模型呼叫介面
  • 使用者管理系統
  • 圖片儲存和處理
  • 社群互動功能

3. 前端介面開發

UI/UX 設計:

  • 簡潔直觀的操作介面
  • 即時預覽和生成進度顯示
  • 社群作品瀏覽頁面
  • 響應式設計適配

關鍵功能:

  • 文字輸入和參數調整
  • 圖片生成和下載
  • 作品分享和社群互動
  • 使用者個人空間

4. 效能優化

模型優化:

  • 模型量化和加速
  • 推理參數調優
  • 批次處理優化
  • 結果快取機制

系統優化:

  • 非同步處理佇列
  • 負載平衡配置
  • CDN 加速圖片傳輸
  • 資料庫查詢優化

5. 測試和部署

功能測試:

  • AI 生成品質測試
  • 使用者體驗測試
  • 效能壓力測試
  • 安全性測試

部署上線:

  • 伺服器環境配置
  • 網域和 SSL 憑證
  • 監控和日誌系統
  • 備份和恢復方案

這個專案展示了AI技術在創意領域的實際應用，證明了本地模型部署的可行性和優勢。