每次旅行和扫街之后，在 LR 中处理完的图片还需要绞尽脑汁为发布文案费神真的很头大。最近不是在折腾 n8n 吗？索性就把这个过程自动化了。本文将教你如何用 n8n 搭建一个 AI 驱动的照片文案生成助手，轻松应对小红书、抖音和 Instagram 的内容创作。只需提供照片和简单描述，即可获得平台专属的文案组合。

环境准备

n8n 部署

docker run -it --rm --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
  -e TZ="Asia/Shanghai" \
  -e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN \
  -e N8N_SECURE_COOKIE=false \
  # 重要：挂载本地图片目录到容器
  -v /Users/konakona/Desktop/n8n_images/:/data \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

docker run -it --rm --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -e GENERIC_TIMEZONE="Asia/Shanghai" \
  -e TZ="Asia/Shanghai" \
  -e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN \
  -e N8N_SECURE_COOKIE=false \
  # 重要：挂载本地图片目录到容器
  -v /Users/konakona/Desktop/n8n_images/:/data \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

部署完成后访问：http://localhost:5678

导入 n8n 配置文件

图片目录准备

/Users/konakona/Desktop/n8n_images/
├── 001.jpg
├── 002.jpg
└── 003.jpg

/Users/konakona/Desktop/n8n_images/
├── 001.jpg
├── 002.jpg
└── 003.jpg

💡 Tips: 建议使用数字序号命名图片，方便管理和批处理

AI 选配

在Basic LLM Chain 中可以根据需要调整凭证和模型。

流程解说

首先，我们在聊天窗口输入拍摄地点、时间（上午、下午或夜晚）、主体元素（人物、物品）以及使用设备等信息，尽量为 AI 提供充分提示，然后点击“发送”按钮。Read/Write Files from Disk 节点会自动读取 /data 目录中的 JPG 与 PNG 文件；随后，Resize For AI 节点将图片统一缩放至 512 × 512 px，并把它们传递给 Image Captioning Agent 节点进行分析。最后，Respond to Chat 节点会将分析结果回传并展示在聊天窗口中。

提示词模板

你的任务是：为用户在 {{ $('overview').item.json.chatInput }} 场景下拍摄的照片，分别生成适合小红书、抖音（中文）、Instagram（英文）发布的标题、描述和标签。

内容要求：
- 以摄影分享为目的，标题建议包含拍摄者/主体、时间/季节、地点、故事/情境、细节/情感等要素，可灵活组合，保持自然流畅。
- 小红书和抖音内容用简洁、有趣的中文，标签包含热门相关词（如 #阳朔 #咖啡馆 #旅行）。
- Instagram内容用流畅、富有表现力的英文，标签结合全球通用和主题相关。
- 如无具体照片内容，请假设常见主题进行示例。

请根据平台风格，生成各自特色的标题、描述、标签。

返回的格式：

{
  "redbook":{"title":"xxx","content":"xxx #xxx #xxx"},
  "douyin":{"title":"xxx","content":"xxx #xxx #xxx"},
  "instagram":{"content":"xxx #xxx #xxx"}
}

{
  "redbook":{"title":"xxx","content":"xxx #xxx #xxx"},
  "douyin":{"title":"xxx","content":"xxx #xxx #xxx"},
  "instagram":{"content":"xxx #xxx #xxx"}
}