diff --git a/README.md b/README.md
index 222df1a..9e4375a 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -102,10 +102,19 @@ _✨ 一个基于 AstrBot 的智能群聊分析插件，支持 **QQ (OneBot)**
> [!TIP]
-> 如果生成图片失败，日志显示 `[Core] [WARN] [v4.xx.0] [utils.logger:xx]: [xxxxx_xxx群_xxxx] [群分析插件] 渲染策略 {'full_page': True, 'type': 'xxx', 'quality': xxx, 'scale': 'device', 'device_scale_factor_level': 'xxx'} 返回了无效或空数据`、`Endpoint https://t2i.soulter.top/text2img failed`、`Endpoint https://t2i.rcfortress.site/text2img failed` 这种情况并回退到文本总结，可考虑自部署 T2I 服务。
->
+> **图片生成失败/渲染超时的解决办法**
+>
+> 如果生成图片失败，日志显示 `渲染策略 ... 返回了无效或空数据`、`Endpoint ... failed` 等并回退到文本总结，通常是因为日报内容过大导致 T2I 渲染超时（默认 30s 左右）。
+>
+> ### 1. 调整插件渲染参数
+> 插件现支持 **两轮渲染策略**，可在配置面板的 **图片渲染策略 (`t2i_rendering`)** 分组中按需调整：
+>
+> - **增加超时时间**：若日报极其复杂（包含大量内联 CSS/JS/图表），请将 `渲染超时 (ms)` 调大。建议范围：30,000ms - 180,000ms (3 分钟)。
+> - **优化回退策略**：建议第一轮使用 `png` + `ultra` 追求极致清晰；第二轮作为回退，建议使用 `jpeg` + `high/normal` 分辨率并配合更长的超时时间，以确保即使在资源受限的情况下也能产出报告。
+>
+> ### 2. 使用备用 T2I 服务或自部署
>
-> 若不便自部署，可尝试使用以下 T2I 服务（点击展开）：
+> 若配置调整后渲染仍频繁失败，可尝试更换 T2I 服务（点击展开）：
>
> - **Hugging Face 服务**: `https://huggingface.co/spaces/clown145/astrbot-t2i-service`
> - **API 接口地址**: `https://clown145-astrbot-t2i-service.hf.space`
@@ -119,7 +128,7 @@ _✨ 一个基于 AstrBot 的智能群聊分析插件，支持 **QQ (OneBot)**
> - **说明**: 在国内直接访问原始域名下载图片可能较慢，可选择使用此代理域名。在一段时间内大概率稳定。
>
>
-> **自部署 T2I 文档**：docs.astrbot.app/others/self-host-t2i.html
+> **自部署 T2I 文档**：[docs.astrbot.app/others/self-host-t2i.html](https://docs.astrbot.app/others/self-host-t2i.html)
> [!IMPORTANT]
>
diff --git a/_conf_schema.json b/_conf_schema.json
index db3c2d4..e3876f9 100644
--- a/_conf_schema.json
+++ b/_conf_schema.json
@@ -139,6 +139,85 @@
}
}
},
+ "t2i_rendering": {
+ "description": "图片渲染策略",
+ "type": "object",
+ "hint": "配置 HTML 转图片的渲染参数。支持两轮尝试：第一轮优先保证质量，第二轮作为回退方案，建议使用更低的分辨率和质量以提高成功率。",
+ "items": {
+ "t2i_r1_type": {
+ "type": "string",
+ "description": "第一轮：图片格式",
+ "options": ["jpeg", "png"],
+ "default": "png",
+ "hint": "建议：PNG 格式无损但体积较大；JPEG 格式体积较小。"
+ },
+ "t2i_r1_quality": {
+ "type": "int",
+ "description": "第一轮：图片质量 (若为 JPEG)",
+ "default": 100,
+ "slider": {
+ "min": 1,
+ "max": 100,
+ "step": 1
+ },
+ "hint": "仅对 JPEG 格式生效。建议 80-100。"
+ },
+ "t2i_r1_device_scale": {
+ "type": "string",
+ "description": "第一轮：分辨率等级",
+ "options": ["normal", "high", "ultra"],
+ "default": "ultra",
+ "hint": "影响图片清晰度。normal=1.0x, high=1.3x, ultra=1.8x。高质量日报建议 ultra。"
+ },
+ "t2i_r1_timeout": {
+ "type": "int",
+ "description": "第一轮：渲染超时 (ms)",
+ "default": 50000,
+ "slider": {
+ "min": 30000,
+ "max": 180000,
+ "step": 5000
+ },
+ "hint": "单次渲染的最长等待时间。复杂页面建议调大。"
+ },
+ "t2i_r2_type": {
+ "type": "string",
+ "description": "第二轮 (回退)：图片格式",
+ "options": ["jpeg", "png"],
+ "default": "jpeg",
+ "hint": "回退策略建议使用 jpeg 以减少渲染压力。"
+ },
+ "t2i_r2_quality": {
+ "type": "int",
+ "description": "第二轮 (回退)：图片质量 (若为 JPEG)",
+ "default": 80,
+ "slider": {
+ "min": 1,
+ "max": 100,
+ "step": 1
+ },
+ "hint": "仅对 JPEG 格式生效。可以设置较低值以确保生成成功。"
+ },
+ "t2i_r2_device_scale": {
+ "type": "string",
+ "description": "第二轮 (回退)：分辨率等级",
+ "options": ["normal", "high", "ultra"],
+ "default": "high",
+ "hint": "回退建议使用 high/normal 以降低复杂页面的内存消耗和超时概率。"
+ },
+ "t2i_r2_timeout": {
+ "type": "int",
+ "description": "第二轮 (回退)：渲染超时 (ms)",
+ "default": 100000,
+ "slider": {
+ "min": 30000,
+ "max": 180000,
+ "step": 5000
+ },
+ "hint": "回退尝试通常针对复杂页面，建议设置更长的超时时间（如 100000ms+）。"
+ }
+ }
+ },
"auto_analysis": {
"description": "定时分析设置",
"type": "object",
diff --git a/src/infrastructure/config/config_manager.py b/src/infrastructure/config/config_manager.py
index 68e429b..801c0eb 100644
--- a/src/infrastructure/config/config_manager.py
+++ b/src/infrastructure/config/config_manager.py
@@ -202,6 +202,29 @@ class ConfigManager:
"""获取是否启用 Base64 图片传输"""
return self._get_group("basic").get("enable_base64_image", False)
+ def get_t2i_rendering_strategies(self) -> list[dict]:
+ """获取用户配置的两轮 T2I 渲染策略"""
+ group = self._get_group("t2i_rendering")
+
+ return [
+ # 第一轮：质量优先
+ {
+ "full_page": True,
+ "type": group.get("t2i_r1_type", "png"),
+ "quality": group.get("t2i_r1_quality", 100),
+ "device_scale_factor_level": group.get("t2i_r1_device_scale", "ultra"),
+ "timeout": group.get("t2i_r1_timeout", 30000),
+ },
+ # 第二轮：稳定性/回退优先
+ {
+ "full_page": True,
+ "type": group.get("t2i_r2_type", "jpeg"),
+ "quality": group.get("t2i_r2_quality", 80),
+ "device_scale_factor_level": group.get("t2i_r2_device_scale", "normal"),
+ "timeout": group.get("t2i_r2_timeout", 60000),
+ },
+ ]
+
def get_llm_provider_id(self) -> str:
"""获取主 LLM Provider ID"""
return self._get_group("llm").get("llm_provider_id", "")
diff --git a/src/infrastructure/reporting/generators.py b/src/infrastructure/reporting/generators.py
index 668d65a..99ec734 100644
--- a/src/infrastructure/reporting/generators.py
+++ b/src/infrastructure/reporting/generators.py
@@ -366,54 +366,23 @@ class ReportGenerator(IReportGenerator):
logger.info(f"图片报告HTML渲染完成，长度: {len(html_content)} 字符")
+ # 从配置中获取两轮渲染策略
+ render_strategies = self.config_manager.get_t2i_rendering_strategies()
+
# 使用信号量控制并发进入渲染引擎
async with self._render_semaphore:
logger.debug(f"[T2I] 已进入渲染队列 (群: {group_id})")
- # 定义渲染策略
- render_strategies = [
- # 1. 第一策略: PNG, Ultra quality, Device scale
- {
- "full_page": True,
- "type": "png",
- "scale": "device",
- "device_scale_factor_level": "ultra",
- },
- # 2. 第二策略: JPEG, ultra, quality 100%, Device scale
- {
- "full_page": True,
- "type": "jpeg",
- "quality": 100,
- "scale": "device",
- "device_scale_factor_level": "ultra",
- },
- # 3. 第三策略: JPEG, high, quality 80%, Device scale
- {
- "full_page": True,
- "type": "jpeg",
- "quality": 95,
- "scale": "device",
- "device_scale_factor_level": "high", # 尝试高分辨率
- },
- # 4. 第四策略: JPEG, normal quality, Device scale (后备)
- {
- "full_page": True,
- "type": "jpeg",
- "quality": 80,
- "scale": "device",
- # normal quality
- },
- ]
-
last_exception = None
- for image_options in render_strategies:
+ for attempt, image_options in enumerate(render_strategies, 1):
try:
# Cleanse options
if image_options.get("type") == "png":
- image_options["quality"] = None
+ image_options.pop("quality", None)
+
+ logger.info(f"正在尝试第 {attempt} 轮渲染策略: {image_options}")
- logger.info(f"正在尝试渲染策略: {image_options}")
# 改为获取 bytes 数据，避免 OneBot 无法访问内部 URL
image_data = await html_render_func(
html_content, # 渲染后的HTML内容
@@ -445,32 +414,62 @@ class ReportGenerator(IReportGenerator):
) or actual_data_head.startswith(b"\x89PNG"):
is_valid = True
else:
- logger.warning(
- f"渲染结果似乎不是有效的图片数据 (头部: {actual_data_head.hex()})"
- )
+ # 尝试解析 HTML 错误（如 502 Bad Gateway）
+ html_error = None
+ if isinstance(image_data, bytes):
+ html_error = self._extract_html_error_summary(
+ image_data
+ )
+ elif isinstance(image_data, str) and os.path.exists(
+ image_data
+ ):
+ try:
+ with open(image_data, "rb") as f:
+ # 读取前 4KB 即可识别 HTML 错误
+ html_error = (
+ self._extract_html_error_summary(
+ f.read(4096)
+ )
+ )
+ except Exception:
+ pass
+
+ if html_error:
+ logger.warning(
+ f"[T2I] 渲染引擎返回了错误页面而非图片: {html_error}"
+ )
+ else:
+ logger.warning(
+ f"渲染结果似乎不是有效的图片数据 (头部: {actual_data_head.hex()})"
+ )
if is_valid:
if isinstance(image_data, bytes):
b64 = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")
image_url = f"base64://{b64}"
logger.info(
- f"图片生成成功 ({image_options}): [Base64 Data {len(image_data)} bytes]"
+ f"图片生成成功 (轮次 {attempt}): [Base64 Data {len(image_data)} bytes]"
)
return image_url, html_content
elif isinstance(image_data, str):
- logger.info(f"图片生成成功 (String): {image_data}")
+ logger.info(
+ f"图片生成成功 (轮次 {attempt}): {image_data}"
+ )
return image_data, html_content
- logger.warning(f"渲染策略 {image_options} 返回了无效或空数据")
+ logger.warning(
+ f"渲染轮次 {attempt} ({image_options['type']}) 返回了无效或空数据"
+ )
except Exception as e:
- logger.warning(f"渲染策略 {image_options} 失败: {e}")
+ logger.warning(f"渲染轮次 {attempt} 失败: {e}")
last_exception = e
- logger.warning("尝试下一个策略")
+ if attempt < len(render_strategies):
+ logger.info("准备尝试下一轮回退策略")
continue
# 如果所有策略都失败
- logger.error(f"所有渲染策略都失败。最后一个错误: {last_exception}")
+ logger.error(f"所有渲染尝试都失败。最后一个错误: {last_exception}")
return None, html_content
except Exception as e:
@@ -1071,3 +1070,28 @@ class ReportGenerator(IReportGenerator):
logger.debug("头像缓存已关闭")
except Exception as e:
logger.warning(f"关闭头像缓存失败: {e}")
+
+ def _extract_html_error_summary(self, data: bytes) -> str | None:
+ """从返回的字节流中尝试提取 HTML 错误信息（如 ）"""
+ try:
+ content = data.decode("utf-8", errors="ignore")
+ content_lower = content.lower()
+ if "<html" in content_lower or "<!doctype html" in content_lower:
+ # 尝试提取标题
+ title_match = re.search(
+ r"<title>(.*?)", content, re.IGNORECASE | re.DOTALL
+ )
+ if title_match:
+ return f"HTML 错误页: {title_match.group(1).strip()}"
+
+ # 尝试提取 h1
+ h1_match = re.search(
+ r"(.*?)
", content, re.IGNORECASE | re.DOTALL
+ )
+ if h1_match:
+ return f"HTML 错误页: {h1_match.group(1).strip()}"
+
+ return f"HTML 响应 (前100字): {content[:100].strip()}..."
+ except Exception:
+ pass
+ return None