LongCat-Image-Editn部署教程：通过kubectl部署LongCat-Image-Editn至K8s集群-育师

LongCat-Image-Editn部署教程：通过kubectl部署LongCat-Image-Editn至K8s集群

1. 模型简介：一句话改图，中文也能精准编辑

LongCat-Image-Editn（内置模型版）V2 是一款开箱即用的图像编辑工具镜像，它把美团 LongCat 团队开源的「文本驱动图像编辑」模型 LongCat-Image-Edit 封装成了可直接在 Kubernetes 环境中运行的服务。你不需要从零下载权重、配置环境、写启动脚本——所有这些都已预置完成。

简单说，它能让你用一句大白话，比如“把图里的红杯子换成蓝杯子”，就精准修改图片中的指定对象，而且原图其他部分完全不受影响。更难得的是，它对中文提示词理解非常到位，连“给海报右下角加一行小字‘限时优惠’”这种带文字插入的任务也能稳稳拿下。

这个能力背后，是 LongCat 团队基于自家文生图模型 LongCat-Image 的持续精调成果。整个模型仅用 60 亿参数，就在多个权威图像编辑评测集上跑出了当前开源模型里的最好成绩（SOTA）。不拼参数堆料，靠的是真本事。

你可能会问：这和 Stable Diffusion + Inpainting 插件有啥区别？关键就三点：

一句话直达：不用手动框选、不用分步操作，输入描述即执行；
区域零扰动：非编辑区域像素级保留，边缘过渡自然，没有模糊或伪影；
中文原生友好：不是靠翻译凑数，而是真正理解中文语义和空间关系。

如果你正需要一个能快速集成进内部平台、支持中文业务场景、又不牺牲编辑质量的图像编辑能力，LongCat-Image-Editn 镜像就是那个“拿来就能用”的答案。

2. 部署前准备：三样东西缺一不可

在敲下第一条kubectl命令之前，请确认你手头已有以下三样东西：

一个可用的 Kubernetes 集群（v1.20+），节点资源建议至少 8 核 CPU + 32 GB 内存（单节点测试环境也适用）；
已配置好的 kubectl 工具，且能正常访问集群（可通过kubectl get nodes验证）；
镜像拉取凭证（如需）：本镜像托管在公开仓库，一般无需认证；若企业内网有镜像仓库策略限制，需提前配置imagePullSecrets。

另外提醒一句：本文全程使用命令行操作，不依赖图形化控制台。所有步骤均可在本地终端、云服务器或 CI/CD 流水线中复现——这意味着，你今天学会的，明天就能写进自动化部署脚本里。

不需要安装 Python、不用配 CUDA 版本、不用折腾 torch/tf 兼容性。K8s 只认镜像、YAML 和端口，我们就只给它这三样。

3. 部署实操：四步完成服务上线

3.1 创建命名空间与配置项

我们先为 LongCat-Image-Editn 划出独立的运行空间，避免与其他服务冲突：

kubectl create namespace longcat-edit

接着创建 ConfigMap，用于管理服务基础配置（目前只需指定监听端口）：

cat << 'EOF' | kubectl apply -f - apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: longcat-edit-config namespace: longcat-edit data: PORT: "7860" MODEL_NAME: "meituan-longcat/LongCat-Image-Edit" EOF

3.2 编写 Deployment YAML

复制以下内容保存为longcat-edit-deploy.yaml。它定义了服务如何运行：用哪个镜像、开几个副本、挂哪些配置、暴露什么端口。

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: longcat-edit-app namespace: longcat-edit labels: app: longcat-edit spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: longcat-edit template: metadata: labels: app: longcat-edit spec: containers: - name: edit-server image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/csdn_ai/longcat-image-editn:v2 ports: - containerPort: 7860 name: http envFrom: - configMapRef: name: longcat-edit-config resources: requests: memory: "8Gi" cpu: "4" limits: memory: "12Gi" cpu: "6" securityContext: allowPrivilegeEscalation: false runAsNonRoot: true seccompProfile: type: RuntimeDefault --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: longcat-edit-svc namespace: longcat-edit spec: selector: app: longcat-edit ports: - port: 7860 targetPort: 7860 protocol: TCP type: ClusterIP

注意：镜像地址registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/csdn_ai/longcat-image-editn:v2是本镜像的正式发布地址，已通过 CSDN 星图平台验证可用。请勿替换为其他来源镜像，版本差异可能导致功能异常。

3.3 应用部署并等待就绪

执行部署命令：

kubectl apply -f longcat-edit-deploy.yaml

稍等 30 秒左右，检查 Pod 是否进入 Running 状态：

kubectl get pods -n longcat-edit

正常输出应类似：

NAME READY STATUS RESTARTS AGE longcat-edit-app-7c9b5d8f4d-xyzab 1/1 Running 0 42s

若状态为Pending，常见原因是资源不足，请检查kubectl describe pod <pod-name> -n longcat-edit中的 Events 提示；若为ImagePullBackOff，请确认网络能否拉取上述阿里云镜像。

3.4 暴露服务供外部访问

K8s 内部 Service 默认只能集群内访问。要从浏览器打开测试页，你需要一种对外暴露方式。推荐两种轻量方案：

方案一：使用 kubectl port-forward（适合本地调试）
在终端中运行（保持该窗口开启）：

kubectl port-forward svc/longcat-edit-svc -n longcat-edit 7860:7860

然后在浏览器中打开http://localhost:7860即可访问。

方案二：创建 Ingress 或 LoadBalancer（适合生产环境）
若集群已配置 Ingress Controller（如 Nginx Ingress），可追加以下 YAML：

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: longcat-edit-ingress namespace: longcat-edit annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "false" spec: rules: - http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: longcat-edit-svc port: number: 7860

应用后，Ingress 控制器会自动分配一个外部 IP 或域名，你就可以用它替代localhost:7860进行访问。

4. 使用指南：上传→描述→生成，三步出图

服务启动成功后，你会看到一个简洁的 Web 界面，和你在星图平台看到的一模一样。整个流程只有三步，没有任何隐藏菜单或高级设置。

4.1 图片上传：轻量优先，效果不打折

点击「Upload Image」按钮，选择一张待编辑的图片。为保障响应速度与显存稳定，建议遵循两个小原则：

文件大小 ≤ 1 MB（超大图会被前端自动压缩）；
图片短边 ≤ 768 像素（例如 768×1024 或 512×512 均可，长图会等比缩放）。

别担心画质损失——模型本身对中等分辨率图像编辑效果最佳，过高清反而增加冗余计算，还可能因显存溢出导致失败。

4.2 提示词输入：用说话的方式写指令

在下方文本框中，直接输入你想实现的编辑意图。记住三个关键词：自然、具体、中文优先。

推荐写法：

“把左下角的咖啡杯换成一杯冒着热气的拿铁”
“给穿白衬衫的人脸上加一副黑框眼镜”
“把背景里的蓝天改成黄昏晚霞，保留人物不变”

不推荐写法：

“inpaint coffee cup”（英文术语无必要，中文更准）
“change something”（太模糊，模型无法定位）
“make it better”（主观描述，无明确编辑目标）

系统会自动识别主语、动作、范围和约束条件。你写的越像日常对话，结果越接近预期。

4.3 生成与查看：1–2 分钟，静待高质量输出

点击「Generate」后，界面会显示进度条与日志流（如“Loading model…”, “Processing image…”）。典型耗时为 60–120 秒，取决于图片复杂度与 GPU 性能。

生成完成后，右侧将并排展示：

左：原始图片；
右：编辑结果图；
下方：清晰标注修改区域（绿色高亮），方便你一眼确认是否只动了该动的地方。

你可以随时点击「Download」保存结果图，格式为 PNG，透明通道完整保留。

5. 进阶技巧：让编辑更可控、更稳定

虽然默认配置已覆盖大多数场景，但遇到特殊需求时，这几个小技巧能帮你进一步提效：

5.1 调整编辑强度：滑块比参数更直观

界面上方有一个「Editing Strength」滑块（默认 0.7）。它的作用很直白：

往左拖（0.3–0.5）：改动轻微，适合微调颜色、光影、小物件替换；
居中（0.6–0.8）：平衡保真与变化，推荐作为日常起点；
往右拖（0.9–1.0）：激进重构，适合主体替换（如“猫→狗”、“轿车→自行车”），但需确保提示词足够明确。

不必反复试错——每次调整后点「Generate」即可实时对比效果。

5.2 处理多对象：分次编辑，胜过一次贪多

如果一张图里要改三处：换包、改衣服、加文字，不要试图用一句话全写进去。正确做法是：

先输入“把肩上的黑色双肩包换成米色托特包”，生成；
下载结果图；
用新图再次上传，输入“把上衣从条纹T恤换成纯白衬衫”，生成；
最后一步：“在图片右上角添加白色文字‘新品上市’，字体圆润”。

分步操作不仅成功率更高，还能逐层验证每步效果，避免错误累积。

5.3 故障自查：三类常见问题速查表

现象	可能原因	快速解决
点击 Generate 后无反应，控制台报 500 错误	GPU 显存不足或模型加载失败	检查 Pod 日志：`kubectl logs -n longcat-edit deploy/longcat-edit-app`，确认是否出现 OOM 或 CUDA 初始化失败
生成图边缘出现模糊/色块	输入图片过大或长宽比极端	按前述建议压缩图片，或尝试将「Editing Strength」调低至 0.5
中文提示词被忽略，输出与描述无关	提示词过于抽象或含歧义词	改用具象名词+位置描述，例如不说“改装饰”，而说“把茶几上的绿植换成一束向日葵”

所有日志均输出到标准输出（stdout），kubectl logs即可获取第一手线索，无需登录容器内部。