AI 出图批量重命名整理 - 免费按生成顺序编号、按尺寸归档，改乱了能一键撤销（AI工具）

这个工具解决什么问题

现在出图基本离不开 AI：一套商品图、一批封面、几十张分镜，可能是 ComfyUI 跑的、Midjourney 出的，也可能是 ChatGPT 或即梦生成的。生成完打开文件夹，看到的是这样一堆名字：00012-1234567890.png、ComfyUI_00001_.png、ChatGPT Image 2026年5月3日 15_22_11.png、xxx_upscaled_4.png。麻烦有三处：一是看不出先后顺序，想按生成顺序交稿得自己数；二是尺寸五花八门，512x768、832x1216、1024x1024 混在一起，上传到后台或投稿时对不齐；三是名字里带着一串机器码，直接发给客户或同事很不专业。手工一个个改，几十张就是小半个小时，还容易把顺序搞乱。

• 原来的做法：在资源管理器里全选、按 F2 重命名成「新建文件夹 (1)」这种名字，再把尺寸不一的图手工挑出来分类；或者干脆不改名，交付时再一张张解释「这张是主图、那张是细节图」
• 用这个工具：选好文件夹点一下按钮，工具自动识别每张图的来源、按生成序号排序、按规则重新编号命名，需要的话再按尺寸自动分到 1024x1024/ 这类子目录里
• 省下来的：几十张图的整理从半小时压到几秒，顺序不会错，尺寸一眼能看出来

技术实现

整个工具只用 Python 标准库（tkinter + struct + csv + shutil），运行期不需要 pip 安装任何东西，打包后是单个 exe，全程本地处理、不联网、不上传任何图片。技术上有三个刻意的取舍：第一，读图片宽高不引 Pillow，而是自己解析五种格式的文件头——只需要宽高这一个信息，为它引入几十 MB 的图像库不划算，单文件 exe 因此能控制在 10MB 以内；第二，改名这类有风险的操作一律「先规划、后执行」，先把排序、命名、目标路径、重名冲突全部算完再动文件，冲突消解放在计划阶段，保证绝不覆盖用户已有的文件；第三，就地改名走两阶段提交并强制留一份改名记录，改坏了能原样退回去。界面与核心逻辑分离，解析、识别、规划、执行四层都是纯函数，可以脱离界面单独做回归测试。

• 零依赖读宽高：自己解析五种图片文件头：read_image_size() 按魔数分派：PNG 读 IHDR 的 4 字节宽高（大端）；JPEG 逐段扫描找 SOFn，并排除落在 0xC0-0xCF 区间但不是帧起始的 0xC4/0xC8/0xCC；GIF 直接读逻辑屏幕描述符的第 6-9 字节，不需要解 LZW；BMP 兼容 BITMAPCOREHEADER(12 字节) 与 40 字节以上两种 DIB 头，高度为负时取绝对值；WebP 按第 12 字节起的 fourcc 分 VP8X / VP8L / VP8 三种取值路径。全程只读文件头不加载像素，坏图一律返回「尺寸未知」而不抛异常。
• 生成序号抽取必须卡字母数字边界：用 (?<![0-9A-Za-z])(\d+)(?![0-9A-Za-z]) 而不是朴素的 \d+。这是踩过坑的：Gemini_Generated_Image_a1b2c3.png 里的 a1b2c3 会被朴素正则拆成 1、2、3，于是整批 Gemini 图都被赋上序号 3、排序全乱。抽到数字串后还按工具习惯取用——SD WebUI 取第一个（00012-1234567890 里 00012 是序号），Midjourney / ComfyUI 取最后一个，其余取第一个长度 ≥2 的数字串，避免把分辨率当成序号。
• 13 条指纹正则识别出图来源：GENERATOR_PATTERNS 覆盖 Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Midjourney、ChatGPT/DALL·E、Gemini、豆包/Seedream、即梦、通义万相、可灵、Sora、NovelAI、FLUX、SD 网格图。识别结果既用于命名模板里的 {gen} 占位符，也显示在结果表的「来源」列；识别不出来统一记为「未识别」，不影响改名。
• 先规划后执行 + 重名自动让位：build_plan() 只做纯计算，把排序、模板渲染、目标路径、冲突消解一次算完；execute_plan() 才碰文件。冲突判定同时看两处：本批次已占用的目标路径，以及磁盘上已存在且不属于本批次源文件的路径——命中就追加 _2、_3 后缀。也就是说覆盖用户文件这件事在逻辑上不可能发生，只有就地改名时「A 改成 B 的名字」被放行（因为 B 也在本批次里会被改走）。
• 就地改名的两阶段提交与撤销记录：直接 rename 会遇到连环撞名（A→B 时 B 还存在）。做法是先把所有源文件改成 .__renaming_<i>__.ext 临时名，再逐个改成最终名；某一步失败会尽力把临时名还原，并把失败原因返回给界面弹窗。改名记录 CSV（UTF-8 BOM，Excel 双击不乱码）在改名之前就落盘，列含 子目录/旧文件名/新文件名/宽/高/生成器；undo_from_record() 倒序恢复，只处理「新名在、旧名不在」的行，个别文件被手动动过也不影响其余恢复。
• 后台线程 + 队列刷新，界面不假死：tkinter 不允许跨线程操作控件。扫描、改名、撤销都跑在 threading.Thread 里，用 queue.Queue 回传 status / progress / fill / finish / error 五类消息，主线程用 root.after(80, self._pump) 轮询消费并刷新进度条与表格。统一入口 _run_bg() 把后台异常兜成弹窗提示；另接管 sys.excepthook，未捕获异常会写 %TEMP%\image_tidy_crash.log 并弹窗，避免「点了没反应」。

技术栈：Python 3.8+、零第三方依赖（纯标准库）、tkinter 图形界面、PyInstaller 单文件打包、自写图片文件头解析

已知局限：只能读静态图片的文件头：文件被截断或格式非常规时读不出宽高，会在「尺寸」列显示「尺寸未知」（不影响改名，只是不参与按尺寸分组）。不解析 PNG tEXt 块与 EXIF 里的 AI 提示词，所以按提示词归档需要定制。WebP 的 VP8/VP8L 分支按偏移解析，遇到非标准封装可能读不出尺寸。图片处理类需求（缩放、转码、打水印）本工具不做，那需要引入图像库，另做更合适。

操作教程

1. 打开程序并选文件夹
   双击「AI 出图批量重命名整理.exe」。点「源文件夹」右边的「选择文件夹…」，选中装着 AI 出图的目录；也可以直接把文件夹拖到程序图标上，路径会自动填好
   预期结果：窗口打开，源文件夹一栏出现你选的路径；若用拖拽方式启动，会自动开始扫描
2. 点「① 扫描预览」看结果
   点一下「① 扫描预览」，等进度条走完
   预期结果：表格列出每张图：序号、原文件名、整理后的新文件名、尺寸、大小、来源（例如 ComfyUI / FLUX / Midjourney）；下方状态栏显示共几张图、几种来源、几种尺寸、几张能取到生成序号
3. 需要的话调整命名规则
   改「文件名前缀」；在「命名模板」下拉里选一个（如 {n}_{size}），也可以直接输入；「序号位数」决定补零长度，「起始序号」决定从几号开始；「排序依据」默认按文件名里的生成序号，也可以换成修改时间
   预期结果：改完再点一次「① 扫描预览」，表格里的「整理后的新文件名」立刻按新规则刷新
4. 确认输出方式
   默认选「复制并改名到输出文件夹」——原文件一张不动。输出目录会自动填成源目录下的「整理输出」，也可以自己点「选择文件夹…」换一个。如果确实要就地改名，切到「就地改名」
   预期结果：选复制模式时输出文件夹一栏可编辑；切到就地改名后该栏置灰，提示会说明会在源目录写一份改名记录
5. 点「② 开始整理」
   点「② 开始整理」，等进度条走完。需要按尺寸分目录的话，先勾上「按尺寸分子文件夹」再点
   预期结果：弹出完成提示，写明整理了几张、跳过几张；点「打开目标文件夹」能看到整理后的结果
6. 导出清单 / 需要时撤销
   点「导出清单 CSV…」把「原文件名 → 新文件名 → 尺寸 → 大小 → 来源」导成一份 CSV 交付留档；就地改名改错了，点「撤销一次改名…」选源目录里的「改名记录_时间.csv」即可恢复
   预期结果：CSV 用 Excel 双击打开中文不乱码；撤销后文件名回到改名前，与原来完全一致

复制模式下原文件不会被修改，随便试都不会出事。第一次用建议先用复制模式跑一遍，确认命名规则符合预期，再决定要不要就地改名。

常见问题

技术实现与后续维护

本工具由我们自行开发并持续维护，每次改动都在本地跑过完整自测。结构上刻意把核心逻辑与界面分开：解析、识别、规则、执行四层都是纯函数，可以脱离界面单独做回归；改名这类有风险的操作一律「先规划、后执行」，就地改动还会留一份可撤销的记录。下面说明它的技术构成与可扩展方向，方便你判断是否契合自己的场景。

技术构成：

• 界面层 —— tkinter 窗体：文件夹选择区、命名规则区、执行按钮区、结果表格与进度条；耗时任务走后台线程 + 队列回传刷新
• 解析层 —— PNG / JPEG / GIF / BMP / WebP 五种文件头解析，零依赖取宽高，坏图不抛异常
• 识别层 —— 13 条出图工具指纹正则，以及带字母数字边界约束的生成序号抽取
• 规则层 —— 命名模板渲染（8 个占位符）、Windows 非法字符清洗、自然排序（数字段优先）
• 执行层 —— 先规划后执行、重名冲突消解、两阶段就地改名、按记录撤销、清单 CSV 导出

运行环境：

运行环境：Windows 10/11（64 位）。免安装——解压后双击 exe 即可，不需要装 Python、不需要联网、不需要任何运行库；程序全程在本机处理图片，不上传任何文件。运行内存占用视图片数量与尺寸而定（程序只读文件头，不加载图片像素）。

可扩展方向：

• 接入图像库，支持统一缩放、格式转换、批量加水印
• 解析 PNG tEXt 块与 EXIF 里的 AI 提示词，按提示词归档并写入清单
• 重复图检测：同批内算内容哈希，把完全相同的图归到「_重复」子目录
• 命名规则升级为小规则集，支持按尺寸走不同前缀等条件分支
• 监听某个导出目录，出现新图自动整理（适合长期批量出图的流程）

本工具免费提供使用，但不对外分发源码。如果你需要在本工具基础上做功能调整、对接内部系统或长期维护，可以联系我们做二次开发，源码与工程文档可在定制合作中一并交付。

使用说明与免责声明

• 本工具在本地运行，不联网、不上传任何数据到服务器。
• 涉及文件改写的功能，请在使用前备份原始文件。
• 软件完全免费，可自由使用与转发，请勿用于倒卖。
• 因误操作造成的数据问题请自行承担。