https://github.com/renoir1220/esse
最近看到一个专门为 Codex App 和 ChatGPT Work 做的开源生图插件：Esse。
它不是另一个独立的 AI 绘画网站，而是一个运行在本机的图片生成与编辑工作台。安装以后，可以在 Codex 里批量创建生图任务，查看每张图的进度和结果，也可以选中已有图片继续修改。
我觉得它最实用的地方，不是“让 Codex 会生图”。现在能调用图片模型的工具已经很多了。Esse 真正解决的是批量生图时的等待和管理问题。
多张图片可以并行生成
普通对话式生图通常是一张一张来。需要十张配图时，只能不断重复提示词，等上一张完成，再处理下一张。
Esse 把每张图当成独立任务放进批次。每个任务可以有自己的提示词和参考图片，再按照 Provider 配置的并发数量同时执行。代码中允许每个 Provider Profile 单独设置并发数，范围为 1～12。不同接口、不同价格档位和不同并发限制，也可以分别保存成独立配置。
生成结果会保存在本地输出目录，不会覆盖原图。任务中断或插件重启以后，批次记录仍然保留，方便继续查看、重试或者修改。
生图在后台跑，Codex 可以继续干活
Esse 采用本机 stdio MCP 和持久化任务队列。使用已经配置好的外部图片 Provider 时，Codex 只负责创建批次，不需要留在当前对话里不断轮询进度。
也就是说，把一批图片任务交给 Esse 以后，可以直接继续让 Codex写文案、改代码或者处理下一个任务。图片生成完成后，再回到 Esse 工作台看结果。
不过这里需要说明一个区别。如果选择的是外部 Provider，生图请求由 Esse 的本地队列在后台执行；如果选择内置的“Codex 生成”，图片仍然要由当前 Agent 的图像能力完成，并行方式取决于当前 Agent 支持什么，不能简单理解成所有模式都一定后台并发。
预置兔子模型目录，也能自己添加 Provider
Esse 已经内置“Codex 生成”，不需要额外配置 Provider。它会调用当前 Agent 已有的图片生成能力，费用显示为模型额度。
如果想使用自己的图片接口，也可以在设置界面添加 Provider 和 API Key。项目当前预置了兔子模型目录，代码里包括 GPT-Image 2、Nano Banana 2 的 1K/2K/4K 档位，以及 Seedream 4.5，还区分了兔子的 default、微软和 Codex 等接口分组。
这些只是方便填写的 Provider 模板，并不赠送额度。使用前仍要准备自己的 API Key，实际模型、价格和可用性也以服务商当时的接口为准。
另外，API Key 应该只填在 Esse 设置界面，不要发进 Codex 对话。Windows 下的密钥使用当前用户 DPAPI 加密，macOS 下写入系统 Keychain。Provider Key 不会通过 MCP 工具返回给模型。
图片可以继续改，而且保留旧版本
Esse 不只支持文生图，也支持选择已有结果继续改图。修改后的图片会更新为当前版本，旧图则按“图1-1”“图1-2”这样的方式保留。
如果用户在后续对话里说“拿图1作为参考”，插件会通过批次 ID 和图片 ID 传递真实图片，而不是只把“图1”两个字塞进提示词。对于多图批次，没有明确选中目标时，Skill 还会要求先确认，避免改错图片。
这些细节听起来有点琐碎，却是对话式生图经常遇到的问题。图片多起来以后，如果没有批次、编号和版本记录，很快就不知道哪一张是当前稿、哪一张是参考图。
安装也交给 Codex
作者给出的推荐安装方式很简单，直接把下面这句话发给 Codex：
安装这个插件：https://github.com/renoir1220/esse
Codex 会读取仓库里的 INSTALL.md，识别当前平台，下载对应 Release，验证 SHA256，完成用户目录安装、插件注册和检查。安装后需要彻底重启 Codex 或 ChatGPT 桌面端，再开启一个新任务，说“打开 Esse 设置”。
目前支持 Windows x64、macOS Apple Silicon 和 macOS Intel，不支持 Linux。项目采用 MIT 许可证。
Esse 仍是一个很新的项目，版本迭代很快。使用外部 Provider 时也要留意费用：如果请求超时或中断，插件会把计费状态标记为未知，不会盲目自动重试，以免重复扣费。
如果平时只是偶尔生成一张图，直接在 Codex 对话里调用图片模型就够了。但如果经常给文章、网页或视频批量制作配图，Esse 这种“后台队列＋并行任务＋本地版本管理”的方式，会比在聊天窗口里一张张等更像真正的生产工具。
