从 Instagram 热门趋势自动生成 AI 图片与文案并发布

输入：Instagram 热门标签帖子；处理：爬取→去重→GPT 分析→Flux 生图→发布；输出：定时发布的 Instagram 图文与 Telegram 通知

给谁

有 n8n 基础、需维护 Instagram 账号的内容创作者或小团队

你会得到

按设定时间自动发现热门趋势，生成原创 AI 图片与文案，发布到 Instagram 并接收 Telegram 通知

你需要

n8n · telegram

步骤

1. 配置凭证与参数

   在 n8n 中导入模板后，先配置以下凭证和参数节点： - Replicate params：填入 replicate_token - Instagram params：填入 instagram_business_account_id - Telegram Params：填入 telegram_chat_id（需先创建 Bot 并向其发送消息） - Rapid Api params：填入 x-rapid-api-key 各值留空处需替换为实际凭证。

2. 获取并过滤热门帖子

   工作流通过两个 HTTP Request 节点分别请求 Instagram Scraper API，获取 #blender3d 和 #isometric 的热门帖子（feed_type=top）。 随后 Code 节点过滤掉视频（is_video=true），仅保留图片，并提取 id、caption.text（作为 prompt）、code、thumbnail_url、tag。 两个来源的结果经 Merge 节点合并。

   运行提示词 · 来源原文。Code 节点 'filter the image content' 与 'filter the image content-2' 的 JS Code 字段

   复制提示词

   const filteredData = $input.first().json.data.items.filter(item=> !item.is_video)
   return filteredData.map((item)=>{
     return {
       id: item.id,
       prompt: item.caption.text,
       content_code: item.code,
       thumbnail_url: item.thumbnail_url,
       tag: $input.first().json.data.additional_data.name
     }
   })

3. 循环去重并写入数据库

   Loop Over Items 节点逐条处理合并后的帖子。对每条数据： 1. Check Data on Database Is Exist：查询 PostgreSQL 的 top_trends 表，按 code 字段检查是否已存在 2. If Data is Exist：若已存在则返回循环下一条；若不存在则继续 3. insert data on db：将 tag、code、prompt、thumbnail_url 写入 top_trends 表（isposted=false） 数据库需预先创建 top_trends 表。

   搭建指导 · 来源原文。PostgreSQL 数据库，执行建表语句

   复制提示词

   CREATE TABLE top_trends (
       id SERIAL PRIMARY KEY,
       isposted BOOLEAN DEFAULT false,
       createdat TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
       updatedat TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
       deletedat TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,
       prompt TEXT NOT NULL,
       thumbnail_url TEXT,
       code TEXT,
       tag TEXT
   );

4. AI 分析图像并生成文案

   对去重后的新帖子，依次执行： 1. Analyze Image and give the content：使用 GPT-4o-mini 的 image analyze 功能，分析 thumbnail_url 中的图像，提取物体的物理特征（形状、纹理、材质、设计等），忽略背景、光照、颜色 2. Analyze Content And Generate Instagram Caption：使用 GPT-4o-mini，将上一步的描述转为 150 词以内的 Instagram 文案，语气友好，并附带 #Blender3D #3DArt 等标签

   运行提示词 · 来源原文。OpenAI 节点 'Analyze Image and give the content' 的 text 字段

   复制提示词

   Create a clear and concise description of the object in the image, focusing on its physical and general features. Avoid detailed environmental aspects like background, lighting, or colors. Describe the shape, texture, size, and any unique characteristics of the object. Mention any notable features that make the object stand out, such as its surface details, materials, and design. The description should be focused on the object itself, not its surroundings.
   
   For example, describe the following image:

   运行提示词 · 来源原文。OpenAI 节点 'Analyze Content And Generate Instagram Caption' 的 messages.values[0].content 字段

   复制提示词

   =
   Summarize the following content description into a short, engaging Instagram caption under 150 words. The caption should focus on the content of the image, not the app. Keep it appealing to social media users, and highlight the visual details of the image. Include hashtags relevant to 3D modeling and design, such as #Blender3D, #3DArt, #DigitalArt, #3DModeling, and #ArtCommunity. Ensure the tone is friendly and inviting.
   
   
   Content description to summarize:
   {{ $json.content }}
   
   Make sure to craft the caption around the content's features, such as the color contrast, reflective surface, and artistic nature of the image.

5. 生成 AI 图像

   将 GPT 分析得到的图像描述清理后（去除换行、制表符、多余空格），嵌入预设的 Flux prompt 模板，调用 Replicate API（black-forest-labs/flux-schnell）生成图片。 请求参数包括 output_format=jpg、output_quality=100、go_fast=false。Header 需携带 Authorization: Bearer {replicate_token} 和 Prefer: wait。

   运行提示词 · 来源原文。HTTP Request 节点 'Generate image on flux' 的 JSON Body 字段

   复制提示词

   ={
     "input": {
       "prompt": "A highly detailed 3D isometric model of {{$('Analyze Image and give the content').item.json.content   .replace(/\\n/g, ' ') 
   .replace(/\\t/g, ' ') 
   .replace(/\s+/g, ' ')
   .trim(); }} rendered in a stylized miniature toy aesthetic. Materials: Matte plastic/painted metal/weathered stone texture with no self-shadowing. Lighting: - Completely shadowless rendering - Ultra bright and perfectly even illumination from all angles - Pure ambient lighting without directional shadows - Flat, consistent lighting across all surfaces - No ambient occlusion. Style specifications: - Clean, defined edges and surfaces - Slightly exaggerated proportions - Miniature/toy-like scale - Subtle wear and texturing - Rich color palette with muted tones - Isometric 3/4 view angle - Crisp details and micro-elements. Technical details: - 4K resolution - PBR materials without shadows - No depth of field - High-quality anti-aliasing - Perfect uniform lighting. Environment: Pure white background with zero shadows or gradients. Post-processing: High key lighting, maximum brightness, shadow removal.",
       "output_format": "jpg",
       "output_quality": 100,
       "go_fast":false
     }
   }

6. 发布到 Instagram

   使用 Facebook Graph API 发布到 Instagram Business Account： 1. Prepare data on Instagram：POST 到 /{instagram_business_account_id}/media，携带 image_url（Flux 输出）和 caption（GPT 生成的文案） 2. Check Status Of Media Before Uploaded：查询媒体状态，检查 status_code 是否为 FINISHED 3. 若 FINISHED，执行 Publish Media on Instagram：POST 到 /{instagram_business_account_id}/media_publish，携带 creation_id 4. 再次检查帖子状态，确认 PUBLISHED 若状态异常，分支会发送 Telegram 错误通知。

7. Telegram 状态通知

   工作流在多个节点设置 Telegram 通知： - 发布成功：Telegram1 发送 "Instagram Content is shared" - 发布失败：Telegram2 发送 "There was a problem when execution a upload content to instagram" - 媒体未就绪：Telegram 发送 "Video upload edilmeden önce bir problem oldu" - 数据库错误：send error message to telegram 发送 "There was a problem execution a postgresql content" 所有消息发送至同一 telegram_chat_id。

你是一个 n8n 工作流搭建助手。用户希望复现一个自动从 Instagram 热门趋势生成 AI 内容并发布的 n8n 模板。请先确认用户已具备以下前提：n8n 实例（自托管或云）、Instagram Business Account、Telegram Bot、RapidAPI 账号、Replicate 账号、OpenAI API Key、PostgreSQL 数据库。然后引导用户按步骤导入 workflow JSON、配置凭证、创建数据库表、修改 hashtag 与定时规则，最后测试运行。不要替用户执行任何 API 调用或发布操作。