用 IPFS 搭了个免费图床
AI 摘要开始
最近浏览二叉树树大佬的博客，看到了一篇《分享一个 IPFS 图片 API》的文章。核心内容是通过逆向 xLog 的图片上传接口，获取了一个免费的 IPFS 文件上传地址：
https://ipfs-relay.crossbell.io/upload
通过这个接口，你可以直接把图片上传到 IPFS 网络，拿到永久的 CID 和访问链接。
接口详解
本质上，这个接口是 Crossbell 官方提供的 IPFS 文件上传中继服务，专为 Crossbell 生态（如 xLog）设计。它是一个“内置图床”的上传通道。 在使用 xLog 上传图片时，实际就是调用这个接口。上传后，文件将被存储在 IPFS 网络，返回的链接格式通常为 https://ipfs.crossbell.io/ipfs/{CID}。
一句话总结：这是一个匿名的 IPFS 上传通道。
但当我实际使用的时候发现，https://ipfs.crossbell.io/ipfs/{CID} 链接在国内访问速度较慢。我所在的地区一张图片甚至要加载10余秒。
为此，我使用了 EdgeOne 实现对 ipfs.crossbell.io 的加速中转，这样链接格式就变为了 https://ipfs.tianhw.top/ipfs/{CID}
使用EdgeOne效果：
不得不说EdgeOne现在国内不用优选速度也是相当可以了。
项目实现
访问img.tianhw.top即可使用。
网站源码已开源至 GitHub，依然采用了我常用的 Tailwind CSS 与 GSAP 组合，动画细节也做了不少优化。如果觉得有用欢迎 fork 和 star，也可一键部署到 Netlify 或 Vercel。
结尾
虽说去中心化存储让文件分布在 IPFS 网络，但也存在潜在风险，也就是Crossbell 项目本身的长期稳定性。毕竟免费无审核的服务最终的结果都是被滥用，还是希望 Crossbell 能持续运营下去吧。