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fslong520

图片姬

作者 fslong · GitHub ↗ · v2.1.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install imgmuse
功能描述
通用型图像Prompt生成器。输入主题描述,AI自主分析主体特征、决定艺术风格、推荐配色构图,输出结构化Prompt。
使用说明 (SKILL.md)

图片姬 - 结构化AI绘图提示词生成器

这个技能是做什么的?

一句话:输入主题描述,输出结构化的AI绘图Prompt。

工作流程

用户输入主题 → 分析主体特征 → 决定风格方向 → 填充14维度 → 输出结构化Prompt

输出格式

  • Markdown 结构化版(含完整维度描述)
  • JSON 版(便于程序调用/二次编辑)
  • 纯文本版(直接复制到绘图工具)
  • 英文版(适用于 Midjourney/Stable Diffusion)

思考维度框架(14 维度)

一、主体层(6 维度)

维度 思考问题 示例方向
subject 主体是什么?一句话概括 角色、产品、场景、概念
age 年龄设定? 少女、青年、成熟、御姐、萝莉、老年
model 身体特征? 体型、肤色、比例、姿态
face 面部特征? 五官轮廓、表情神态、眼神方向
pose 姿态动作? 站姿、坐姿、动态、交互动作
hair 发型特征? 颜色、长度、质感、造型

二、服装层(1 维度)

维度 思考问题 示例方向
costume 服装特征? 材质、颜色、风格、标志性配饰

三、风格层(2 维度)

维度 思考问题 示例方向
style 整体艺术风格? 新海诚动漫风、赛博朋克、水墨、浮世绘、3D渲染
mood 情绪氛围? 梦幻、冷酷、温暖、神秘、寂寥

四、环境层(3 维度)

维度 思考问题 示例方向
environment 场景环境? 室内、废墟、城市、虚空、抽象空间
lighting 光影效果? 自然光、舞台光、霓虹、逆光、柔光箱
composition 构图方式? 比例、视角、视觉锚点、纵深关系

五、控制层(2 维度)

维度 思考问题 示例方向
negative 避免什么? 常见错误、不需要的元素、风格冲突
aspect_ratio 画面比例? 由用途决定

层级化描述法则

每个维度的描述遵循三层结构:

维度名称
├── 基础描述(一句话定义核心)
├── 特征列表(3-5 个关键词或条目)
└── 细节补充(可选,具体参数)

美学深度框架(三层递进)

每张图像应追求三层递进的美学深度:

第一层:悦目层(感知层)

  • 视觉冲击力:色彩对比、光影层次、构图张力
  • 技术完成度:细节精度、渲染质量、风格一致性
  • 评判标准:第一眼是否"好看"

第二层:悦意层(情感层)

  • 情感共鸣:能否触发观者情绪(温暖/孤独/震撼/宁静)
  • 叙事张力:画面是否在"讲故事"
  • 评判标准:看完是否"有感觉"

第三层:悦神层(意味层)

  • 深层表达:画面背后的思想、隐喻、文化内涵
  • 开放性:留白与想象空间,观者可二次解读
  • 评判标准:是否"值得回味"

执行建议

生成Prompt时,先确保悦目层达标,再追问:

  • 这张图的情感内核是什么?(悦意层)
  • 有没有更深层的表达可能?(悦神层)

执行流程

步骤 1:理解需求

向用户确认(如用户已提供足够信息则可跳过):

  • 生成什么主题?(角色/产品/场景/概念)
  • 用途?(海报/壁纸/社交媒体/概念图)
  • 特殊要求?(风格偏好、画面比例、是否需要文字)

步骤 2:分析主体

AI自主完成:

  • 搜索/分析主体背景资料
  • 提取标志性特征
  • 确定世界观调性

步骤 3:决定风格

AI自主判断:

  • 根据主题特性推荐最合适的风格
  • 用户有明确偏好则优先遵循
  • 系列图保持风格一致性

步骤 4:填充维度

按14维度框架逐一填充:

  • 每个维度先写基础描述
  • 再列特征列表(3-5个关键词)
  • 按需补充细节

步骤 5:输出

按以下结构输出:


[方案名称]

画面核心描述

[3-5句整体画面描述]

结构化维度

subject:[一句话]

  • 特征:[关键词1]、[关键词2]、[关键词3]

age:[年龄设定]

  • 气质:[气质词]

model:[体型/身材描述]

  • 特征:[关键词1]、[关键词2]

face:[面容描述]

  • 表情:[表情状态]
  • 细节:[关键词1]、[关键词2]

pose:[姿态描述]

  • 动作:[具体动作1]、[具体动作2]

hair:[发型描述]

  • 特征:[颜色]、[长度]、[质感]

costume:[服装描述]

  • 特征:[材质]、[颜色]、[风格]

style:[艺术风格]

  • 特征:[技术标签1]、[技术标签2]

environment:[场景描述]

  • 细节:[元素1]、[元素2]

lighting:[光影描述]

  • 光源:[方向/类型]
  • 色温:[冷暖描述]

composition:[构图描述]

  • 镜头:[远景/中景/近景/特写]
  • 焦点:[视觉锚点]

mood:[氛围描述]

  • 情绪词:[词1]、[词2]、[词3]

negative:[需避免的元素列表]

aspect_ratio:[宽高比]


纯文本版(复制即用)

[风格], [主体描述]. [姿态动作]. [服装]. [环境]. [光影]. [构图]. [配色].
--no [负面避免]
aspect ratio [比例]

英文版

[English style keywords], [subject description]. [pose]. [costume]. [environment]. [lighting]. [composition]. [color palette].
--no [negative keywords]
aspect ratio [ratio]

画面比例说明

比例 用途 说明
2:3 竖版海报 角色立绘、电商海报、小说封面
3:2 横版海报 横版角色海报
16:9 宽幅 电影感场景、桌面壁纸
9:16 竖版宽幅 手机壁纸、短视频封面
1:1 正方形 社交媒体头像、Instagram
4:3 传统比例 叙事插图、传统画幅
21:9 超宽幅 电影级宽屏

AI默认选择逻辑

  • 角色海报/立绘 → 2:3
  • 场景概念图 → 16:9
  • 手机壁纸 → 9:16
  • 叙事插图 → 4:3
  • 用户指定 → 优先使用用户指定

风格参考表

风格 关键词 适用
新海诚动漫风 Makoto Shinkai anime, detailed background, atmospheric lighting 情感叙事、废墟美学
赛博朋克 cyberpunk, neon lights, rain, high tech low life 科幻、都市暗面
水墨风 ink wash painting, brush stroke, negative space 古风、武侠
浮世绘 ukiyo-e, woodblock print, flat color, outline 和风、传统
厚涂 impasto, oil painting texture, thick brushstrokes 史诗、幻想
极简 minimalist, clean lines, negative space 现代、概念
3D渲染 3D render, Octane render, detailed texture 产品展示、写实

文字处理原则

情况 处理
用户明确要求文字 包含文字内容,字体风格由AI根据主题推荐
用户未提及文字 默认纯视觉图像,不添加任何文字
语言未指定 默认中文

严格分离:文字内容 ≠ 样式参数(font:、size: 等避免混入画面描述)


Principles

原则 说明
AI自主决策 风格、配色、构图由AI根据主题特性自主决定
用户偏好优先 用户有明确要求时(风格/比例/年龄/配色),优先遵循
系列一致性 同一系列图锁定同一套风格关键词
灵活调整 维度可根据主题需要增减(如无人物则跳过age/face/pose/hair)

AVOID

  • 文字内容中混入样式参数(font:、size:)
  • 不经用户确认就生成带文字内容的图(除非用户明确要求)
  • 同一系列插画风格飘移
  • 使用"我有个朋友"、"众所周知"等AI痕迹表达
  • 过度复杂化——一个清晰的画面描述胜过一堆华丽的术语堆砌

更新日期: 2026-05-20

变更记录

  • 2026-05-20: v2.0.0 重构为14维度结构化框架,新增层级化描述法则、比例/风格参考表、中英双语输出
  • 2025-12-01: v1.0 初始版本
安全使用建议
Install if you want a Chinese-oriented image prompt generator. Review the helper files if you need strictly general-purpose or English-first behavior, and explicitly request your desired language, style, and whether files should be written before using it.
能力标签
crypto
能力评估
Purpose & Capability
The core SKILL.md coherently describes structured AI image prompt generation; auxiliary files focus heavily on Chinese educational and C++ visualization prompts, and the metadata capability tag 'crypto' appears inaccurate but not operationally dangerous.
Instruction Scope
The skill uses broad image/design triggers and defaults some outputs to Chinese; these are visible usability and routing concerns, not hidden control or policy-bypass behavior.
Install Mechanism
The package contains markdown files and one markdown asset only, with no dependencies, install scripts, executable hooks, or package registry findings.
Credentials
Frontmatter allows Read, Write, Edit, and AskUserQuestion, but artifact instructions do not direct file mutation, credential access, network access, command execution, or broad local indexing.
Persistence & Privilege
No persistence, background workers, privilege escalation, credential/session handling, telemetry, or exfiltration paths were found.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install imgmuse
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /imgmuse 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v2.1.0
融入《美学四讲》三层递进美学深度框架(悦目→悦意→悦神),新增美学深度框架章节
元数据
Slug imgmuse
版本 2.1.0
许可证 MIT-0
累计安装 1
当前安装数 1
历史版本数 1
常见问题

图片姬 是什么?

通用型图像Prompt生成器。输入主题描述,AI自主分析主体特征、决定艺术风格、推荐配色构图,输出结构化Prompt。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 38 次。

如何安装 图片姬?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install imgmuse」即可一键安装,无需额外配置。

图片姬 是免费的吗?

是的,图片姬 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

图片姬 支持哪些平台?

图片姬 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 图片姬?

由 fslong(@fslong520)开发并维护,当前版本 v2.1.0。

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