gpt-image-2-prompt-engine

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面向电商设计师、海报美工、品牌视觉、UI设计师、信息图编辑、商业摄影师、内容创作者等需要高质量可控出图的角色,在需要用 GPT-Image-2 生成电商主图、电影海报、信息图、品牌视觉、UI截图、古籍国风、角色IP等场景时,通过「Prompt as Code」原子化Schema+20+工业JSON模板+四步工作流,产出结构化、可复用、可批量的生图提示词,再调用 image_generation 出图。不适用于随意生图或简单风景照。

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# GPT-Image-2 Prompt Engine > 基于 [freestylefly/awesome-gpt-image-2](https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2)(⭐18k+,MIT)工业级提示词引擎方法论,沉淀为可执行的生图提示词构造工作流。 ## 任务目标 - 本技能用于:将模糊的出图需求转化为 GPT-Image-2 可稳定执行的结构化提示词 - 能力包含: 1. **原子化 Schema 拆解**:Subject / Composition / Material / Typography / Lighting / Style / Constraints 七大维度 2. **20+ 工业级 JSON 模板**:覆盖 UI截图、信息图、海报、电商主图、品牌视觉、商业摄影、角色IP、古籍国风、叙事插画等场景 3. **四步工作流**:选类别 → 检索案例(抄结构)→ 套模板填变量 → 生成与图生图迭代 4. **5 个稳定性实测技巧**:文字锁定、比例前置、模块限量、平台特征区分、负向约束 - 触发条件: - ✅ 电商主图/详情页、电影/活动海报、信息图/知识图谱、品牌视觉、UI截图、商业摄影、角色/IP设计、叙事插画、古籍国风、3D渲染 - ❌ 随意生图、简单风景照、不需要精确控制的随手画 → 走基础 image_generation ## 核心方法论:Prompt as Code ### 万能结构公式 ``` [主体与任务] + [构图与布局] + [视觉风格与材质] + [文字与标签要求] + [比例与输出格式] + [约束与负向细节] ``` ### 原子化 Schema | 维度 | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------|------| | Subject | 主体 | 画面核心对象,越具体越好 | "一瓶30ml透明玻璃香水瓶,金色瓶盖" | | Composition | 构图 | 布局、视角、景别 | "居中对称,45度俯拍,浅景深" | | Material | 材质 | 物体表面质感与触感 | "磨砂玻璃,金属反光,水滴凝结" | | Typography | 文字 | 画面中文字内容、字体、位置 | "标题'限时特惠',粗黑体,左上角" | | Lighting | 光线 | 光源方向、色温、氛围 | "柔和侧逆光,暖色调,丁达尔效应" | | Style | 风格 | 整体视觉调性 | "高端商业摄影,极简白底,8K" | | Constraints | 约束 | 负向提示与硬性限制 | "禁止乱码文字,禁止多余手指,9:16" | ## 四步工作流 ### Step 1:选类别 根据用户需求匹配模板类别: | 类别 | 模板ID | 适用场景 | |------|--------|----------| | UI与界面 | `ui-screenshot-system` | App截图、仪表盘、社媒截图、直播界面 | | 图表与信息可视化 | `infographic-engine` | 解释图、技术图解、时间线、知识卡片 | | 科学尺度图 | `scientific-scale-diagram` | 微观到宏观的尺度递进图 | | 海报与排版 | `poster-campaign` | 活动海报、电影海报、概念字体海报 | | 电商主图 | `ecommer...

Details

Author
anbeime
Repository
anbeime/skill
Created
7 months ago
Last Updated
today
Language
Python
License
None

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