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gpt-image-2-prompt-engine

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。

インストール方法を見る

含まれるファイル(3)

  • SKILL.md9.1 KB
  • references/style-library.md25.7 KB
  • scripts/query_templates.py5.5 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

GPT-Image-2 Prompt Engine

基于 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-systemApp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ecommerce-hero产品主图、详情页banner、带货图
品牌视觉brand-identity品牌KV、VI应用、包装设计
商业摄影commercial-photo产品静物、人像、美食摄影
角色与IPcharacter-design角色设定、IP形象、表情包
叙事插画narrative-illustration故事场景、绘本、编辑插画
古籍国风classical-chinese国画、工笔、水墨、敦煌风格

Step 2:检索案例(抄结构)

使用 scripts/query_templates.py 检索本地克隆仓库的模板与案例:

python3 scripts/query_templates.py --category ecommerce
python3 scripts/query_templates.py --keyword "香水 海报"

未克隆仓库时,脚本会优雅降级,输出在线 raw 链接:

也可直接 web_fetch 上述链接获取最新案例。

Step 3:套模板填变量

选择匹配的 JSON 模板,将用户需求填入变量。以下为 3 个核心模板示例:

模板A:信息图

{
  "type": "Infographic",
  "topic": "<主题,明确具体>",
  "audience": "<目标读者>",
  "structure": {
    "title_area": "<主标题>",
    "layout": "<布局描述,如:等距切角,N个编号面板>",
    "modules": [
      {"title": "<模块1>", "icon": "<图标名>", "text": "<1-2句说明>"},
      {"title": "<模块2>", "icon": "<图标名>", "text": "<1-2句说明>"}
    ]
  },
  "style": {
    "aesthetic": "<风格,如:科学图鉴/扁平插画/商务报告>",
    "colors": "<配色方案>",
    "background": "<背景>"
  },
  "constraints": "No gibberish text, strict structural layout, <比例>"
}

模板B:电影/活动海报

{
  "type": "Poster",
  "subject": "<主体描述>",
  "title": {
    "text": "<标题,必须精确显示>",
    "style": "<字体风格,如:粗黑体/书法体/衬线体>",
    "position": "<位置,如:居中/底部/对角>"
  },
  "composition": "<构图描述>",
  "visual_style": "<视觉风格,如:赛博朋克/复古胶片/极简>",
  "color_palette": ["<主色>", "<辅色>", "<点缀色>"],
  "mood": "<情绪关键词>",
  "constraints": "Title must be spelled exactly, readable text, <比例>, no random text"
}

模板C:电商主图

{
  "type": "Ecommerce",
  "product": {
    "name": "<产品名>",
    "material": "<材质>",
    "color": "<颜色>",
    "key_feature": "<核心卖点>"
  },
  "scene": "<使用场景/背景>",
  "composition": "<构图,如:居中45度俯拍>",
  "lighting": "<光线描述>",
  "style": "<风格,如:高端商业摄影/极简白底/生活方式>",
  "text_overlay": {
    "headline": "<主文案>",
    "subtext": "<副文案>",
    "position": "<位置>"
  },
  "constraints": "Product must be accurate, readable text, <比例>, no watermark"
}

Step 4:生成与迭代

  1. 将填好变量的 JSON 转为自然语言提示词
  2. 调用 image_generation 出图(中文需求用中文提示词,英文需求用英文)
  3. 检查出图结果:文字是否准确、构图是否符合、比例是否正确
  4. 不满足则调整对应 Schema 维度后重新生成(图生图模式可传入参考图)

5 个稳定性实测技巧

  1. 文字锁定:凡是画面中有文字,必须写"文字必须准确显示指定内容,禁止乱码和占位文本",并把原文逐字写出
  2. 比例前置:宽高比写在提示词最前面或 constraints 第一条,否则模型默认出 1:1 或 9:16
  3. 模块限量:信息图先锁定 3-5 个模块再补细节,模块过多必然混乱
  4. 平台特征区分:UI截图必须指定平台(iOS/Android/小红书/抖音),各平台状态栏、Tab、交互元素差异大
  5. 负向约束具体化:不要只写"no artifacts",要写"禁止多余手指""禁止乱码按钮""禁止产品变形"

使用方式

输入

参数类型必填说明
categorystring是出图类别:ui/infographic/poster/ecommerce/brand/photo/character/narrative/classical
subjectstring是主体描述
stylestring否视觉风格偏好
aspect_ratiostring否宽高比(默认 1:1)
text_contentstring否画面中需要显示的文字
reference_imagestring否参考图路径/URL(图生图模式)
extra_constraintsstring否额外约束

输出

  • 一份结构化的 GPT-Image-2 提示词(可直接复制使用)
  • 对应的 JSON Schema(可复用/批量修改)
  • 选中的模板名称和参考案例ID
  • 负向约束清单

资源引用

⚠️ 第三方案例商用授权提示:本技能引用的案例仅供学习参考,商用前请确认对应案例的授权范围。

注意事项

  • 本技能不新增生图工具,出图仍需调用 image_generation 技能
  • 中文需求默认输出中文提示词,英文需求输出英文提示词
  • 批量生成时复用同一模板,仅变更 subject / composition / palette
  • 仓库克隆被 403 拦截时,以在线 raw 链接检索为主路径

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