「image-gen」の検索結果

Generate images and iteratively edit saved image artifacts.

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Generate Atlas Cloud images and videos through its asynchronous media API with schema-first model selection and credential-safe polling.

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Generate hand-drawn 16:9 article illustrations with the Grav character IP, sparse annotations, and absurd but clear visual metaphors.

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Geracao de imagens humanizadas via Google AI Studio (Gemini). Fotos realistas estilo influencer ou educacional com iluminacao natural e imperfeicoes sutis.

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Generate or edit images from text prompts. Use when the user asks to create, draw, design, or edit an image, illustration, photo, icon, poster, or any visual content.

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Choose GPT-Image2 / gpt-image-2 visual styles and industrial prompt templates from the awesome-gpt-image-2 style library. Use when an agent needs to create, rewrite, classify, or improve image-generation prompts with repository-backed templates, categories, style tags, scene tags, pitfalls, and example cases.

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State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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AI image generation with OpenAI GPT Image 2.5, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, Z.AI GLM-Image, MiniMax, Jimeng, Seedream, Replicate and Agnes APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and batch generation from saved prompt files. Sequential by default; use batch parallel generation when the user already has multiple prompts or wants stable multi-image throughput. Use when user asks to generate, create, or draw images.

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State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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Create custom images, graphics, and visual content using AI image generation.

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Required before calling image_generate. Create and edit images from a prompt — generate an image, make a picture / logo / illustration / icon / banner / poster / thumbnail / hero image / mockup / product shot / social graphic, or edit / restyle / combine existing images from reference images. Uses OpenAI gpt-image-2 through the Hive image service, billed to the user's Hive credits like an LLM call (no API key needed). Teaches the exact call shape, the quality/cost tradeoff (quality="low" is the default and cheapest), reference-image editing, how to show the result to the user with attach_file, and the failure modes (out of credits, model unavailable, moderation).

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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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Generate image-based alternatives, remixes, or new design directions from a Product Design brief. Use when the user asks for design variants, visual exploration, remixes, or image-generated approaches from provided context.

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Use for new frontend applications, dashboards, games, creative websites, hero sections, and visually driven UI from scratch, or when the user explicitly asks for a redesign/restyle/modernization. Builds from clean, airy, high-taste, readable image-generated concept design with section-specific references, faithful implementation, and browser testing.

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在 Agent 沙盒中生成图片并保存到 outputs。当用户要求生成图片、海报、插画、文生图，或指定 Qwen-Image、其它兼容图片生成接口时使用此技能。

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Generate image assets through iPolloWork's image service, whether Image Studio is open or closed.

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Generate multiple original brand campaign worlds from a supplied visual reference while controlling how close the new work feels without copying protected signature elements. Use when a user provides a brand identity image, poster, editorial campaign, moodboard, or generated concept and asks for inspired alternatives, several distinct brands in one visual family, a closer-to-reference V2, exact wordmarks inside images, or originality-safe image-generation prompts and outputs.

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Analyze user-provided reference images and reverse-engineer high-fidelity AI image-generation prompts. Use when the user asks to recreate, imitate, reverse-engineer, or extract prompts from photographs, illustrations, 3D renders, products, characters, landscapes, typography, logos, posters, or other visual references. Do not use for requests that only require OCR or an ordinary image description.

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使用 Gemini 3 Pro Image 生成图片，支持白板图、Logo设计、社交媒体配图等多种场景

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使用内置 image_generate.py 脚本生成图片, 准备清晰具体的 `prompt`。

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图片增强 / 放大 / 变清晰：高质量放大（Lanczos 2x/4x）+ 去噪 + 锐化 + 自动对比度/饱和度，改善偏糊、偏暗、噪点多的图片。当用户说 图片放大、图片变清晰、提高清晰度、图片增强、去噪点、锐化、图片太糊了、放大到高清、提升画质、优化图片、图片调亮调色 时使用。基于 shared/scripts/img_enhance.py（Pillow+OpenCV）。注意：这是传统增强非 AI 超分，凭空生成细节请用 ai-image-gen 图生图。与 image-editing 区别：那个做缩放/裁切/水印等常规操作，本 SKILL 专做画质提升。

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通用 AI 生图：文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API，用户自备 API key。

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生成电商商品视觉方案：主图概念、场景图、详情页视觉方向和 AI 生图 Prompt。 当用户说"商品主图""详情页视觉""电商配图方案""商品场景图""带货视觉""产品视觉方向""详情页设计"时使用。 本 SKILL 出视觉方案+生图 Prompt（策划）；实际抠白底图用 remove-bg，实际生成图片用 ai-image-gen。

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绿幕抠像 / 换背景 / 合成：把绿幕（或蓝幕/指定色）拍摄的前景人物抠出来，合成到新背景——图片、视频、纯色或前景自身模糊。当用户说 绿幕、抠像、抠图换背景、去绿幕、chromakey、绿幕合成、换背景、蓝幕、把绿幕背景换掉、人物抠出来、绿布 时使用。基于 shared/scripts/chromakey.py（ffmpeg chromakey + despill）。与 video-reframe 区别：reframe 只改画幅不换背景；与 ai-image-gen 区别：那个生成新图，本 SKILL 处理已拍的绿幕素材。

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