Claude Skill

fission-pattern

一张商品图裂变成整套素材。商品图 + 卖点 → 多角度多场景成套图,够铺满一屏。当用户说「裂变套图」「一张变一屏」「凑够详情页」「出一套图」时使用。

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Part of dlazy-ai/ecommerce-skills — 26 skills

Install

skills CLI npx skills add https://github.com/dlazy-ai/ecommerce-skills/tree/main/skills/fission-pattern
Claude Code claude plugin marketplace add https://llmmart.ai/marketplace.json && claude plugin install dlazy-ai-ecommerce-skills@llmmart
Git git clone https://github.com/dlazy-ai/ecommerce-skills.git

The skills CLI installs just this skill, for any of its supported agents. Claude Code installs the whole dlazy-ai/ecommerce-skills collection as a plugin from our marketplace. Git is the plain clone.

Skill manifest

fission-pattern — 一张图裂变完整套图

一张商品图 → 一整套不同角度 / 场景 / 构图的商拍图。

电商主图位通常要 5 张,详情页要十几张。本技能解决的是「只有一张图,要凑满一屏」的问题:同一件商品,多个机位与场景,视觉识别保持一致。


生成效果示例

输入:商品图
product-watch.jpg — 黑色鳄鱼纹皮带钢壳银色太阳纹表盘手表

实际执行的命令(套图第 2 张,其余两张只换第三段镜位):

dlazy gpt-image-2 \
  --prompt 'E-commerce product photography, set image 2 of 3 — in-use lifestyle shot. The subject is the watch from the reference image: a polished stainless-steel watch with a silver sunburst dial, applied baton markers and a black crocodile-embossed leather strap. Keep the product 100% faithful: same case shape and polish, same dial colour and marker layout, same hand shapes, same crown, same strap embossing and stitching — it must be recognisably the identical watch as the reference. Show it worn on a man wrist resting on a wooden cafe table beside a white coffee cup, dark suit sleeve and white shirt cuff visible, warm window light, shallow depth of field with a blurred cafe background. Photorealistic, no text, no watermark.' \
  --images docs/fission-pattern/product-watch.jpg \
  --size 1024x1536 --quality medium --imageFormat jpeg \
  --save docs/fission-pattern/example-output-2.jpg

输出:一套三张

1 · 正面主图 2 · 场景使用图 3 · 细节微距图
蓝图纸 + 黄铜直尺,冷调侧光 手腕佩戴 + 咖啡桌,暖色窗光 表盘/刻度/表冠微距,硬光勾边

三张的商品保真段逐字相同,只有镜位段在变。


1、能力边界

模式 说明
商品套图 同一商品 → 正面主图 / 45 度图 / 场景使用图 / 细节微距图 / 尺寸对比图
姿势套图 同一模特同一穿搭 → 正面 / 侧面 / 背面 / 走动 / 坐姿
输入 说明
商品图 1 张,主视角最佳
商品名称 例:撞色长款风衣
商品卖点 例:100% 纯棉,轻盈舒适透气,法式复古撞色元素(用于决定场景与氛围)

不做:不改商品的外形、颜色、材质与结构;不编造商品没有的功能卖点;不生成虚假促销信息。


2、输入素材规则

生成前先自检这几条硬性约束:

  • 大小:20KB ~ 15MB
  • 分辨率:大于 400×400
  • 格式:jpg / jpeg / png / webp

输入建议

做法 说明
✅ 主视角 + 纯净背景 越干净,整套图的商品一致性越高
✅ 卖点写具体 防水防汗 会带出运动场景,法式复古 会带出咖啡馆场景
✅ 商品结构完整可见 套图里的细节图要靠这张图推断结构
❌ 已经带营销文字的图 文字会被复制到每张套图里,先用 remove-watermark 洗干净
❌ 商品被手/道具遮挡 遮住的部分在每张套图里都会不一样

3、套图配方:5 张主图位怎么排

把「一套图」拆成固定的镜位清单,每张一条 prompt,商品描述段完全复用,只换镜位段:

# 镜位 作用 镜位段示例
1 正面主图 搜索列表首图,要最清楚 straight-on hero shot filling the frame, clean seamless background, even studio light
2 45 度立体图 交代体积与厚度 45-degree three-quarter angle showing depth and side profile, soft gradient background
3 场景使用图 建立使用联想 in-use lifestyle shot: [场景 + 人物动作], warm window light, shallow depth of field
4 细节微距图 证明材质与工艺 macro close-up of [关键工艺部位] filling the frame, hard rim light, extreme detail
5 对比 / 内构图 交代尺寸或内部 [尺寸对比物 / 内部结构] shown alongside the product, top-down layout, neutral background

一致性的关键:三段结构里,第一段(商品保真描述)在 5 条 prompt 里逐字相同,只有第三段(镜位)在变。

[段1 商品保真:不变]  +  [段2 卖点氛围:不变]  +  [段3 镜位:每张不同]

4、卖点 → 场景的映射

卖点决定第 3 张场景图长什么样,别让模型自由发挥:

卖点类型 场景写法
保暖 / 加厚 snowy outdoor street, breath visible, cold blue ambient with warm rim light
透气 / 速干 gym or running track, dynamic mid-motion, bright daylight
防水 / 三防 rainy pavement with water droplets beading on the surface, overcast light
通勤 / 商务 office lobby or subway station, dark suit context, cool neutral light
法式 / 复古 French cafe interior, marble table, warm window light, film colour grading
亲肤 / 婴童 soft nursery bedding, pastel palette, very soft diffused light
精密 / 工艺 dark navy blueprint paper with a brass ruler, cool directional side light

姿势套图用的是另一组:正面站姿 / 侧身转头 / 背面回头 / 自然行走 / 坐姿——每条只换姿势段,模特与穿搭段逐字不变(写法可直接复用 creative-scene 的改姿势句式)。


5、工具调用

本技能使用 dLazy 的 gpt-image-2(套图的核心指标是整套图里的商品是同一件,需要最强的参考图保真;实测低价模型在多场景切换时会漂移出另一款商品)。

调用方式

两种等价写法,选一种。统一入口会自动选后端、失败重试、建目录落盘、估算成本:

# A. 统一入口(推荐):可切任意后端,加 --dry-run 不计费空跑
node scripts/gen.mjs --task fission-pattern \
  --prompt '<见下方 Prompt 模板>' \
  --images <按下表顺序> \
  --save output/fission-pattern-<sku>.jpg

# B. 直接用 dLazy CLI(不想引入 Node 依赖时,效果等价)
dlazy gpt-image-2 --prompt '...' --images ... --save output/fission-pattern.jpg

参数约定(本技能固定用法)

参数 取值 理由
--images [商品图](全套 N 条命令都传同一张) 保证整套图的商品同源
--size 1024x1536 竖版套图;1024x1024 方图主图位 跟随平台主图规范
--quality medium 场景图;high 细节微距图 微距图靠纹理说话
--imageFormat jpeg 电商上架通用格式
--batch 1(套图靠多条 prompt,不靠 batch) batch 只会给同一镜位多个版本
--save docs/fission-pattern/output-<sku>-<序号>.jpg 按套编号归档

成本提示:想压成本可换 dlazy seedream-5.0(单张约 1/6 价)。代价是商品保真度下降——实测在场景切换时会漂移成另一款商品,只适合对商品一致性不敏感的氛围图。

Command Examples

# basic call: 套图第 1 张(正面主图)
dlazy gpt-image-2 \
  --prompt 'E-commerce product photography, set image 1 of 5 — hero front shot. The subject is the product in the reference image. Keep it 100% faithful: same shape, colour, material texture and structural details. Straight-on hero shot filling the frame, clean seamless background, even studio light. Photorealistic, no text, no watermark.' \
  --images docs/fission-pattern/product-watch.jpg \
  --size 1024x1536 --quality medium

# complex call: 用 shell 循环一次跑完整套 5 张
PRODUCT='a polished stainless-steel watch with a silver sunburst dial, applied baton markers and a black crocodile-embossed leather strap'
KEEP="Keep the product 100% faithful: same case shape and polish, same dial colour and marker layout, same hand shapes, same crown, same strap embossing and stitching."
i=0
for SHOT in \
  'straight-on hero shot filling the frame, clean seamless background, even studio light' \
  '45-degree three-quarter angle showing depth and side profile, soft gradient background' \
  'in-use lifestyle shot: worn on a man wrist beside a coffee cup on a wooden cafe table, warm window light, shallow depth of field' \
  'macro close-up of the dial edge, applied markers and knurled crown filling the frame, hard rim light, extreme detail' \
  'top-down flat layout beside a brass ruler for scale, dark navy blueprint paper, cool side light'
do
  i=$((i+1))
  dlazy gpt-image-2 \
    --prompt "E-commerce product photography, set image $i of 5. The subject is $PRODUCT from the reference image. $KEEP $SHOT. Photorealistic commercial product photography, no text, no watermark." \
    --images docs/fission-pattern/product-watch.jpg \
    --size 1024x1536 --quality medium --imageFormat jpeg \
    --save docs/fission-pattern/output-sku001-$i.jpg
done

# 先估价不真跑(乘以套图张数就是总价)
dlazy gpt-image-2 --dry-run --prompt '...' --images a.jpg --size 1024x1536

延伸阅读

要查什么 去哪
认证、多后端配置、输出结构、错误码 references/provider-cli.md
gpt-image-2 的全部可用参数 references/model-flags.md
统一入口的全部选项 node scripts/gen.mjs --help

6、Prompt 模板

三段结构,前两段整套复用,第三段每张不同:

E-commerce product photography, set image [N] of [总数].

【段1 · 商品保真,整套逐字相同】
The subject is [商品名称 + 颜色 + 材质] from the reference image.
Keep the product 100% faithful: same [外形], same [颜色], same [材质纹理],
same [结构细节:五金/缝线/图案/logo 位置] — it must be recognisably the identical product
across the whole set.

【段2 · 卖点氛围,整套逐字相同】
[从第四节表格取对应的氛围与色调描述]

【段3 · 镜位,每张不同】
[从第三节表格取镜位描述]

Photorealistic commercial product photography, no text, no watermark.

按问题追加的修正句

问题 追加到 prompt 末尾
套图里像两件不同商品 Cross-check against the reference image: [关键识别特征] must match exactly. Any deviation is a failure.
场景抢了商品的戏 The product must occupy at least 40% of the frame and be the sharpest element; keep the environment subordinate and softly defocused.
整套色调不统一 Grade the whole set consistently: [色温 + 对比度描述].
细节图糊 改 --quality high,并追加 resolve individual [纹理单位:yarn plies / gear teeth / leather pores]

7、执行流程

  1. 洗干净输入:商品图上如有营销文字,先走 remove-watermark。
  2. 写商品保真段:把商品的关键识别特征列全(外形 / 颜色 / 材质 / 五金 / 缝线 / logo 位置)——这段整套复用。
  3. 卖点 → 氛围段:查第四节表格,把卖点翻译成场景与色调,整套复用。
  4. 列镜位清单:查第三节,按平台主图位数量取 5 条(或详情页取 8~12 条)。
  5. 循环跑:用第四节的 shell 循环,每条只换镜位段。
  6. 质检整套:把 N 张图并排看——商品是不是同一件?色调是否统一?有没有哪张场景抢戏?
  7. 不合格的单张重跑,不用整套重来。

8、常见问题

现象 原因 处理
套图里的商品明显不是同一件 商品保真段太笼统,或用了低保真模型 列全关键识别特征;换 gpt-image-2
每张色调都不一样 未统一氛围段 氛围段整套逐字相同,并追加统一调色句
场景太满,商品变小 场景描述比商品描述更长 追加 40% 画面占比约束句
细节图看不出材质 --quality medium 改 high 并写明要解析到的纹理单位
套图里出现了营销文字 输入图自带文字 先洗图;prompt 末尾保留 no text, no watermark
想出 12 张但成本太高 张数 × 单价 主图位 5 张用 gpt-image-2,详情页氛围图用 seedream-5.0 补量

Tips

Visit https://dlazy.com for more information.

Files (ecommerce-skills)
  • examples
    • brand.yaml 1.6 KB
      # ⚠️ 由 scripts/build-skills.mjs 从 shared/examples/brand.yaml 同步生成,不要直接改这里。
      # 店铺品牌视觉规范 —— 所有生图技能读这一份,保证几百个 SKU 看起来像同一家店。
      #   node scripts/brand.mjs --brand brand.yaml --for flat-lay
      #   node scripts/gen.mjs --task flat-lay --brand brand.yaml --prompt '...'
      
      brand:
        name: 示例品牌
        # 一句话概括调性,会原样进 prompt
        tone: quiet minimalist, warm and lived-in, never glossy or commercial
      
      model:
        # 锁模特:给一张脸的参考图,所有技能都会把它作为最后一张参考图传入
        reference: assets/model/face-a.jpg
        description: East Asian woman, late twenties, natural makeup, shoulder-length black hair
        body: slim, height around 168cm
      
      photography:
        background: seamless off-white studio backdrop, RGB 248 248 246
        lighting: soft large softbox from camera left, gentle fill, no hard shadows
        camera: 85mm equivalent, eye level, shallow depth of field
        grade: neutral white balance around 5200K, low contrast, slightly lifted blacks
        crop: full body with headroom, product centered
      
      layout:
        # 给带排版的技能(主图 / 详情页)用
        margin: at least 8% empty margin on all sides
        typeface: clean sans-serif, no decorative fonts
        text_color: near-black on light background
      
      forbid:
        - no visible brand logos other than the product's own
        - no text or watermark
        - no exaggerated poses or dramatic wind effects
        - no oversaturated colors
      
      # 可选:把这些直接写进合规目标,生成时就按平台要求出图
      compliance:
        platform: amazon
      
  • references
    • model-flags.md 2.1 KB
      # `gpt-image-2` 参数清单
      
      本技能默认用的模型的完整参数。日常只需要「参数约定」里那几个,
      这份清单在需要用到非常规参数时再看。
      
      **CRITICAL INSTRUCTION FOR AGENT**:
      Run the `dlazy gpt-image-2` command to get results.
      
      ```bash
      dlazy gpt-image-2 -h
      
      Options:
        --prompt <prompt>            Prompt
        --images [images...]         Images [image: url or local path] (max 5)
        --size <size>                Size [default: auto] (choices: "1024x1024",
                                     "1536x1024", "1024x1536", "2048x2048",
                                     "2048x1152", "3840x2160", "2160x3840", "auto")
        --imageFormat <imageFormat>  Image Format [default: jpeg] (choices: "jpeg",
                                     "png", "webp")
        --quality <quality>          Quality [default: medium] (choices: "low",
                                     "medium", "high")
        --dry-run                    Print payload without executing the tool
        --no-wait                    Return generateId immediately for async tasks
        --timeout <seconds>          Max seconds to wait for async completion
                                     (default: "1800")
        --input <jsonOrFile>         Inline JSON or @path/to/file.json — merged under
                                     flag values (flags win)
        --save <path>                Download the result asset to this local path
                                     (mkdir + retry handled for you). A destination
                                     path — NOT a response format; for stdout shape
                                     use --format
        --batch <n>                  Fan-out N parallel runs (cloud tools only)
                                     (default: "1")
        -h, --help                   display help for command
      ```
      
      > Any flag also accepts pipe references — `-` (auto-pick from upstream stdin), `@N` (n-th output), `@N.path` (jsonpath into output), `@*` (all primary values), `@stdin` / `@stdin:path` (whole envelope). See `dlazy --help` for details.
      
      ---
      
      换其他后端时参数由 `scripts/gen.mjs` 统一翻译,见 [`provider-cli.md`](provider-cli.md)。
      
    • provider-cli.md 4.7 KB
      <!-- 由 scripts/build-skills.mjs 从 shared/references/provider-cli.md 同步生成,不要直接改这里。 -->
      # 后端调用参考
      
      技能正文只写「要生成什么」。认证、计费、错误码、输出结构这些每个技能都一样的东西放在这里,
      **用到时再读**,不占技能的常驻上下文。
      
      ---
      
      ## 一、认证
      
      ### 默认后端 dLazy
      
      ```bash
      dlazy login            # 设备码流程,远程 shell 也能用,自动写入本地配置
      dlazy auth set <KEY>   # 已有 key 时直接写入
      ```
      
      key 存在用户配置目录(macOS/Linux `~/.dlazy/config.json`,Windows `%USERPROFILE%\.dlazy\config.json`),
      权限限本机用户。也可以每次调用用环境变量 `DLAZY_API_KEY` 传入。
      
      手动获取:登录 [dlazy.com](https://dlazy.com) → [API Key 页面](https://dlazy.com/dashboard/organization/api-key)。
      key 按组织隔离,可随时轮换或吊销。
      
      ### 其他后端
      
      本技能库不锁定单一厂商。配好任意一家的 key 即可跑:
      
      | 后端 | 环境变量 | 说明 |
      | --- | --- | --- |
      | `dlazy` | `dlazy login` 或 `DLAZY_API_KEY` | 默认,最省事 |
      | `openai` | `OPENAI_API_KEY` | 走 `/v1/images/edits` 与 `/v1/images/generations` |
      | `gemini` | `GEMINI_API_KEY` | Nano Banana 系列 |
      | `fal` | `FAL_KEY` | |
      | `replicate` | `REPLICATE_API_TOKEN` | |
      | `ark` | `ARK_API_KEY` + `ARK_MODEL` | 火山方舟,模型 ID 需按开通情况填 |
      
      选路优先级:`--provider` 参数 > `PROVIDER` 环境变量 > 第一个配了 key 的 > `dlazy`。
      
      ```bash
      node scripts/gen.mjs --doctor     # 看当前哪个后端可用
      ```
      
      各后端的模型 ID 可用 `GEN_MODEL_OPENAI` / `GEN_MODEL_GEMINI` / `GEN_MODEL_FAL` /
      `GEN_MODEL_REPLICATE` / `GEN_MODEL_ARK` 覆盖。**厂商目录会变,以各家最新文档为准。**
      
      ---
      
      ## 二、两种调用方式
      
      ### 方式 A:统一入口(推荐)
      
      ```bash
      node scripts/gen.mjs --task <技能名> --prompt '...' --images a.jpg b.jpg --save out.jpg
      ```
      
      它负责:后端选路、默认尺寸档位、失败重试(429/5xx 指数退避)、落盘建目录、成本估算。
      
      ```bash
      node scripts/gen.mjs --task flat-lay --prompt '...' --dry-run   # 不调用不计费,只看要发什么
      node scripts/gen.mjs --help
      ```
      
      ### 方式 B:直接用 dLazy CLI
      
      不想引入 Node 依赖时,技能正文里的 `dlazy ...` 命令可以原样执行,效果等价。
      
      ```bash
      npx @dlazy/cli@1.2.3 <command>     # 不装全局二进制
      ```
      
      - CLI 源码:[github.com/dlazy-ai/cli](https://github.com/dlazy-ai/cli) · npm 包 `@dlazy/cli`
      
      ---
      
      ## 三、数据流向
      
      调用 dLazy 时:提示词与参数发往 `api.dlazy.com`;传入的本地图片会上传到 `files.dlazy.com`
      供模型读取;产出 URL 同样托管在 `files.dlazy.com`。这是云端生成 API 的通用形态。
      换成其他后端时,数据流向对应厂商,不经过 dLazy。
      
      ---
      
      ## 四、输出结构
      
      `gen.mjs`(加 `--json`):
      
      ```json
      {
        "ok": true,
        "task": "flat-lay",
        "provider": "dlazy",
        "model": "gpt-image-2",
        "files": ["docs/flat-lay/output-sku001.jpg"],
        "texts": [],
        "estimatedCredits": 60,
        "elapsedMs": 58213
      }
      ```
      
      dLazy CLI 原生:
      
      ```json
      {
        "ok": true,
        "result": {
          "tool": "gpt-image-2",
          "data": { "urls": ["https://files.dlazy.com/data/ai/....jpg"] },
          "savedPath": "docs/flat-lay/example-output.jpg"
        }
      }
      ```
      
      加 `--no-wait` 的异步任务不返回 `data`,返回 `task: { generateId, status }`,
      用 `dlazy status <generateId> --wait` 轮询。
      
      文本类模型(如质检)产出在 `result.data.texts[0]`:
      
      ```bash
      dlazy claude-sonnet-5 --prompt '...' --images x.jpg \
        | python3 -c 'import sys,json;print(json.load(sys.stdin)["result"]["data"]["texts"][0])'
      ```
      
      ---
      
      ## 五、错误处理
      
      | Code | 类型 | 示例 |
      | --- | --- | --- |
      | 401 | 未授权 / 无 key | `ok: false, code: "unauthorized"` |
      | 501 | 缺必填参数 | `error: required option '--prompt <prompt>' not specified` |
      | 502 | 本地文件读不到 | `Error: Image file not found: ...` |
      | 503 | 余额不足 | `ok: false, code: "insufficient_balance"` |
      | 503 | 服务端错误 | `HTTP status code error (500)` |
      | 504 | 异步任务失败 | `=== Generation Failed ===` / `Prompt violates safety policy` |
      
      **给 Agent 的硬性要求**
      
      1. 命中 `insufficient_balance` → 明确告诉用户算力不足,并给出充值入口
         <https://dlazy.com/dashboard/organization/settings?tab=credits>
      2. 命中 `unauthorized` / 缺 key → 告诉用户去 <https://dlazy.com/dashboard/organization/api-key>
         取 key,用 `dlazy auth set <key>` 存好再继续。
      3. 用 `gen.mjs` 时,429 与 5xx 已自动重试;仍失败才向用户报错。
      4. **不要**为了「跑通」而偷偷降级参数(尺寸、档位、批量),先问用户。
      
  • scripts
    • lib
      • miniyaml.mjs 2.8 KB · in bundle
      • providers.mjs 11.9 KB · in bundle
      • tasks.json 3.1 KB
        {
          "_note": "技能 → 默认模型与参数。dlazy 列为默认后端的模型名;其他后端走 providers.mjs 的通用映射,可用 GEN_MODEL_<PROVIDER> 覆盖。",
          "_credits": { "gpt-image-2": 60, "seedream-5.0": 30, "seedream-5.0-pro": 45, "banana-pro": 25, "claude-sonnet-5": 3 },
          "tasks": {
            "flat-lay":                { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "wear-everything":         { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "medium", "format": "jpeg" },
            "image-fusion":            { "model": "seedream-5.0",     "size": "3:4",       "resolution": "2k" },
            "one-shot":                { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "medium", "format": "jpeg" },
            "fission-pattern":         { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "medium", "format": "jpeg" },
            "item-detail":             { "model": "seedream-5.0-pro", "size": "3:4",       "resolution": "2k" },
            "creative-scene":          { "model": "banana-pro",       "size": "1024x1536", "format": "jpeg" },
            "batch-image":             { "model": "seedream-5.0",     "size": "3:4",       "resolution": "2k" },
            "to-3d":                   { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "clothing-extraction":     { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "fabric-on-body":          { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "clothing-detail":         { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "clothing-grass-planting": { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "medium", "format": "jpeg" },
            "item-selling-point":      { "model": "seedream-5.0-pro", "size": "1:1",       "resolution": "2k" },
            "item-change-background":  { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "remove-watermark":        { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "material-enhancement":    { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "item-repair":             { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "detect-task":             { "model": "claude-sonnet-5",  "text": true },
            "listing-optimizer":       { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1024", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "cross-border-localize":   { "model": "seedream-5.0-pro", "size": "1:1",       "resolution": "2k" },
            "brand-kit":               { "model": "gpt-image-2",      "size": "1024x1536", "quality": "high",   "format": "jpeg" },
            "platform-compliance":     { "model": "claude-sonnet-5",  "text": true },
            "main-image-video":        { "model": "$DLAZY_VIDEO_MODEL", "video": true },
            "product-video-ad":        { "model": "$DLAZY_VIDEO_MODEL", "video": true },
            "ugc-testimonial":         { "model": "$DLAZY_VIDEO_MODEL", "video": true }
          }
        }
        
    • brand.mjs 4.4 KB · in bundle
    • gen.mjs 9.3 KB · in bundle
  • skill.md 12.7 KB
    ---
    name: fission-pattern
    description: 一张商品图裂变成整套素材。商品图 + 卖点 → 多角度多场景成套图,够铺满一屏。当用户说「裂变套图」「一张变一屏」「凑够详情页」「出一套图」时使用。
    ---
    
    # fission-pattern — 一张图裂变完整套图
    
    一张商品图 → **一整套**不同角度 / 场景 / 构图的商拍图。
    
    电商主图位通常要 5 张,详情页要十几张。本技能解决的是「只有一张图,要凑满一屏」的问题:**同一件商品,多个机位与场景,视觉识别保持一致**。
    
    ---
    
    ## 生成效果示例
    
    | 输入:商品图 |
    | --- |
    | <img src="../../docs/fission-pattern/product-watch.jpg" width="280"> |
    | `product-watch.jpg` — 黑色鳄鱼纹皮带钢壳银色太阳纹表盘手表 |
    
    实际执行的命令(套图第 2 张,其余两张只换第三段镜位):
    
    ```bash
    dlazy gpt-image-2 \
      --prompt 'E-commerce product photography, set image 2 of 3 — in-use lifestyle shot. The subject is the watch from the reference image: a polished stainless-steel watch with a silver sunburst dial, applied baton markers and a black crocodile-embossed leather strap. Keep the product 100% faithful: same case shape and polish, same dial colour and marker layout, same hand shapes, same crown, same strap embossing and stitching — it must be recognisably the identical watch as the reference. Show it worn on a man wrist resting on a wooden cafe table beside a white coffee cup, dark suit sleeve and white shirt cuff visible, warm window light, shallow depth of field with a blurred cafe background. Photorealistic, no text, no watermark.' \
      --images docs/fission-pattern/product-watch.jpg \
      --size 1024x1536 --quality medium --imageFormat jpeg \
      --save docs/fission-pattern/example-output-2.jpg
    ```
    
    **输出:一套三张**
    
    | 1 · 正面主图 | 2 · 场景使用图 | 3 · 细节微距图 |
    | --- | --- | --- |
    | <img src="../../docs/fission-pattern/example-output-1.jpg" width="230"> | <img src="../../docs/fission-pattern/example-output-2.jpg" width="230"> | <img src="../../docs/fission-pattern/example-output-3.jpg" width="230"> |
    | 蓝图纸 + 黄铜直尺,冷调侧光 | 手腕佩戴 + 咖啡桌,暖色窗光 | 表盘/刻度/表冠微距,硬光勾边 |
    
    三张的商品保真段逐字相同,只有镜位段在变。
    
    ---
    
    ## 1、能力边界
    
    | 模式 | 说明 |
    | --- | --- |
    | 商品套图 | 同一商品 → 正面主图 / 45 度图 / 场景使用图 / 细节微距图 / 尺寸对比图 |
    | 姿势套图 | 同一模特同一穿搭 → 正面 / 侧面 / 背面 / 走动 / 坐姿 |
    
    | 输入 | 说明 |
    | --- | --- |
    | 商品图 | 1 张,主视角最佳 |
    | 商品名称 | 例:`撞色长款风衣` |
    | 商品卖点 | 例:`100% 纯棉,轻盈舒适透气,法式复古撞色元素`(用于决定场景与氛围) |
    
    **不做**:不改商品的外形、颜色、材质与结构;不编造商品没有的功能卖点;不生成虚假促销信息。
    
    ---
    
    ## 2、输入素材规则
    
    生成前先自检这几条硬性约束:
    
    - 大小:**20KB ~ 15MB**
    - 分辨率:**大于 400×400**
    - 格式:**jpg / jpeg / png / webp**
    
    **输入建议**
    
    | 做法 | 说明 |
    | --- | --- |
    | ✅ 主视角 + 纯净背景 | 越干净,整套图的商品一致性越高 |
    | ✅ 卖点写具体 | `防水防汗` 会带出运动场景,`法式复古` 会带出咖啡馆场景 |
    | ✅ 商品结构完整可见 | 套图里的细节图要靠这张图推断结构 |
    | ❌ 已经带营销文字的图 | 文字会被复制到每张套图里,先用 [remove-watermark](../remove-watermark/skill.md) 洗干净 |
    | ❌ 商品被手/道具遮挡 | 遮住的部分在每张套图里都会不一样 |
    
    ---
    
    ## 3、套图配方:5 张主图位怎么排
    
    把「一套图」拆成固定的镜位清单,每张一条 prompt,**商品描述段完全复用,只换镜位段**:
    
    | # | 镜位 | 作用 | 镜位段示例 |
    | --- | --- | --- | --- |
    | 1 | 正面主图 | 搜索列表首图,要最清楚 | `straight-on hero shot filling the frame, clean seamless background, even studio light` |
    | 2 | 45 度立体图 | 交代体积与厚度 | `45-degree three-quarter angle showing depth and side profile, soft gradient background` |
    | 3 | 场景使用图 | 建立使用联想 | `in-use lifestyle shot: [场景 + 人物动作], warm window light, shallow depth of field` |
    | 4 | 细节微距图 | 证明材质与工艺 | `macro close-up of [关键工艺部位] filling the frame, hard rim light, extreme detail` |
    | 5 | 对比 / 内构图 | 交代尺寸或内部 | `[尺寸对比物 / 内部结构] shown alongside the product, top-down layout, neutral background` |
    
    **一致性的关键**:三段结构里,第一段(商品保真描述)在 5 条 prompt 里**逐字相同**,只有第三段(镜位)在变。
    
    ```text
    [段1 商品保真:不变]  +  [段2 卖点氛围:不变]  +  [段3 镜位:每张不同]
    ```
    
    ---
    
    ## 4、卖点 → 场景的映射
    
    卖点决定第 3 张场景图长什么样,别让模型自由发挥:
    
    | 卖点类型 | 场景写法 |
    | --- | --- |
    | 保暖 / 加厚 | `snowy outdoor street, breath visible, cold blue ambient with warm rim light` |
    | 透气 / 速干 | `gym or running track, dynamic mid-motion, bright daylight` |
    | 防水 / 三防 | `rainy pavement with water droplets beading on the surface, overcast light` |
    | 通勤 / 商务 | `office lobby or subway station, dark suit context, cool neutral light` |
    | 法式 / 复古 | `French cafe interior, marble table, warm window light, film colour grading` |
    | 亲肤 / 婴童 | `soft nursery bedding, pastel palette, very soft diffused light` |
    | 精密 / 工艺 | `dark navy blueprint paper with a brass ruler, cool directional side light` |
    
    **姿势套图**用的是另一组:正面站姿 / 侧身转头 / 背面回头 / 自然行走 / 坐姿——每条只换姿势段,模特与穿搭段逐字不变(写法可直接复用 [creative-scene](../creative-scene/skill.md) 的改姿势句式)。
    
    ---
    
    ## 5、工具调用
    
    本技能使用 dLazy 的 **`gpt-image-2`**(套图的核心指标是**整套图里的商品是同一件**,需要最强的参考图保真;实测低价模型在多场景切换时会漂移出另一款商品)。
    
    ### 调用方式
    
    两种等价写法,选一种。统一入口会自动选后端、失败重试、建目录落盘、估算成本:
    
    ```bash
    # A. 统一入口(推荐):可切任意后端,加 --dry-run 不计费空跑
    node scripts/gen.mjs --task fission-pattern \
      --prompt '<见下方 Prompt 模板>' \
      --images <按下表顺序> \
      --save output/fission-pattern-<sku>.jpg
    
    # B. 直接用 dLazy CLI(不想引入 Node 依赖时,效果等价)
    dlazy gpt-image-2 --prompt '...' --images ... --save output/fission-pattern.jpg
    ```
    
    **参数约定(本技能固定用法)**
    
    | 参数 | 取值 | 理由 |
    | --- | --- | --- |
    | `--images` | `[商品图]`(全套 N 条命令都传同一张) | 保证整套图的商品同源 |
    | `--size` | `1024x1536` 竖版套图;`1024x1024` 方图主图位 | 跟随平台主图规范 |
    | `--quality` | `medium` 场景图;`high` 细节微距图 | 微距图靠纹理说话 |
    | `--imageFormat` | `jpeg` | 电商上架通用格式 |
    | `--batch` | `1`(套图靠多条 prompt,不靠 batch) | batch 只会给同一镜位多个版本 |
    | `--save` | `docs/fission-pattern/output-<sku>-<序号>.jpg` | 按套编号归档 |
    
    > **成本提示**:想压成本可换 `dlazy seedream-5.0`(单张约 1/6 价)。代价是商品保真度下降——实测在场景切换时会漂移成另一款商品,只适合对商品一致性不敏感的氛围图。
    
    ### Command Examples
    
    ```bash
    # basic call: 套图第 1 张(正面主图)
    dlazy gpt-image-2 \
      --prompt 'E-commerce product photography, set image 1 of 5 — hero front shot. The subject is the product in the reference image. Keep it 100% faithful: same shape, colour, material texture and structural details. Straight-on hero shot filling the frame, clean seamless background, even studio light. Photorealistic, no text, no watermark.' \
      --images docs/fission-pattern/product-watch.jpg \
      --size 1024x1536 --quality medium
    
    # complex call: 用 shell 循环一次跑完整套 5 张
    PRODUCT='a polished stainless-steel watch with a silver sunburst dial, applied baton markers and a black crocodile-embossed leather strap'
    KEEP="Keep the product 100% faithful: same case shape and polish, same dial colour and marker layout, same hand shapes, same crown, same strap embossing and stitching."
    i=0
    for SHOT in \
      'straight-on hero shot filling the frame, clean seamless background, even studio light' \
      '45-degree three-quarter angle showing depth and side profile, soft gradient background' \
      'in-use lifestyle shot: worn on a man wrist beside a coffee cup on a wooden cafe table, warm window light, shallow depth of field' \
      'macro close-up of the dial edge, applied markers and knurled crown filling the frame, hard rim light, extreme detail' \
      'top-down flat layout beside a brass ruler for scale, dark navy blueprint paper, cool side light'
    do
      i=$((i+1))
      dlazy gpt-image-2 \
        --prompt "E-commerce product photography, set image $i of 5. The subject is $PRODUCT from the reference image. $KEEP $SHOT. Photorealistic commercial product photography, no text, no watermark." \
        --images docs/fission-pattern/product-watch.jpg \
        --size 1024x1536 --quality medium --imageFormat jpeg \
        --save docs/fission-pattern/output-sku001-$i.jpg
    done
    
    # 先估价不真跑(乘以套图张数就是总价)
    dlazy gpt-image-2 --dry-run --prompt '...' --images a.jpg --size 1024x1536
    ```
    
    ### 延伸阅读
    
    | 要查什么 | 去哪 |
    | --- | --- |
    | 认证、多后端配置、输出结构、错误码 | [`references/provider-cli.md`](references/provider-cli.md) |
    | `gpt-image-2` 的全部可用参数 | [`references/model-flags.md`](references/model-flags.md) |
    | 统一入口的全部选项 | `node scripts/gen.mjs --help` |
    
    ## 6、Prompt 模板
    
    三段结构,前两段整套复用,第三段每张不同:
    
    ```text
    E-commerce product photography, set image [N] of [总数].
    
    【段1 · 商品保真,整套逐字相同】
    The subject is [商品名称 + 颜色 + 材质] from the reference image.
    Keep the product 100% faithful: same [外形], same [颜色], same [材质纹理],
    same [结构细节:五金/缝线/图案/logo 位置] — it must be recognisably the identical product
    across the whole set.
    
    【段2 · 卖点氛围,整套逐字相同】
    [从第四节表格取对应的氛围与色调描述]
    
    【段3 · 镜位,每张不同】
    [从第三节表格取镜位描述]
    
    Photorealistic commercial product photography, no text, no watermark.
    ```
    
    **按问题追加的修正句**
    
    | 问题 | 追加到 prompt 末尾 |
    | --- | --- |
    | 套图里像两件不同商品 | `Cross-check against the reference image: [关键识别特征] must match exactly. Any deviation is a failure.` |
    | 场景抢了商品的戏 | `The product must occupy at least 40% of the frame and be the sharpest element; keep the environment subordinate and softly defocused.` |
    | 整套色调不统一 | `Grade the whole set consistently: [色温 + 对比度描述].` |
    | 细节图糊 | 改 `--quality high`,并追加 `resolve individual [纹理单位:yarn plies / gear teeth / leather pores]` |
    
    ---
    
    ## 7、执行流程
    
    1. **洗干净输入**:商品图上如有营销文字,先走 [remove-watermark](../remove-watermark/skill.md)。
    2. **写商品保真段**:把商品的关键识别特征列全(外形 / 颜色 / 材质 / 五金 / 缝线 / logo 位置)——这段整套复用。
    3. **卖点 → 氛围段**:查第四节表格,把卖点翻译成场景与色调,整套复用。
    4. **列镜位清单**:查第三节,按平台主图位数量取 5 条(或详情页取 8~12 条)。
    5. **循环跑**:用第四节的 shell 循环,每条只换镜位段。
    6. **质检整套**:把 N 张图并排看——商品是不是同一件?色调是否统一?有没有哪张场景抢戏?
    7. **不合格的单张重跑**,不用整套重来。
    
    ---
    
    ## 8、常见问题
    
    | 现象 | 原因 | 处理 |
    | --- | --- | --- |
    | 套图里的商品明显不是同一件 | 商品保真段太笼统,或用了低保真模型 | 列全关键识别特征;换 `gpt-image-2` |
    | 每张色调都不一样 | 未统一氛围段 | 氛围段整套逐字相同,并追加统一调色句 |
    | 场景太满,商品变小 | 场景描述比商品描述更长 | 追加 40% 画面占比约束句 |
    | 细节图看不出材质 | `--quality medium` | 改 `high` 并写明要解析到的纹理单位 |
    | 套图里出现了营销文字 | 输入图自带文字 | 先洗图;prompt 末尾保留 `no text, no watermark` |
    | 想出 12 张但成本太高 | 张数 × 单价 | 主图位 5 张用 `gpt-image-2`,详情页氛围图用 `seedream-5.0` 补量 |
    
    ---
    
    ## Tips
    
    Visit https://dlazy.com for more information.
    

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