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。
Install
npx skills add https://github.com/dlazy-ai/ecommerce-skills/tree/main/skills/fission-pattern
claude plugin marketplace add https://llmmart.ai/marketplace.json && claude plugin install dlazy-ai-ecommerce-skills@llmmart
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
- 洗干净输入:商品图上如有营销文字,先走 remove-watermark。
- 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。
- 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。
- 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)。
- 循环跑:用第四节的 shell 循环,每条只换镜位段。
- 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?
- 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)
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examples
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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
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references
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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。
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scripts
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lib
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miniyaml.mjs 2.8 KB · in bundle
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providers.mjs 11.9 KB · in bundle
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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 } } }
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brand.mjs 4.4 KB · in bundle
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gen.mjs 9.3 KB · in bundle
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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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