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--- name: image-design description: "高级质感图片设计 —— 基于摄影逻辑的 AI 图片提示词生成技能。通过主体描述、构图位置、光线逻辑、相机视角、风格与质感五大模块,生成专业级 AI 绘图提示词,适用于 ImageGen、GPT-image2、Midjourney、Stable Diffusion 等。触发词:生成图片、写图片提示词、AI 绘图、AI 出图、写实照片、人像照片、电影感照片、product shot、image prompt、photorealistic prompt、怎么写出好图片。Use when the user needs a photorealistic or high-end image prompt and wants it to look professional rather than generic. Do NOT use when:需要工程化规格出图/透明底素材/UI 原型/角色一致性(改用 spec-image)、咨询风封面或信息图(mckinsey-cover)、内容型信息卡片(infocard)。" --- # image-design: 高级质感图片设计 ## Purpose 把一句模糊的图片需求,翻译成可直接投喂给绘图工具的**专业级提示词**。技能遵循摄影学五大 核心维度,让画面从"塑料手办感"变成"有光线逻辑、有机位、有材质"的真实影像。它产出的是 提示词(可选直接调用 ImageGen 出图),不负责工程化规格或多图一致性。 核心公式,每一张高质量 AI 图片的提示词都应覆盖这五个维度: ```text [主体描述] + [构图位置] + [光线逻辑] + [相机视角] + [风格与质感] ``` ## When to Use - 用户要生成图片或写图片提示词,且目标是有质感、写实、专业的效果。 - 用户觉得生成的图"太假/太塑料/像手办",需要诊断并改写提示词。 - 需要指定机位、镜头、光线、胶卷质感等摄影属性。 - 触发词:生成图片、写图片提示词、AI 绘图、写实照片、电影感、image prompt、photorealistic。 ## When NOT to Use - 需要工程化规格出图、精确文字排版、透明底素材、UI 原型、角色一致性 -> 交给 `spec-image`。 - 需要咨询风格封面 / 方法论信息图 -> 交给 `mckinsey-cover`。 - 需要内容型信息卡片(多模块、主题配色)-> 交给 `infocard`。 - 用户只想直接出图、不需要提示词文本,且已有明确画面描述 -> 可直接走 ImageGen。 ## Workflow 1. **理解需求**:明确主体、情绪、用途与画面比例;缺关键信息时先问一句。 2. **按五维构建**:依次填充主体描述与构图位置、光线逻辑、相机视角、风格与质感。 每个维度具体的英文词库见 `## References` 中对应文件。 3. **整合提示词**:把五维拼成一段完整提示词,风格材质词放在**后半段**作为润色; 需要固定画幅时以 `--ar` 收尾。 4. **解释设计逻辑**:用一两句告诉用户每个选择为什么这么写(尤其是光线与机位)。 5. **可选出图**:用户想"看到效果"时,把提示词直接投给 ImageGen,不要另作改写。 6. **迭代**:结果不满意时只改一个维度(通常先改光线或机位),不要整段重写。 ## Decision Rules - 要"最自然、最可信的纪实感" -> eye-level + 35mm + f2.8。 - 要"最高级的人像广告" -> low-angle + 85mm + f1.8。 - 要"最电影的环境人像" -> eye-level + 35mm + f2.8 + cinematic depth。 - 要"最戏剧的艺术风格" -> high-angle + 50mm + f5.6。 - 画面太干净/太完美 -> 加入不完美词(`Candid shot`、`Slightly shaky`、film grain)。 - 选风格 -> 胶片感与 3D 渲染感**二选一**;导演/艺术家风格**一次只借一种**。 - 写光线 -> 描述光的**逻辑**(方向、亮暗、色温对比),不写"warm lighting"这类形容词。 - 需要机位 -> 镜头与角度**一起写**。 - 用户要成品图 -> 用 ImageGen 执行;只要文本 -> 只交付提示词并解释。 ## Constraints - 五维必须覆盖,至少要有主体描述与构图/机位,不得只写一句形容词堆砌。 - 胶片风格与 3D 渲染风格不得混用。 - 一次只借用一种核心美学风格,禁止堆砌多个导演/艺术家风格。 - 风格与材质词放在提示词后半段,不前置抢占主体。 - 禁止用情绪空话替代可描述的具体细节;能具体就具体。 - 不虚构用户未提供的品牌、艺术家作品细节或版权角色。 ## Verification 交付前逐项确认: - [ ] 五维齐全(主体、构图、光线、机位、风格质感),无明显缺项。 - [ ] 光线写的是逻辑(方向/光比/色温),不是单一形容词。 - [ ] 镜头与角度成对出现。 - [ ] 风格只借一种核心美学;胶片与 3D 渲染未混用。 - [ ] 已向用户解释关键选择的设计逻辑。 - [ ] 若调用 ImageGen,投喂的提示词与应用户确认的版本一致。 ## Output - **Outcome**:一段可直接使用的完整图片提示词;用户要求出图时,另附 ImageGen 生成的图片。 - **Done when**:提示词覆盖五维、已解释设计逻辑、用户可复制即用;出图场景下图片已展示。 - **Evidence**:提示词文本本身;五维各自的对应片段;若出图,图片路径与所用提示词。 好坏对照范例见 `examples/master-vs-amateur.md`。 ## References 按需加载,不要预先全读: - `references/composition.md` — 填充主体描述与构图位置时读(位置、平衡、动线词库与构图模板)。 - `references/lighting.md` — 填充光线逻辑、或画面缺层次/像套滤镜时读(方向×光比×色温)。 - `references/camera.md` — 决定角度与镜头焦段时读(三种角度、焦段、黄金组合)。 - `references/style-texture.md` — 选择胶卷/渲染/美学风格、或画面太塑料时读。 ## Examples - `examples/master-vs-amateur.md` — 用户想看"好坏提示词差别"或需要五维落地示范时读(完整对照)。 - `examples/evals.json` — 需要自查本技能在典型请求下的预期行为时读(三条输入/期望输出样例)。 ## Related Skills - `spec-image` — Spec-driven Prompting,工程化规格出图与多图一致性。 - `mckinsey-cover` — 咨询风格封面与信息图。 - `infocard` — 从 URL 或文本生成信息卡片图片,侧重知识可视化。