我把旅行照片压成一枚小小的橡皮章，又把这套方法做成了开源 Skill
作者提出一种将旅行照片转化为“橡皮章旅行观察笔记海报”的创作风格：左侧保留真实照片作为现场证据，右侧将同一场景提炼为一枚小尺寸多色橡皮章，保留最具识别度的视觉锚点，删除摄影噪声。文章详细阐述了信息压缩的三层提炼顺序、手工印刷媒介质感（缺墨、断边、套印错位）、从照片取样专色、小章与大量留白的版式原则，并将这套判断固化为开源 Skill hbg-rubber-stamp-field-note。
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产品剖面剧场：用AI提示词切开产品展示核心卖点
作者提出一种AI图像生成的广告创意玩法——"产品剖面剧场"：通过提示词让产品沿优雅切面打开，内部呈现微型舞台，分四层展示外壳结构、成分零件、作用过程和超现实利益景观。相比普通爆炸图只回答"由什么组成"，剖面剧场还传达"能带来什么感受"。文章给出了完整核心提示词、适用品类（护肤、食品、鞋服、数码等）及参数技巧，强调一张图只讲一个核心利益点，真实结构建立可信度，超现实景观传达价值。
让 Agent 整页续画个人 IP 漫画：recurring-character-diary-comic 工作流
本文介绍了开源 Craft Skill「recurring-character-diary-comic」，一套让 Agent 持续生成同一固定角色个人 IP 漫画的工作流。它不依赖长 Prompt 或逐格拼图，而是通过故事合同（S0 故事真相、S1 身体真相、S2 表现选择）、page-native 整页生成、方向物体逐对象证明、有边界的局部修复和双轴像素验收，保证角色一致性、故事准确、中文对白无误，且整页作品自然统一。文字生成失败时才启用 compositor 做确定性排字兜底。
AI生成逼真人像图片的提示词心得
作者分享了用AI生成逼真美女图片的提示词心得：提示词不是堆砌词汇，而是描述真人照片成立的逻辑。作者提出五层结构化写法：一是人物身份，确定年龄、气质、构图与景别；二是皮肤状态，保留毛孔、泛红、唇纹等细节而非磨皮；三是光影关系，明确光源方向以塑造面部体积感；四是镜头质感，指定手机原相机、抓拍感、浅景深等拍摄设备特征；五是反向限制，提前排除磨皮、塑料皮肤、网红脸、CG感等不想要的效果。核心观点是AI人像要真实，需写清人物、皮肤、光线、镜头及排除项。
SKYCOURT MERIDIAN：图像生成提示词系统
作者分享了一个名为 SKYCOURT MERIDIAN 的系统提示词，用于将用户的文本或图像改写为适用于 GPT Image Gen V2 或 Nano Banana Pro 的完整图像生成提示。该系统包含三大空间结构：Processional Meridian 构建从观者到目的地的通行路线，Dynastic Threshold 设置近景锚点与终点主体，Orbital Vault 营造云层深度与天体尺度。提示词详细规定了中式宫殿建筑元素、四级景深、光影配色、细节密度分布等约束，并区分 GPT 与 NANO 的不同输出格式。
BLACKGLASS ASCENDANT：图像生成提示词系统
本文介绍了一套名为“BLACKGLASS ASCENDANT”的图像生成提示词系统，用于GPT Image Gen V2或Nano Banana Pro。该系统通过三个子系统（Ascendant Frame、Blackglass Lattice、Silverfall Halo）来构建具有视觉冲击力的图像，强调主体支配、材质细节和光影控制。文章详细规定了提示词的生成规则，包括主题确定、表面处理、光照逻辑、色彩方案等，并针对GPT和Nano分别给出了输出格式要求。
【教程】自动化风格探索器，请躺好，自动收图就完事了！
本文介绍了作者开发的 rare-style-explorer skill，用于自动化探索 GPT-Image2 的图像风格。该 skill 整合了 600+ 稀有亚种风格标签，通过组合主体、风格、材质、光线等元素生成多样化 prompt，并结合 Codex 实现定时批量生成图片。作者强调该工具能帮助创作者突破传统风格限制，将灵感探索系统化，并提供了安装和使用指南。
GPT2 x 手账 x 手绘 x 插画 x 拆解 x 美学提示词 x VOL.007
本文分享了作者在GPT2模型下创作手账风格美学提示词的经验，提供了一套详细的提示词模板，用于将照片转化为上下结构的高级设计海报，上半部分保留原始照片，下半部分重构为手写观察图谱，强调直观对比和参与感，并展示了多张示例图片。
尝试剪纸画风：手工层叠纸艺拼贴插画指南
本文分享了一种将任意参考图像转化为手工层叠纸质拼贴插画的创意方法。作者详细阐述了核心转换原则，包括保留主体身份、姿态与关系，同时摒弃摄影写实元素。文章深入介绍了人物与主体的纸片化处理、纸张材质的真实质感、层叠立体效果、场景简化策略、背景构图、装饰元素、色彩搭配及光线阴影运用，最终呈现温暖、可爱、怀旧且富有童趣的现代绘本纸艺风格。该指南强调手工剪裁与撕裂边缘的独特魅力，为AI绘画爱好者提供了极具操作性的风格化创作思路。
用Seedance 2.5在30秒内完成AI网红Vlog创作
本文介绍了如何使用APOB AI和Seedance 2.5构建一个可重复的AI网红Vlog创作工作流：先用AI Influencer Generator创建一致的角色形象，再用GPT Image 2.0生成开场自拍照帧并转化为16拍故事板，最后用Seedance 2.5生成最长30秒的连续Vlog视频。相比一次性提示生成随机短片的'提示轮盘'方式，这种分步骤流程保证了人物身份、场景连续性和自然叙事，让AI Vlog从碰运气变为可操作的创作者工作流。
当模型画“宋式审美”时，它到底还不会什么
作者通过一系列图像生成测试，探讨模型在创作“宋式审美”图像时的能力边界。测试涵盖材质、设色、线条、线框约束、人物叙事、知识封面与产品海报。结论是：模型能生成细线、青绿设色、留白与传统符号，但无法稳定让局部服从复合判断——线条说明形体、颜色附着结构、留白构成空间、主景回应内容。模型适合受约束的探索，人则应转向建立判断系统与排序约束。方法上应先问内容再问画风，用真实命题评估而非孤立美图。
GPT 可视化复杂引擎：从 V-twin 到高级提示工程
作者分享使用 GPT 生成复杂引擎可视化图像的经验，对比了早期提示与最新提示在 GPT 5.6 Sol 评分上的差异。文章展示了一个用于生成豪华摩托车发动机工程海报的详细提示词，包括系统指令、语义求解、构图、风格 DNA、输出和负面提示，并附有生成的图像。
提示词不用攒，让 Grok 给你造 skill
作者分享了自己利用 Grok 将过往发布的图片和提示词整理成生图 skill 的经验。通过收集来自 vivo 原子笔记、知识库插件、即梦和 Grok 搜索的素材，归纳出九个风格家族共47种变化，并开源了 taxue-creative-style 项目。文章详细介绍了各个风格家族的特点，以及作者对留白、文字设计、纸感等美学原则的坚持。
一组治愈绘本图是怎么做出来的
本文分享了制作治愈系绘本插画的方法，包括固定角色、画风、连续场景和统一字幕的创作流程。作者提供了详细的提示词模板，涵盖主角设定、场景描述、风格要求（暖光水彩、纸张纹理、低饱和复古配色）以及6个具体场景示例，如清晨浇花、与奶奶做甜点、送花给邻居等。文章还展示了实际生成的图片效果，并附有与网友的互动回复，强调了对这一创作爱好的热情和持续努力。
水花越大越要把它放在商品后面
本文是作者分享的关于AI图像生成（特别是GPT-image 2）的提示词技巧，以香水广告海报为例，强调在生成产品图时，应将水花等视觉冲击元素置于产品后方，以突出产品主体。文章详细解析了如何通过分层描述水感（主体浪、边缘泡沫、远处喷雾）来增强画面真实感，并附上完整的中英文提示词示例，涵盖构图、光线、材质、色彩等细节，旨在帮助读者生成高端、专业的产品宣传图。
ChatGPT Image 2.0：用AI生成个人品牌海报的提示词
本文分享了一段用于ChatGPT Image 2.0的详细提示词，旨在将用户的生活哲学、价值观和人生经历转化为独特的个人品牌海报。提示词强调非写实风格，融合日本插画、国际海报艺术、斯堪的纳维亚设计和时尚编辑美学，使用扁平色块、几何形状和手绘纹理，通过色彩、构图和配饰象征人生意义，并添加俄语短语以增强艺术感。最终作品应像博物馆级的现代海报艺术，引发观者对人物生活与未来的思考。
GPT Image 2 旅行海报生成提示词
本文分享了一个用于生成高端电影感旅行海报的GPT Image 2提示词模板。该模板详细描述了如何通过指定场景、标志性视觉元素、前景、氛围、排版和构图等要素，创建具有真实感和编辑级品质的城市旅行海报，旨在避免AI生成的常见问题，如过度饱和或卡通化。
只写「风格词＋角色名」，image2 为什么还能出神图？
本文通过控制变量实验，测试了仅使用“风格词+角色名”的极短提示词在 image2 图像生成中的效果。作者以约尔和春丽两个高辨识度角色为对象，分别搭配 editorial、Y2K、neo-noir、retro futurism、rococo、quiet luxury 六种风格词，观察模型如何自动决定场景、服装、光线、版式等视觉元素。结果显示，风格词能调用一整套视觉系统，而角色名则提供身份锚点，两者共同作用产生多样且符合预期的图像。文章还探讨了短提示词的适用边界，指出真人或动漫等媒介约束需显式声明，并总结了高密度风格词的特征及使用建议。
我的封面是怎么做的？答案是这个 500+ Star 的 Skill
本文介绍了 Punk Skill 项目，该项目包含 punk-cover 和 punk-avatar 两个 Skill，分别用于生成文章封面和头像。文章详细说明了 punk-cover 的使用方法，包括输入内容、平台、画幅和风格，以及其自动适配平台比例、推荐风格、生成完整 Prompt 并调用图像工具的工作流程。同时，文章提供了安装指南、常见问题解决方案和可直接复制的调用示例，强调通过实际生成第一张图片来验证 Skill 的有效性。
商汤SenseNova U1.5-Lite-Preview开源
商汤发布SenseNova U1.5-Lite-Preview，轻量升级版在图像生成与编辑能力上大幅提升，支持4K图像生成，超越U1并比肩商用闭源模型。
AI 儿童绘本副业：一套用 ChatGPT、Canva 做出首单的实操流程
文章详细介绍了利用 ChatGPT 和 Canva 等工具制作 AI 儿童绘本并变现的完整流程。涵盖工具准备、分镜撰写、角色设定、插图生成、排版质检及获客报价策略，旨在指导新手完成从 0 到 1 的首单交付。
制作角色说明书
文章介绍了利用AI制作角色说明书的重要性，即通过详细的角色卡锁定角色结构、表现力和细节，从而在生成图片和视频时保持角色一致性。文中提供了角色设定板的提示词模板，帮助创作者更稳定地还原角色。
开源一个文章配图 Skill：歸藏材质插画
作者开源了一款名为“歸藏材质插画”的 Skill，旨在解决文章、汇报及教学中概念解释难的问题。该工具通过调用 GPT-Image 2.0，能将文本转化为风格统一、带中文标签的 3D 材质解释图。文章详细介绍了其在处理冷门概念检索、图表数据重绘以及防止 AI 乱写标签等方面的技术优化。
什么是 Diffusion Model？图片视频生成模型全网最详细介绍
本文详细介绍了AI图像与视频生成背后的核心技术——扩散模型（Diffusion Model）。文章通过通俗易懂的语言，解释了其物理起源、从加噪到去噪的运作原理，以及它如何凭借稳定性优势逐渐取代GAN成为生成式AI的主流范式。
完美逆向文生图提示词的方法找到了
文章介绍了一种利用 Codex 创建两个子智能体（逆向提示词智能体 A 和监督智能体 B）的方法，通过 A 生成提示词、B 生图并对比找差异的循环迭代机制，将任意图片精准逆向为可复用的文生图提示词。实验表明，通过 3 轮迭代，成功将风格描述升级为版式锁定和视觉重心的精确约束，实现了 95 分的高保真复刻。
做了上千个 AI 图像视频之后，我发现 90% 的新手都在犯同一个错误（附完整学习路径总结）
作者基于自身创作上千个作品的实战经验，总结了新手学习 AIGC 图像与视频时常犯的三大误区：死磕参数、只看教程不动手、盲目追逐新工具。他提出了先跑通全流程、以 Prompt 工程为核心、带着项目学习的三大思路。此外，文章还展示了利用蚂蚁百灵 Ring-2.6-1T 模型规划并生成的一个完整 AIGC 学习路径网站，该路径分为认知启蒙、工具上手、Prompt 工程等六个阶段。
Prompt as Code：提示词小子的九阴真经
文章提出将提示词视为代码而非自然语言的理念，强调结构化、模块化和版本控制的重要性。通过对比散文式与结构化提示词的差异，展示了如何利用组件化思维、单变量调试法和工程化管理来提升AI图像生成的可控性与效率，旨在帮助创作者建立可复用、可迭代的Prompt体系。
我写提示词时，不再只靠感觉了
文章探讨了提升AI提示词（Prompt）质量的思考，对比了“情绪法”与“结构法”的区别。作者指出，单纯依赖情绪词汇虽能营造氛围但缺乏稳定性，而结构法通过定义载体、光线、构图等参数确保结果可控。最终提倡“混合法”，即用结构锁定画面骨架，再用情绪补足灵魂，将提示词从“许愿文”转化为精准的“视觉合同”。
GPT Image 2 濒危动物信息图生成测试
作者在 ChatGPT 应用中测试了 GPT Image 2 模型生成信息图的能力。通过详细的提示词，要求模型查找濒危动物的栖息地、饮食和独特特征，并以注重视觉、图文结合的平面设计风格呈现。生成的图片展示了从写实动物主体到图表、色块和注释元素的混合构图，体现了高密度的专业排版效果。
