本文介绍如何用 AI 工具将照片制作成可用的拼豆图纸。产品定位为数字图纸，交付头像预览、带色号网格图和用豆清单。流程分两段：即梦负责将照片简化为简洁卡通头像，Petrelic 负责转网格、匹配色号和统计数量。作者详细讲解了六步制作流程：生成头像、确认形象、转图、编辑去杂色、导出文件、试读核对，并强调清单必须与最后修改同步、颜色以品牌色号为准。文章还给出定价建议（如 29.9 元单）、商用授权注意事项，以及先展示"能拼"再展示"好看"的推广思路。
文章推荐了 5 个 GitHub 开源项目，帮助用户修复和整理老照片：GFPGAN 可修复模糊人脸；ReOldify 和 Rust 版 Deoldify 可为黑白照片上色；czkawka 可查找重复和相似照片；Immich 可自建家庭相册，支持共享、人脸搜索和手机备份。作者建议保留原图，另存修复与上色版本，并请家人补充照片中的人物名字和故事，让珍贵的家庭记忆得以保存。
作者将此前「盲压浮雕」AI绘画概念做成无需AI的开源网页小工具「纸痕·盲压浮雕工坊」。导入照片后，工具可去除原色，通过亮边和阴影模拟纸面压痕浮雕效果，用户可调整纸色、压痕深浅、细节简化、侧光方向和纸纹，支持凸/凹切换和多种裁切比例，导出最高3200像素PNG。照片在浏览器本地处理，不上传服务器，无需登录和API，采用MIT许可证开源，适合制作人像配图、宠物纪念卡、壁纸等视觉素材。
作者发布了免费开源的网页工具「纸境 Paperland」，可将普通照片转化为多层彩纸叠成的纸艺画效果。用户在浏览器中本地处理照片，无需登录或配置 API，可自行调整配色、纸层数（4-10 层）、形状概括程度、厚度和纸张纤维等参数，最终导出 PNG 图片。该工具适用于风景、人像、宠物、建筑等多种照片，可用于社交配图、壁纸、海报素材等场景，同时保护照片中的敏感个人信息。在线体验与源码均已公开。
作者开源了一个名为「孔版印刷机」的网页小工具，可将照片转成复古孔版印刷风格。工具提供7组控制项：油墨颜色、色彩数量、明暗阈值、网点大小、套印偏移、纸张颗粒和效果强度，支持原图/效果图对比查看与随机配色。图片在浏览器本地处理，使用WebGL加速并提供本地Worker回退，可导出原尺寸PNG。项目采用MIT许可，源码托管在GitHub，可直接打开index.html使用，为内容创作者提供了新的封面风格选择，也是动手做工具的起点。
文章介绍了如何用 ChatGPT 免费替代 90% 的专业照片精修工作，并整理了 10 个专业设计师常用的英文提示词，涵盖商业级自然精修、无痕消除路人杂物、一键换背景、8K 画质提升、电商级真实换装、无缝扩图、场景时间切换、闭眼照片抢救、平整衣物褶皱以及去除水印文字等场景。每个提示词都强调保持人物身份、光影、纹理和透视的自然真实，避免塑料感和穿帮，将商业修图成本降到接近于零。
作者介绍了开源项目 PSD2Live，只需将一张 PSD 文件丢进去，即可自动完成 Live2D 模型制作，替代过去手动分层、拆图、铺网格、绑骨骼、调物理等需数天到数周的流程。项目支持一键导出可编辑的 .cmo3 工程文件和 .moc3 运行时文件，解压即用且内置 Java 环境。生成的角色可显示在透明桌面窗口中，支持鼠标跟随、摄像头面捕、麦克风口型和录制，还附带 Skill 可供 Codex 等 AI 自动化调用。对于无分层 PSD 的用户，可先用 see-through 插件实现一键图层拆分。项目已在 GitHub 开源。
作者整理了 5 款适合新手安装到 Codex 的 AI 生图 Skill：Photo Revival 用于修复和风格化照片废片；Xiaovi Illustrations 适合为文章生成白底粗线的清爽配图；Photo Abstract Editorial 能将普通照片往杂志编辑感方向提升；GC Minimal Zine Poster 只需一句话即可生成极简 zine 海报；TaiT CRT Interface 则制造复古 CRT 科技视觉。文章按废片焕新、正文配图、照片编辑、主题海报和复古视觉五种需求给出选择建议，并附上各 Skill 的 GitHub 链接，方便读者快速上手。
作者开发了一个伦勃朗光棚拍肖像的 Skill，可以将普通照片重构为具有电影感光影的肖像大片。作者以爷爷奶奶的合影为例，将两人分别整理成独立肖像，重新构建背景、构图和伦勃朗光，效果自然动人，保留人物真实的年龄与神态。该 Skill 已在 GitHub 开源分享，作者希望它能帮助普通人从普通照片中获得郑重而漂亮的肖像，让每位被镜头照亮的人都拥有属于自己的主角时刻。
文章指出AI修图效率低下的原因是提示词不够精准。作者提出了高效修图提示词的编写原则，并提供了包括产品精修、融图、物体移除、参考构图、产品光效及工业设计线稿在内的6组实用提示词模板。文章还总结了一套通用的提示词公式，强调明确“改什么”与“保留什么”的重要性。
本文介绍了一套普通人也能复用的低成本产品视觉生产线。作者通过实战演示，从精修产品图、制作拆解爆炸图、场景融图、光效增强到工业设计线稿，详细展示了如何将随手拍摄的“烂图”转化为符合商业标准的产品海报、电商主图及发布会 KV。
作者分享了如何利用 AI 解决游戏开发中 2D 动画素材的制作难题。文章指出直接生成精灵图存在透视偏差和动作不连贯的问题，并提出了一套完整的解决方案：首先使用图像模型生成标准绿幕背景的角色姿势，随后利用视频模型（如 Kling）生成连贯动作，最后通过脚本提取视频帧并合成精确的 Sprite Sheet。这一流程有效规避了 AI 绘图在肢体动态上的缺陷。
