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。
相关文档
为什么你的图总有一股“AI味”？因为你少写了一层视觉载体
文章探讨了AI生图常带“AI味”的根本原因：角色漂浮在数字虚空中，缺乏“视觉载体”（Visual Format）。作者剖析三大病灶：无边界感、无功能动机、信息层次塌陷，并区分风格、载体与输出规格三个概念，提出“商业完成度=主体×风格锚点×视觉载体”的公式。视觉载体通过语境世界观、触觉通感和强制留白来消解塑料感。最后给出三条工程心法：载体前置、描述物理结构、留白策略，帮助创作者从“画画的人”转变为“视觉导演”。
国庆相册里舍不得删的废片，我找到了 25 种新玩法来拯救它们！
作者整理了 25 种 AI 修图创意玩法，帮助大家拯救旅行中拍废的照片，让朋友圈更好出片。核心工具是元宝内置的 Hy Image3.5 Preview 模型，免费且自带大量模板。文章按旅行照片的三类——人像照、风景照、美食照展开，展示了多种玩法及完整提示词：黑白颗粒感杂志拼贴封面、MBTI 漫画登机牌、美式复古潮流海报、JRPG 游戏任务界面、3D 城市地图定位、真人+手绘漫画结合、抽象涂鸦上下拼接等。每种玩法都附详细 prompt，强调保留原图真实质感的同时进行创意二次处理，适合国庆旅行拍照发布朋友圈使用。
GPT Image 2.5 提示词模板：棚拍人像与户外自然光
文章分享了针对 GPT Image 2.5 的两套可直接使用的人像生成提示词模板：单灯棚拍人像与户外自然光。作者提出提示词应遵循官方四段结构（场景、主体、细节、约束），强调模型听得懂的是具体信息而非情绪词。文中给出通用五层骨架、参数配置，以及提示词过长时的删减顺序——先砍细节色彩，最后才动光线和取景。还解析了模板中关键句子的作用，如光斑不打进眼睛、暗部反光补偿等，帮助用户写出可控、稳定的图像生成提示词。
多人同框不翻车——焦点层·站位·关系
本文讲解 AI 绘图生成多人场景的方法论。指出多人图与单人图是不同的问题，需要回答三个核心问题：谁是第一主角、人物站位如何安排、人物之间是什么关系。文章提出多人图的五层结构（公共层、焦点层、身份卡、站位层、关系层、负面词），强调一张图只能有一个第一主角，信息量应按叙事权重分配而非平均分配。同时给出三角构图与景深分层的站位公式，并通过测骨台三人局、观礼台四人局两个完整案例，演示如何用 Prompt 实现清晰的主次关系与剧情感。
角色总变脸怎么办？从"画出一张好图"到"演完一整部剧"
文章针对AI绘画制作连续内容时角色形象不一致的问题，提出三层锁定方法：文字身份卡固定角色核心特征，角色设定图让模型直观看到角色样貌，表演层让角色在镜头中生动起来。通过固定身份层与可变剧情层的分离，解决角色变脸、服装漂移、风格丢失等常见问题，帮助创作者从单张好图进阶到完整剧集制作。
How to Master ChatGPT Images 2.5 (Full Course)
这篇教程系统讲解了如何掌握 OpenAI Images 2.5 的图像生成技巧，涵盖 14 个技巧和 44 个示例，应用于应用设计、网站和产品图制作。作者提出了让视觉决策可见的工作流：先明确图像目的，按目的、画布、内容、关系、外观、检查六个要素撰写提示词，强调属性绑定和对象关系的精确描述。通过 YouTube 缩略图和海岸住宅室内设计两个完整案例，展示了如何组织复杂构图、分配图像区域、描述材质细节，并分析生成结果中哪些指令生效、哪些需要修正。
一张照片，AI 给我做了全套个人 IP 视觉：头像、封面、文章图，全程没求人
作者分享了使用 Punk 老师开源的两个 AI Skill（punk-ip-illustrations 和 Punk-Skill），仅凭一张照片就生成全套个人 IP 视觉素材的完整流程。通过安装 Skill、上传照片生成角色设定板，再迭代优化细节，最终生成统一风格的文章配图、多种头像风格（像素风、手绘等）和封面图（黑红剪影、商业杂志头版等）。作者认为这套流程让个人 IP 设计不再是设计师的专利，大幅节省时间和沟通成本，但关键还是要会想会用。
我用 Codex 做了一套 AI 视觉工作流，就靠这 6 个 Skill
作者李岳分享了基于 Codex Skills 搭建的 AI 视觉工作流，包含六个 Skill：女性写真导演、女性换装导演、通用换装导演、东方仙侠视觉导演、仙侠视频导演和 Seedance 2.5 视频导演。通过将反复踩坑经验转化为规则、路由、默认值和交付格式，把主观审美翻译成可执行的画面参数，形成从人物、服装、场景到镜头和视频方案的完整视觉生产线，强调 Skill 保存的不是形容词而是逻辑判断。
写真Skill升级：人物身份与摄影方案分控的复拍工作流（开源版）
作者开源了升级版写真Prompt Skill，核心改动是将参考图职责拆分：人物身份图只负责“她是谁”，写真参考图负责拍摄方案。新增新机位光照拓扑重建、人物事件驱动的表情因果、背景信息层级控制、去商业抛光检查，以及每轮从原始参考重新编译Prompt的验收机制，避免迭代漂移。作者坦承Skill无法绕过模型上限，不能保证1:1复刻，完整工作流已在GitHub开源。
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。
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。
