作者使用模思智能开源的 5B 参数图像生成模型 MOSS-Image，为 Claude 和 DeepSeek 设计拟人化角色形象。文章分享了角色设计思路：Claude 采用橙棕奶油配色体现温暖复古气质，DeepSeek 延伸蓝色海洋主题。作者重点介绍了 MOSS-Image 的优势：生成速度快于 Stable Diffusion 和 ComfyUI，支持准确的中英文文字渲染、JSON Layout 布局控制、最长 4K tokens 提示词，并提供 Prompt Enhance 提示词增强功能。模型基于国产 PPU 算力平台训练，已开放 Base 和 SFT 版本权重，支持动漫、写实等多种风格，目前可免费体验。
作者分享了零基础也能上手的 ComfyUI 部署教程：租用云 GPU（RTX 4090 48G），把部署工作交给 AI（Codex），一句话完成环境配置，并提示优先使用平台公共模型库避免长时间下载。随后导入现成工作流，通过修改提示词中的中文引号内容生成带文字的海报图。文章还实测对比了 MOSS-Image 与 FLUX 3 Klein 两个 5B 级开源文生图模型，进行八组同题生成和 30 次连续造型编辑实验，给出构图控制适配器的解决方案，并附完整工作流与提示词下载链接。
作者用一道难题对比测试开源 5B 图像模型 MOSS-Image 与闭源最强的 GPT Image 2.5：在一张水墨长卷中画出李白临江举杯场景，写出《将进酒》全文12行书法，配标题、作者、朱印和英文，并精确控制酒杯数量。第一轮两者都通过，但第二轮仅改两处细节后，GPT Image 2.5 数错酒杯，MOSS-Image 两轮全部正确。文章分析了小模型在中英文渲染、长提示词理解（支持4K tokens）和风格控制上的优势，并分享了结构化布局、负面约束等复杂提示词技巧，附完整提示词。MOSS-Image 已开源权重和代码，支持 LoRA 微调，ComfyUI 下载量突破70万。
作者测试了模思智能开源的 5B 生图模型 MOSS-Image，重点验证其文字渲染与 JSON Layout 结构化布局能力。通过虚构日系甜品店海报案例，对比传统自然语言 Prompt 与 JSON 布局控制的效果差异：JSON 可将人物、产品、标题等元素按坐标框精确定位，类似写前端页面。三轮测试覆盖主视觉、商业活动海报排版及中英文文字生成，验证了文案正确率、版式适配与视觉融合。结论是 JSON Layout 虽非 PS 级精确编辑，但能将模糊排版需求变为结构化描述，对商业海报、电商图等场景具有实际价值。
作者实测国产开源生图模型 MOSS-Image，重点验证其 JSON Layout 对文字、物体位置和画面构图的可控性。文章对比了普通提示词与 JSON Layout 在同一封面需求下的生成效果，详细讲解了中心坐标系和 yxyx 格式的 bbox 写法、在线体验参数设置、官方示例分析，以及 ZeroGPU 额度问题和本地部署方法。作者强调可复用的不是某张图，而是一套固定种子、对照测试的评估方法，认为 JSON Layout 让提示词变成可保存、可修改的布局资产，使 AI 生图真正进入设计工作流。
文章介绍了如何制作 AI 角色设定板（Character Sheet）以实现人物一致性控制，这是打造 IP 和提升作品留存率的关键技能。作者将角色卡视为一张角色视觉定义图，分四个步骤讲解：一是通过正面、侧面、背面多视角固定角色的脸部特征与整体造型；二是通过表情、微表情、姿态和手部动作增强角色表现力；三是补充发型、服装材质等细节说明以提升质感；四是结合图像生成工具与完整提示词模板进行实操。核心原则是所有小图都服务于中心主形象图，为 AI 提供一份'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。
本文是对阿里最新发布的千问图像模型 Qwen-Image-2.0 的深度实测报告。文章详细介绍了该模型在提示词长度支持（1k token）、中文文字渲染准确性、指令遵循能力以及2K高清直出等方面的显著提升。作者通过水煮肉片菜谱、人物写真、PPT制作、信息图生成等12个具体场景的实测案例，展示了模型在复杂排版和中文语义理解上的优势，同时也指出了相较于Banana Pro在自主审美和推理能力上的不足。
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题，提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线：先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念；再学会高效提问；然后选一个通用 AI 助手用熟；之后分创作者路线（做图、视频、语音）和开发者路线（MCP 与 Agent 开发）深入；最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够，而是顺序不对'，并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议，倡导边用边学、动手实践。
作者实测开源的 MOSS-Image（基于 5B DiT 主干）文生图模型，创作宋城市集、汴京灯市、青绿千里江山等中国风作品。文中分享了通过 JSON Layout 控制构图、中文店招直出、参考布局改材质（丝绸、青瓷、墨金）等玩法，并给出具体参数与工作流：先写场景拆布局，再生成、放大核对、迭代修改。模型 Base/SFT 权重与代码已开源，支持 4K tokens 提示词与微调。
文章总结了一套用于消除AI写作套路的写作Skill规则。作者以V2EX网友讨论和RUC新闻坊实验等为证据，归纳出'不是……而是……'、三段式、对偶、大词、行话、程度词堆叠、科学名词比喻、假精确、编造事实等12条AI写作套路，并为每条制定了明确的删留条件。作者分享了与Claude、ChatGPT等模型多轮协作改稿的4道工序，并指出Claude初稿中4处事实错误说明规则无法替代人工核查。作者认为AI套路源自人类写作被模型放大，保持个性需依靠一手采访、自己的假设、多轮互动以及选用不同模型。
作者ALEX分享用AI提示词捏出好看且具辨识度的人像方法。文章先提供九种面部搭配的短提示词作为起点，再以实例讲解五官搭配原则：先选定一个突出点（如杏眼），再选择两个配合点（鼻唇、脸廓）进行调整，最后精修整体比例，即三庭分段与横向间距。文中分步演示减薄嘴唇、放柔脸廓、上移鼻底等调整，并强调保留人物特点、区分唇厚与嘴宽等常见误区。核心方法论是'一个突出点、两个配合点、整体比例精修'，让人物特点一路延续。
作者用 4 段相同提示词对比测试了蚂蚁百灵开源的 Ming-Image-0.1-Design 与 MidJourney 在 SaaS Dashboard、中文活动海报、透明背景产品素材、中文信息图四个设计场景下的表现。结论是两者定位不同：Ming 中文文字渲染准确、布局执行力强、原生支持 RGBA 透明背景输出且免费开源（MIT 协议），适合直接生成可用的 UI 稿、海报和信息图底稿；MidJourney 则在视觉质感、光影氛围和风格多样性上明显占优，适合概念效果图和产品渲染。文中还介绍了 Ming 的 Design-Layer 拆层能力，可拆成多个透明图层并转为可编辑 PPT。最终建议按需求选择：要能直接用的图选 Ming，要好看的图选 MJ。
