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更新于 10-27 00:15

设计与创作

20,981 个结果

ai-image-generation

该技能用于通过 inference.sh CLI(belt)生成 AI 图像,支持 GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve 等 50 多个模型。使用前需安装 belt CLI 并登录,然后通过 belt app run 指定应用 ID 与 JSON 输入(如提示词、图像、宽高比等)来生成或编辑图像。提供的模型覆盖文生图、图像编辑、局部重绘、文本渲染、专业放大等用途,并列出各模型的 App ID 与适用场景,例如 GPT-Image-2 适合文本生成图像、编辑与局部重绘,FLUX Dev LoRA 适合带自定义风格的高质量生成,FLUX.2 Klein LoRA 支持 LoRA 且速度快,P-Image 系列主打快速经济与预设风格,Gemini 系列为 Google 模型,Grok Imagine 支持多种宽高比,Seedream 系列提供 2K-4K 画质,Reve 支持自然语言编辑与文本渲染,Topaz Upscaler 用于专业放大,FLUX Klein 4B 价格极低。文档还给出多个命令行示例,包括文生图、图像编辑、批量拼接图像与放大图像,并列出相关技能安装命令。

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nano-banana-2

nano-banana-2 是一个通过 inference.sh 命令行工具(belt CLI)调用 Google Gemini 3.1 Flash Image Preview 模型进行图像生成的技能。它可以实现文生图、基于输入图片的图像编辑、多图输入等能力,支持指定生成数量、宽高比、分辨率(1K/2K/4K)和输出格式,并可选启用 Google 搜索实时信息落地。使用前需安装 belt CLI 并登录,然后通过 belt app run 命令传入 JSON 参数即可生成图像;也提供 Python SDK 支持流式进度输出。该技能适合需要以脚本或命令行方式批量生成、编辑图像的用户,具体收费与额度信息暂未提供。

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video-prompting-guide

本技能是一份 AI 视频生成提示词编写指南,提供通过 inference.sh 的 belt CLI 调用视频模型时的最佳实践与技巧。内容涵盖提示词结构公式(镜头类型+主体+动作+场景+光线+风格+技术参数)、镜头类型与运镜方式对照表、光线与风格关键词,以及产品演示、自然纪录片、城市生活、美食、科技未来感等场景的示例命令。指南还列出常见错误(过于笼统、多场景混杂、缺少运动、风格冲突、缺少光线)及改进方式,并给出 Google Veo、Seedance、Wan 2.5、Grok 等模型的针对性提示,以及从基础到逐步细化的迭代式提示词工作流。

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game-systems-design

这是一套与引擎无关的游戏系统设计方法,用于在跨系统架构层面建模游戏的整体行为,而非罗列功能清单。它把游戏视为相互作用的部件、状态、关系与反馈,区分核心循环(玩家即时决策的意图—行动—状态变化—反馈周期)与元循环(改变未来尝试条件的较慢周期),并结合强化反馈与平衡反馈进行分析。流程涵盖明确目标体验、界定系统边界与时间尺度、盘点部件状态与关系、闭合反馈回路、连接核心与元循环、设计玩家心智模型、纸上推演多种轨迹诊断、针对单一不确定性制作原型、开展试玩并重建理解、在正确层级进行修改,以及分层沟通设计。适用于游戏系统架构、反馈回路分析、核心/元循环设计与试玩验证,输出含状态表、公式、图表、转换规则与伪代码等,资料暂未提供具体收费、平台或安装方式。

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