全域实景生图提示词引擎

从种子词到可用提示词的距离

当你有一个画面想法，比如“三线城市新开的社区咖啡馆”，直接扔进生图模型，得到的往往是符号堆砌：暖光、木纹、绿植、咖啡杯、模糊背景。它无法回答谁坐在这里、为什么来这里、现在是早上还是下午、收银台背后的屏幕在显示什么。真实感不是滤镜，而是因果链。

Omni Real-Scene Image Prompt Engine 处理的是这段距离。它不调用图像模型，而是把用户给的任意种子词拆解为平台、受众、内容目标、场景任务，再组装成可直接送入 Midjourney、SDXL 或国产生图模型的提示词。

核心能力与关键步骤

这个技能的核心是把生成任务拆成两条流水线：

• V10 视觉裂变引擎：回答应该做哪些图、服务谁、在什么平台、每张图承担什么信息任务，以及变体之间如何真正不同。
• R12 真实世界引擎：锁定地点、时间、人物、空间、物体、动作、光线、文字和因果，确保画面内部逻辑自洽。

输入处理遵循几个关键步骤：

1. 若用户只给一个词，技能先读取 industry-scene-atlas.md，匹配行业对应的最佳场景类型和提问模板。
2. 默认按中国当代真实生产与生活语境补齐平台、受众和空间类型，用户指定其他国家或历史时期时切换相应事实边界。
3. 按真实性模式 A/B/C/D 约束精度：A级允许写“同一真实地点”，B/C/D 级必须声明为同类原创、概念场景或拟真虚构，不伪造新闻证据。
4. 输出格式严格限定为 【主提示词】、【负面提示词】，必要时追加 【一致性锁定提示词】 或 【版式叠字提示词】，不输出分析过程。

适用边界与注意点

• 这是一个 Prompt-Only 技能，唯一交付物是提示词文本，不会调用任何生图或编辑工具。
• 当资料不足以支撑精确复现时，技能会自动降级真实性模式，不会伪造地址、人物、销量或用户证言。
• 不生成可扫描二维码、真实电话、许可证号、虚假星级或评论；不仿造平台原生 UI 或官方文件。
• 批量裂变任务会按 18 个维度做差异门禁，避免只换背景、换脸或换比例的伪裂变。

适合场景：自媒体封面、产品场景图、知识科普配图、小红书图文、品牌主图、工业流程图、旅行纪实等需要真实感画面的提示词生产环节。