技能介绍

解决什么问题

在 AI 生图工作流中，直接输入“少女”或“海边”这类简单词汇，往往只能得到缺乏质感、光影平庸、甚至出现多指或塑料皮肤的废片。摄影师级别的出图不仅需要复杂的提示词拼凑，还需要手动设定光圈、快门、ISO 和胶片型号。这个技能旨在将繁琐的摄影知识库和后期修复逻辑内化，让大模型能像专业摄影指导一样自动补全画面细节并直接输出高质量图像。

核心工作机制

该技能通过多维矩阵和默认增强策略，将极简输入转化为结构化的摄影级 Prompt：

自动参数注入：根据拍摄意图自动匹配 f/1.4、1/250s、ISO 200 等光学三要素，并挂载如 Kodak Portra 400 或 Cinestill 800T 的胶片色彩科学。
姿态与光影法则：内置 Valenzuela 摆姿原则和经典布光方案（如伦勃朗光、蝶形光），自动规避躯干显宽、关节僵直等结构性问题。
人群物理光影适配：针对不同肤色、年龄和性别，调用次表面散射（SSS）和镜面高光参数，避免肤色显病态或光影失配。
瑕疵修复与质量自检：自动附加针对塑料皮肤、多指等 8 大伪影的修复关键词，并在输出前执行 21 项指标自检，不通过则自动补全重试。

适用边界与注意点

参考图优先级：当上传参考图时，技能会优先严格复刻参考图的姿态、光影、色彩和构图，默认增强策略降级为第二优先级。仅在替换人物或场景时使用默认矩阵。
Token 消耗：对于复杂或模糊的输入，系统会展开全表扫描以匹配最佳参数，这会增加一定的 Token 消耗；简单输入（≤10字）则仅加载单一子集以保持高效。
复杂场景限制：虽然支持环境肖像和跨年龄迁移，但在极端低光或高度动态的场景中，仍需依赖底层生图模型的物理渲染能力，技能主要负责参数与语义的精准锚定。