数字人形象养成工作室

解决什么问题

生成数字人形象时，最常见的痛点不是“画一张”，而是“连续多张不崩脸”。发型、眼型、配饰、年龄感一旦在每次提示词里临时改，就会变成不同角色。这个技能把角色设定与场景生成拆成两层：固定 Character Sheet 负责“他是谁”，可变 Scene Card 负责“现在在做什么”。

技能如何工作

• 身份初始化：将发色、眼型、signature_accessory、core_vibe、服装风格等写入 character-sheet.yaml，并标记 meta.confirmed: true，未确认身份时不进入场景生成。
• 场景生成：调用 MiniMax image-01 的 image_generation 接口，通过 gen.py 的 CharacterSheet、SceneCard、Engine 渲染稳定提示词，并下载 data.image_urls[0]。
• 一致性锚点：可选传 image_file 作为正面/侧面参考图，用于锁脸和锁身；资料特别提示 image_base64 在 MiniMax 侧不可用。
• 审核降级：遇到 1033/1026 等审核拒绝时，最多重试 2 次，只调低 Scene Card 的服装与姿态，不改 Character Sheet。

适用边界

适合需要连续输出角色图、照片组、Cosplay 图的工程师与创作者；不适合依赖裸露、内衣、敏感身体关键词的场景。安全策略是“描述衣服，不描述身体”，例如用 form-fitting dress that hugs her curves 代替直接的身体词。