Image-2 图像提示词生成器

解决的问题

图像模型对短中文描述响应不稳定，常出现光线、构图、氛围缺失或过度泛化。image-prompt-skill 面向这类问题：把“下雨天咖啡馆窗边”“夜晚公园跑步”这类日常描述，整理成适合 GPT Image-2 的结构化英文提示词。它不是图像生成 API，也不负责调用外部服务，而是专注于提示词工程：补足视觉细节、选择风格术语、控制长度，并给出可对比的变体。

如何工作

技能会按几个维度拆解输入：

• 光线与时间：将清晨、阴天、雨夜、梦境无时间感等映射为 golden hour、diffused overcast light、neon lights 等术语。
• 场景与构图：把室内、街道、风景、人物、食物、幻想空间转为 cozy interior、street photography、flat lay、surreal composition 等构图语言。
• 情绪与风格：识别宁静、忧郁、浪漫、梦核、奇幻等氛围，并套用摄影写实、胶片、电影感、插画、极简/新中式、梦境/幻想等预设。

输出通常包含 2-3 个风格变体、Negative Prompt 和 --ar 长宽比建议，例如人物肖像用 9:16，桌面壁纸用 16:9，宽幅电影感用 21:9。

适用边界

适合把中文场景快速转成英文图像提示词，尤其需要风格对比、负面提示词和画幅建议时。它不生成图片，也不调用 API；若用户要求真实人物、具体品牌或精确文字排版，需要额外补充约束。对非常抽象的指令，技能会做合理推演，但仍应尽量保留原意，避免加入用户未提到的人物或对象。