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又发现一个 GPT-Image2 生图模板的开源项目:12.7K star。 像我这种懒人没有审美的看过来,再也不怕生图没地方找参考图了。 529个生图案例,看到图片模板合适,直接一键复制提示词拿走即可。

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预告一下,给社区做了一个图像解构插件:Viko。 一键爆破任何图片,让你功力大增!(哈哈哈哈夸张了) 当你在网上冲浪,刷 X、小红书、Pinterest、VSC 论坛,或者任何网页时,看到一张有感觉的图,不用再只是截图收藏。 Viko 可以帮你把这张图: - 画面解构:拆出风格、构图、光线、色彩、成像质感等关键元素 - 反推提示词:输出适合 GPT 图像模型使用的自然语言提示词,即关键词词组,绝对不用JSON - 提示词变体:在保留原图核心气质的基础上,生成新的创作方向 - 直接生成图片:一键从参考图到新图 - 保存到 Eagle:图片和提示词一键保存到本地素材库,方便后续管理和复用 为什么要做这个插件? 其实我个人一直不太喜欢传统意义上的反推。尤其 GPT-Image2 出来以后,那种把图片拆成一大段 JSON,然后追求 1:1 复刻的玩法,对我来说实在太无聊了。 复刻出一张差不多的图,然后呢? 我真正想要的是: 当我们看到一张好图时,能快速抓住它最核心的画面结构,知道它为什么好看,风格在哪里,构图在哪里,光线和质感在哪里。 然后基于这些信息继续发散,做出同一视觉体系下的新图、新玩法、新方向。 这也是 Viko 现在最核心的三个能力: 解构,反推,变体。 目前 Viko 还在内部测试中,等后面上架 Chrome 插件商店,再同步给大家。

古一

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Prompt Fill v1.0 正式发布 🎉 做 AI 绘画的人一定有过这种体验: 看到一张惊艳的图,兴冲冲复制了提示词—— 打开一看,一整段密密麻麻的英文。 不知道哪个词控制风格,哪个词控制构图, 想改又不敢改,怕一动就全崩了。 这就是我做 Prompt Fill 的原因。 1.0版本最重磅的更新:一键「智能拆分」:粘贴提示词 → 自动标注变量 → 生成中英双语填空模板。 这个功能是 v1.0 补上的最后一块拼图。 之前 Prompt Fill 已经有了结构化模板、动态词库、词条联动、AI 扩词—— 但始终缺一个「从零开始」的入口。 现在有了智能拆分,任何一段提示词都能秒变可复用的填空模板。 说起来这完全是一个 Vibe Coding 项目。 我自己又是产品经理,又是UX设计师,从第一行代码到现在的每一个功能,都是和 AI 一起边聊边写出来的。(始终觉得在Vibe Coding且上线的项目中审美说得过去的项目) 从 12 月初的第一个 commit 到今天,历时四个多月,陆陆续续迭代了几十个版本。 目前 GitHub 累计 1.7K Star ⭐ 真的非常感谢大家的支持和喜爱,每一个 Star 都是继续做下去的动力。 接下来的计划: 📌 近期会持续补充更多高质量提示词模板 📌 2.0 已在规划中——面向视频创作的提示词管理、提示词润色、多镜头编排等功能 开源地址 👉 在线体验 👉 欢迎试用、提 issue、给建议,或者直接 Star 支持一下 🙏

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