跳到主要内容
prolist.
发现项目AI 收集我的项目我的模型
正在确认账号…
prolist.

发现有价值的项目,留下有依据的判断。

项目专题关于我的收藏
© 2026 prolist项目知识,由人判断。

IDEAS CONNECT PROJECTS

沿着兴趣,发现项目。

从一个标签出发,打开一份值得研究的档案。

收集项目线索
筛选与排序 · 已应用
地图列表
不限标签8AI图像生成6提示词工程4多语言2开源2模板化2商业设计2社区驱动2GPT Image-22产品海报1定时任务1多视图生成1角色设计1

项目搜索结果

找到 8 个项目

清除筛选

以下内容已由 AI 根据历史资料整理,供本地测试,未经人工复核。

内容创作主题配图

GPT-Image 2 品牌包装系统提示词

一套通过约2000字模块化提示词,为任意品牌与品类生成品牌提案级包装系统展示图的方法论。

这是一套专为 ChatGPT Image 2.0 设计的品牌包装系统展示图提示词工程方法论,由 @MrLarus 实战验证。其核心是一套约 2000 字的中文提示词模板,用户只需替换【品牌名称】和【品牌类目】两个变量,即可生成包含手提袋、礼盒、单品盒、瓶罐容器、标签贴纸、产品本体等多种包装载体,且所有元素共享统一品牌视觉识别系统的展示海报。该方法论通过十层模块化控制架构,分别约束画幅、品牌系统完整性、品类适配、元素数量、视觉一致性、配色机制、构图、视觉风格、光影和最终效果。其核心设计思想包括系统感优先、受控发散配色、克制即高级、品类驱动、提案感优先和三段式构图。报告显示,该方法已在美妆、轻食、烘焙、茶饮四个不同品类品牌上生成高质量输出。该方法论适用于品牌提案、电商视觉升级、创业团队 MVP 视觉、设计灵感探索和设计教育等场景,但报告也明确指出其局限,包括品牌深度不足、Logo 真实性有限、输出为位图不可直接用于印刷、存在版权风险以及品类覆盖有限。

模板化品牌包装设计品牌视觉系统
09.08
内容创作主题配图

GPT IMAGE2 角色设计卡 Prompt 工程

从单张角色图自动生成官方设定级角色设计卡的 Prompt 工程方法

本收藏聚焦于 GPT IMAGE2(gpt-image-1.5)在角色设计卡(Character Sheet)场景下的 Prompt 工程方法论。核心能力是从单张角色图片自动生成包含三视图、表情变化、装备分解、色板和世界观设定的专业级角色设定图。传统制作需资深设计师 1-3 个工作日,而该方法可在约 10 秒内完成,成本约 $0.05-0.10/张。其原理基于 VQ Token 与 Text Token 的统一空间,使模型能同时理解图像与文字指令,保持多视图一致性并自动推理世界观。标准 Prompt 包含锚定指令、质量锚词、结构要求和风格约束。实际使用通常需要 1-3 轮迭代优化,中/日/英三种语言 Prompt 均有效。该方法适用于游戏角色概念设计、漫画设定集、VTuber 形象、TRPG 角色卡及 IP 授权资料等场景,但存在细节可能出错、文字渲染有限、风格依赖原图等局限。

多视图生成角色设计色板提取
09.08
AI 智能体主题配图

GPT Image 2 自动化生图套利实战

基于 GPT Image 2 与 MaxHermes 的自动化生图套利方法体系

本收藏记录了一套基于 OpenAI GPT Image 2 图像生成能力与 AI Agent(MaxHermes)自动化编排的商业化变现方法体系。核心思路是利用 GPT Image 2 的高质量生图能力,结合 MaxHermes 的自动化任务编排,将原本需要人工完成的生图任务变成 7×24 小时自动运行的流程。报告指出,该方法体系解决了“知道能赚钱但没时间做”的痛点,并提供了从低到高的六种变现路径,包括老照片修复、教育素材资料包、电商商品图、社媒起号、倒卖 API 和接单赚钱。报告还介绍了四层技术架构,包括图像生成能力、提示词工程、AI Agent 自动化编排和远程控制层,并说明了自进化 Skill、定时任务和微信控制等核心机制。报告同时指出了该方法的局限,如窗口期短、平台依赖、竞争加剧、质量不稳定和客户获取难等。

定时任务提示词工程图像生成
09.08
内容创作主题配图

AI形象照接单级模板提示词

一套分层锁定的AI生图提示词架构,将专业摄影参数硬性锁定,仅开放客户定制区,实现标准化接单交付。

AI形象照接单级模板提示词是一套结构化的AI生图提示词工程方法论,旨在将Midjourney、Flux、GPT Image等AI图像生成工具的输出质量从“塑料感”提升到商业影楼级写真水准,并实现标准化接单交付。其本质是分层锁死的提示词架构:将摄影参数(镜头、光位、胶片质感)硬性锁定,仅暴露客户定制区(动作、穿搭、修饰)作为可变变量。用户只需复制模板、填入客户需求、让LLM生成最终提示词,并配合客户原始照片垫图出图。该方法论解决了传统AI生图的六大痛点,包括“塑料微商味”、非标交付、摄影知识门槛、客户需求翻译困难、效率低下和AI发散不可控。核心思想是“锁定底层参数,只动客户变量”,通过三层分离架构(客户定制层、项目设定层、摄影锁定层)实现。报告还提供了五套风格模板(影楼级黑白写真、王家卫复古港风、法式冷金油画感、美漫赛博硬核风、时装型录Lookbook),以及标准接单出图流程、工具环境、常见问题排查和优缺点分析。

接单变现模板化商业摄影
09.08
内容创作主题配图

OpenNana 提示词图库

中文原生的 AI 图像提示词视觉化图库,收录 104+ 条精选案例覆盖多种主流模型

OpenNana 是一个 AI 图片提示词分享平台,核心产品是提示词图库,目前已收录 104+ 条精选提示词案例,覆盖 Nano Banana Pro、GPT Image-2(ChatGPT)、Grok、Seedance 2.0 等主流 AI 图像/视频生成模型。平台定位为 AI 图像创作者的灵感库和提示词参考站,提供浏览、搜索、收藏高质量提示词的功能。核心能力包括多模型覆盖、分类筛选(按模型、媒体类型、标签)、视觉化展示(每条提示词配有生成效果图)以及一站式体验(提供 AI 生图、AI 生视频、生成记录等工具)。平台采用三维分类体系:模型、媒体类型、标签,便于用户快速定位目标提示词。设计原则包括视觉优先、多模型平等、标签化组织、创作者溯源、平台一体化和持续更新。平台还内置 AI 生图工具,用户可一键生成图片。

视觉化展示提示词图库中文原生
09.08
内容创作主题配图

YouMind GPT Image 2 提示词库

社区驱动的 GPT Image 2 提示词策展平台,提供已验证提示词与多语言支持

YouMind GPT Image 2 提示词库是一个由 YouMind 团队维护的社区驱动型 AI 图像提示词集合平台,覆盖 OpenAI GPT Image 2 模型。截至 2026 年 4 月 21 日,平台已收录 725+ 条提示词,并以每日更新的速度持续增长。平台提供 Web Gallery 和 GitHub 开源仓库两种使用方式,支持 16 种语言版本,采用 CC BY 4.0 开源协议。核心功能包括瀑布流布局、全文搜索、分类筛选、AI 一键生成以及社区投稿系统。平台从用途、风格、主体三个维度对提示词进行分类,共 44+ 个类别。此外,部分提示词支持 Raycast Snippets 集成,便于用户模板化使用。平台通过 GitHub Actions 每 12 小时自动同步更新,确保内容时效性。

多语言开源社区驱动
09.08
内容创作主题配图

GPT-Image 2 极简几何海报提示词

一段结构化提示词,让 AI 为任意产品快速生成极简几何装置风的商业级产品海报。

这是一套基于 ChatGPT Image 2.0 的提示词设计方法论,属于 AI 图像生成领域的 Prompt Engineering 范畴。其核心是通过一段精心设计的结构化提示词,让 AI 为任意产品一次性生成极简几何装置风的产品海报,达到商业级品牌 KV 级别的视觉效果。该方法旨在解决商业产品海报制作中“质量-成本-速度”的不可能三角,通过一段提示词加一张产品图,在几十秒内产出品牌级海报。提示词支持双模式输入:提供产品图时保留其核心外观特征与配色;仅输入产品名时,则自动生成符合产品定位的外观与包装设计。其底层依赖 OpenAI 的 GPT-Image 2.0 多模态图像生成模型,但提示词的设计逻辑可迁移至其他图像生成模型。

产品海报批量生产商业设计
09.08
EvoLinkAI 的 GitHub 头像EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-API-and-Prompts
内容创作GitHub 项目

awesome-gpt-image-2-prompts

GPT Image-2 提示词社区精选百科,收录 31+ 条真实案例与五大类别

awesome-gpt-image-2-prompts 是由 EvoLinkAI 团队维护的 GPT Image-2 提示词精选合辑,托管在 GitHub 上,采用 CC BY 4.0 协议开源。项目定位为 GPT Image-2 提示词的百科全书式参考库,收录人像摄影、海报插画、角色设计、UI 仿真、社区实验等五大类别的真实提示词与生成效果图。截至 2026.4.19,收录 31+ 条精选案例,来自 X/Twitter、创作者社区和公开演示。项目提供 11 种语言版本,持续更新。核心理念是"真实案例 > 理论指导",强调提示词原汁原味、图证合一、创作者溯源。项目还提炼了五种提示词写作模式,包括摄影参数式、设计需求式、规格清单式、场景仿真式和极简指令式,帮助用户理解和掌握 GPT Image-2 提示词的写法。

多语言精选合辑开源
09.08