微信循环表情GIF生成器

SKILL前端设计
前端设计 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把一张角色参考图变成可直接使用的循环动画表情包(GIF 动图)。适用"用参考图做原地循环动图/GIF"的需求,例如"用这张图做猩猩捂嘴偷笑的动图"。流程:参考图 → 原地循环视频(首帧锚定)→ 按帧率抽帧 → 背景透明化(可选)→ GIF 动图。默认输出微信尺寸(320px 长边)且体积 ≤500KB 的 GIF;支持 AI 抠图(rembg)或保留原背景(none);精灵图与帧序列为可选产出。当 miora 视频工具不可用时,自动回退到 VideoGen 通道。

一句话选型结论

按资料字段整理

微信循环表情GIF生成器是前端设计类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类前端设计 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_63ee5aa5/wc-emoji-gif
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

前端设计
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_63ee5aa5仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量12.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
出页面与组件

按描述生成页面结构和组件草稿。

调整样式与布局

改间距、配色与响应式布局。

生成设计说明

把设计稿整理成开发能接的说明。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在前端设计场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
微信循环表情GIF生成器当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
前端设计 只读 GitHub 仓库 882.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel 组合模式 联网访问 GitHub 仓库 385.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel React native skills 前端 只读 GitHub 仓库 246.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
adapt 搜索 浏览器控制 GitHub 仓库 202.7 万 Codex、Claude、Cursor 有
使用我的浏览器 浏览器控制 GitHub 仓库 184.8 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

12.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

表情包循环动图制作(Meme Loop Animator)

概览

把一张角色参考图变成可直接使用的循环动画表情包:参考图 → 原地循环动画视频(首帧锚定)→ 按帧率抽帧 → 背景透明化(可选)→ GIF 动图(+ 可选精灵图 / 帧序列)。

默认只交付一个微信尺寸(≤500KB)的 GIF 动图;循环视频是中间产物不保留,精灵图与帧序列为可选产出。背景默认 AI 抠图透明,也可选保留原背景(none)。

全流程强制完整执行,不提供"只生成视频"或"只抽帧"的降级路径。

工作流

第 0 步:参数确认(整批一次,问清即开工)

用提问工具向用户确认以下内容,规格必须写在问题正文里:

参数 默认值 说明
动作与方向 无默认 如"猩猩吃香蕉",按用户原话
时长 4 秒 循环动画 3~5 秒足够
fps 8 抽帧帧率
起始时间 第 2 秒 从视频第 2 秒开始抽帧,跳过开头常见的姿态过渡
精灵图排布 strip(横向单行) 可选 grid(网格,列数自动)
背景 透明(rembg) 背景复杂用 rembg AI 抠图;纯色背景用 color;保留原背景用 none
输出尺寸 320px(微信) 长边最大像素,--resize 0 为全分辨率(不缩放)

确认正文需写明:产出什么(默认只出 GIF;精灵图为可选、仅游戏引擎贴图需要;帧序列可选保留;视频为中间产物不交付)、规格(时长/画幅/fps/起始时间/排布/背景/尺寸)、使用的参考图路径。画幅默认跟随参考图比例。

第 1 步:环境准备

  1. 检查 Pillow:python -c "import PIL",缺则 pip install pillow
  2. ffmpeg 由脚本自动发现(环境变量 FFMPEG_PATH → 系统 PATH → imageio-ffmpeg 包);都没有则 pip install imageio-ffmpeg
  3. 背景透明化默认走 rembg:python -c "import rembg",缺则 pip install rembg(首次运行自动下载模型,属正常等待,不要当成故障)
  4. 若选 none(保留背景)且需要纯色快抠,则不需要 rembg,但 color 模式需要 numpy

第 2 步:生成循环动画视频(首帧锚定)

优先用 mcp__miora__miora_frame_to_video:先调用 connect_cloud_service 预检获取 clientTempToken,再以其作为 tempKey 调用,参考图必须作为 first_frame 传入。提示词按 references/video-prompting.md 构建,核心是"原地循环三条硬约束"(动作原地发生、点位尺寸不变、相机静止)。

轻量化(生成时就走低分辨率):miora_frame_to_video 的 resolution 参数仅接受 768P / 2K(实测传入 480p 会被拒),默认即 768P,无法在视频生成阶段低于 768。因此“小尺寸”只能靠下游脚本的 --resize 兜底;resolution 在此仅用于选择 768P 或 2K(2K 更大更慢,不推荐)。

回退通道(实战必需):若当前会话的延迟工具索引里找不到 miora_frame_to_video,改用 VideoGen 工具(用 ToolSearch 发现)。VideoGen 同样支持 image-to-video:把参考图绝对路径传入 image 参数、seconds 设为确认时长、prompt 写入同样的循环约束,并省略 aspect_ratio(画幅由输入图决定)。VideoGen 直接返回本地 mp4 路径,无需二次上传。

水印提示(实战必知):VideoGen 回退通道会在生成的视频左上角叠加一个半透明浅色小框(含浅字,逐帧固定在同一处),属静态叠加层而非画面内容。保留原背景(none)模式下它会留在成品里。用第 3 步的 --remove-watermark 可在生成时一并去除;若 GIF 已生成,用 scripts/remove_watermark.py 单独后处理即可(见第 3 步)。

提示:生成视频可能耗时几十秒到几分钟。超时报错时先用任务状态查询工具查后端状态,任务仍在跑就不要重发,绝不重复计费。

第 3 步:抽帧、背景透明化与合成

视频拿到本地文件后,运行本技能自带脚本,一站式完成抽帧 → 背景透明化 → GIF + 精灵图:

python scripts/build_gif_and_spritesheet.py \
  --video <视频路径> \
  --out-dir <输出目录> \
  --fps 8 --start-time 2 \
  --layout strip \
  --bg-removal <rembg|color|none> \
  --remove-watermark \
  --no-keep-frames --cleanup-video
  • 流程顺序固定:先抽帧,再透明化,最后合成;合成用的全部是最终成品帧
  • 脚本会自动发现 ffmpeg;帧 PNG 保存在 <输出目录>/frames/
  • 轻量化三连:--resize 默认已是 320(微信尺寸,无需再传);--no-keep-frames 删除抽帧 PNG;--cleanup-video 删除输入 mp4。三者叠加后默认只保留 GIF,最省空间。
  • 精灵图(spritesheet)默认不再生成:它是游戏引擎用的纹理图集,GIF 表情包不需要,且额外占体积(透明版约 0.9MB、保留背景复杂图可达 4MB)。需要游戏引擎贴图时再显式加 --sheet。
  • 背景透明化:默认 rembg(AI 抠图,适用任意背景);纯色背景用 color(加 --bg-color "#RRGGBB",缺省自动检测,--bg-tol 调容差);none 保留原始背景,不做抠图
  • 去水印(可选):VideoGen 回退通道会在视频左上角叠加半透明浅色水印小框(逐帧固定)。加 --remove-watermark 即可在生成时一并去除——默认自动检测左上角水印包围盒,必要时用 --wm-bbox x0 y0 x1 y1 显式指定、--wm-feather 调边缘羽化(默认 2px)。若 GIF 已经生成好,不必重跑整套流程,直接后处理:python scripts/remove_watermark.py --gif <gif路径>(默认输出 <原名>_nwm.gif,同样支持 --bbox / --feather / --no-detect)。去水印核心见 scripts/watermark_utils.py,纯 Pillow 实现、带安全护栏(检测不到或边框过大时原样返回,绝不破坏原图)。
  • 像素风保持默认(全局调色板、无抖动);非像素风可加 --dither
  • 保留背景(none)且色彩复杂的图若超 1MB:把 --resize 降到 240 并 --fps 5 进一步减重。微信表情 GIF 限制约 1MB、建议 240–480px
  • 体积硬上限 --max-kb:默认 500KB。脚本构建 GIF 后若超上限,会自动降分辨率(长边最低压到 ~140px)仍超则隔帧抽除减少帧数,直到达标或达下限;最终尺寸以脚本摘要的 "自动缩放至 x.xx" 为准。透明背景或保留背景都适用,无需手算尺寸。
  • 网格排布:--layout grid,列数用 --cols N 指定(0 为自动)
  • GIF 为 1 位透明(--alpha-thresh 控制阈值,默认 128);none 模式下 GIF 为不透明、保留背景;精灵图与帧 PNG 保留 8 位半透明 alpha
  • 帧序、帧数、产物尺寸以脚本输出的摘要为准,不要复述输入参数

第 4 步:交付与验收

  • 汇报实际路径、使用帧数、GIF 帧间隔(全部读自脚本摘要)。默认只交付 GIF,视频 mp4 与抽帧 PNG 已删除;精灵图仅在显式 --sheet 时才产出。
  • 透明效果肉眼验收:帧 PNG / 精灵图看 alpha 是否干净,GIF 看透明区域是否有上一帧残影;抠图边缘发糊时可用 --rembg-model isnet-general-use 提升精度
  • 比对实际值与确认过的规格是否一致(时长、fps、起始时间、排布、背景)
  • 人物点位/尺寸/相机"三不变"已在生成时硬约束,但动作本身的起伏属正常,请用户以成片为准
  • 不承诺"画面流畅""循环无缝"等无法从数据确认的项,交由用户肉眼验收
  • 验收不合格不自动重做,是否重做由用户决定

已知坑点(实战记录)

  • VideoGen 回退通道会加左上角水印:生成的视频左上角有一块半透明浅色小框(含浅字),逐帧固定,属静态叠加层。保留原背景(none)模式下它会留在成品里。处理办法二选一:① 生成时给 build_gif_and_spritesheet.py 加 --remove-watermark;② GIF 已生成则用 scripts/remove_watermark.py --gif <gif> 单独后处理。自动检测在左上角按尺寸比例取清理区(长边约 20%、封顶 140px;高约 10%、封顶 48px),并用多级背景回填(正下方平移 / 右邻均值 / 外圈均值)+ 边缘羽化去除,带饱和度护栏防误伤角色;对一般视频左上角水印有效,若失败或水印位置特殊,用 --bbox x0 y0 x1 y1 手动框定。
  • 背景保留(none)模式脚本 bug 已修:旧版 build_gif_and_spritesheet.py 在 --bg-removal none 时会因帧为 RGB(无 alpha 通道)在 GIF 合成处崩溃。本技能已在该分支把帧转为全不透明 RGBA,背景可正常保留。
  • miora 工具不可用时:部分会话延迟工具索引不含 miora_frame_to_video,此时必须改走 VideoGen;VideoGen 的 aspect_ratio 对图生视频无效,不要传。
  • GIF 体积:保留背景的 GIF 因颜色信息更多,体积约为透明版的 2~2.5 倍(如 2.5 MB → 6 MB),属正常。
  • 微信尺寸:--resize 默认 320px(微信建议 240–480px 区间);透明背景图 320px 通常 < 1MB,但保留背景(none)且色彩复杂的图在 320px 仍可能 > 1MB(如保留背景实拍图约 1.8MB),需降到 --resize 240 + --fps 5(约 880KB)才达标。
  • 视频分辨率下限:miora_frame_to_video 的 resolution 只接受 768P / 2K,无法在生成阶段低于 768;小尺寸完全依赖脚本 --resize,不要指望靠视频分辨率压。
  • 无法直接出 GIF:当前 miora 工具只有视频生成模型(frame_to_video 等)能产生运动,没有“直接出 GIF/帧序列”的通道。视频是绕不开的中间产物;用 --no-keep-frames --cleanup-video 组合不保留任何中间文件(抽帧 PNG 与输入 mp4 都会删掉),默认只留 GIF(若显式 --sheet 才多一张精灵图)。

更新日志

v1.1.0(2026-10-22)

  • 新增去水印能力:图生视频回退通道(VideoGen)会在成品左上角叠加半透明浅色水印小框(逐帧固定),本版本集成一键去除。
  • scripts/watermark_utils.py(新增,纯 Pillow):去水印核心。在左上角按尺寸比例取清理区,三级回填(正下方平移回填 / 右侧紧邻墙面均值 / 外圈均值兜底),并对右/下边缘做羽化消除接缝;带饱和度护栏,遇到高饱和角色/主体则跳过、绝不破坏原图;检测不到也原样返回。
  • scripts/remove_watermark.py(新增):独立后处理脚本,专治「已生成好的 GIF」——python scripts/remove_watermark.py --gif loop.gif,默认输出 &lt;原名&gt;_nwm.gif,支持 --bbox 手动框定、--feather、--no-detect。
  • build_gif_and_spritesheet.py:新增 --remove-watermark / --wm-bbox / --wm-feather,在抽帧后、缩放/透明化前顺手去水印(生成时一步到位)。
  • SKILL.md:补充去水印用法、命令示例与 VideoGen 水印坑点说明。

硬约束速查

  • 参考图作首帧传入,任何情况下不用纯文字生成替代
  • "三不变"(点位、尺寸、相机)必须写进每条生成提示词
  • 抽帧参数按用户指定值;未指定用默认值并在确认时展示
  • 流程不拆开单独执行

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
微信循环表情GIF生成器怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_63ee5aa5/wc-emoji-gif。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

微信循环表情GIF生成器支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

微信循环表情GIF生成器权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

微信循环表情GIF生成器收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

微信循环表情GIF生成器用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。