WeChat Sticker Maker - 微信表情包制作 Skill

概述

用户上传一张参考图（人物/动物/角色照片），提出风格要求（如 Q 版卡通、超写实、水墨风、像素风等），先输出定妆照供用户确认，确认后批量生成表情包，最终输出符合腾讯微信表情开放平台规范的图片/专辑文件。

核心能力

1. 参考图 → 定妆照：基于参考图生成角色定妆照（保持人脸/角色特征一致性）
2. 用户确认后批量生成：一次生成一张或多张表情
3. 表情类型：静态表情（PNG）+ 动态贴图（GIF）
4. 腾讯合规：所有输出自动适配微信表情开放平台规范
5. 配套素材一次到位：主图 / 缩略图 / 详情页横幅 / 封面图 / 聊天面板图标，
   以及赞赏引导图（750×560）+ 赞赏致谢图（750×750）全部由脚本自动产出（含文案），
   不需要再手工做图

前置条件

✅ 用户必须自备

⚠️ 无内置 Key

本 Skill 不内置任何默认 API Key。使用者必须自行配置才能运行。所有 API 调用费用由使用者自行承担。

配置指引

方式一：通义万相（推荐 ✅）

支持参考图保持角色一致性，最适合做角色表情包。

# 1. 注册获取 Key（免费额度够用）
#    访问 https://bailian.console.aliyun.com/
#    开通「通义万相」服务 → 获取 API Key

# 2. 配置环境变量
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

方式二：OpenAI DALL-E 3

# 1. 获取 Key
#    访问 https://platform.openai.com/api-keys

# 2. 配置环境变量
export STICKER_API_KEY="sk-xxx"
export STICKER_PROVIDER="openai"

🏠 OpenClaw 智能体配置

如果你在 OpenClaw 智能体中使用本 Skill，只需在智能体配置中添加环境变量即可：

方式 A — 通过 OpenClaw 配置文件（auth-profiles.json）：

{
  "authProfiles": {
    "dashscope": {
      "env": {
        "DASHSCOPE_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

方式 B — 在 OpenClaw 环境变量面板中直接添加 DASHSCOPE_API_KEY。

配置一次后永久生效，智能体会自动读取 Key 完成生图。用户无需了解具体技术细节。

验证配置是否成功

# 终端验证
echo $DASHSCOPE_API_KEY    # 应该输出你的 Key，不为空即配置成功

脚本运行方式

# 1. 安装依赖
pip install requests pillow            # 用 OpenAI 的话再加: pip install openai

# 2. 设置环境变量（如果还没配）
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"

# 3. 写表情清单（推荐 stickers.json，不必改 Python）
#    也可编辑 scripts/generate-stickers-v2.py 里的 stickers 列表
cat > stickers.json <<'JSON'
{
  "stickers": [
    {"key": "happy", "text": "开心", "prompt": "..."},
    {"key": "send",  "text": "收到", "prompt": "..."}
  ],
  "cover":  {"prompt": "角色正面半身像，纯白背景（会自动抠成透明底）"},
  "banner": {"prompt": "宽幅横构图；注意画面中不要出现任何文字"},
  "reward_guide":  {"prompt": "角色双手捧心卖萌，纯白背景，画面中不要出现任何文字",
                    "text": "喜欢就赞赏一下吧", "sub": "你的支持是更新的动力"},
  "reward_thanks": {"prompt": "角色鞠躬致谢，纯白背景，画面中不要出现任何文字",
                    "text": "谢谢你的喜欢", "sub": "祝你天天开心"}
}
JSON

# 4. 生成表情原图（同时写出 output/index.json）
python3 scripts/generate-stickers-v2.py

# 5. 【动态专辑才需要】把素材/视频合成合规 GIF
python3 scripts/make-gifs.py

# 6. 打包成可直接上传微信后台的素材包
python3 scripts/format-stickers.py

三个脚本的分工：

> 有 output/<key>.gif 即判定为动态专辑，主图输出 GIF；否则按静态专辑输出 PNG。
> 混用会被平台驳回，format-stickers.py 会直接报错退出（退出码 1）。

装完先跑一次自检（不联网、不消耗 API 额度，约 20 秒）：

python3 scripts/selftest.py     # 退出码 0 = 链路可用

stickers.example.json 是表情清单示例，改名为 stickers.json 即可直接使用。

工作流程

第一步：用户上传参考图 + 定义风格

用户输入：
- 参考图（1 张，人物/动物/角色照片或插画）
- 风格描述（如：Q 版卡通、超写实、水墨风、像素风、3D 渲染、日系动漫、美式漫画等）
- 可选：角色名称、角色设定文本

行为：
- 分析参考图：用视觉模型提取角色特征（长相、体型、服装风格、颜色体系）
- 与用户确认风格方向（如果描述不够具体，建议 2-3 个方向供选择）

第二步：生成定妆照

• 用生图模型生成角色定妆照
• 定妆照要求：
• 角色正面全身或半身
• 展示主要特征（服饰、标志物、颜色体系）
• 透明背景或纯色背景
• 比例：1:1（正方形，基础用于后续表情裁剪）
• 格式：PNG，至少 512×512px

输出： 定妆照 + 预览链接

用户确认： 用户需确认"定妆照可用"才进入下一步。如需修改，调整 prompt 重新生成。

第三步：设计表情列表

建议默认表情列表（可编辑）：
- 基础情绪：开心、难过、生气、惊讶、喜欢
- 日常场景：OK、收到、加油、拜拜、好的
- 工作/特定场景：加载中、报错、算力告急、稳了、裂开、救救我、麻了

用户确认： 表情列表确认后才开始生成。

第四步：生成表情

4a 生成静态表情（PNG）

• 每张表情基于定妆照 + 具体表情描述生成
• 生成后在角色图上叠加上文字
• 输出规格：
• 尺寸：240×240px（微信表情标准）
• 格式：PNG，透明背景
• 命名：em01.png ~ em24.png

4b 生成动态贴图（GIF）

方案 A（推荐）：生图 → 视频 → GIF

静态图 → 视频（wan2.6-i2v-flash） → ffmpeg 转 GIF:
  ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=16,scale=240:240:flags=lanczos,split[s0][s1];[s0]palettegen=max_colors=64[p];[s1][p]paletteuse=dither=bayer" output.gif

方案 B（备用）：多帧静态图拼接

生成 3-5 帧关键帧 → 用 ffmpeg/ImageMagick 拼接为 GIF

4c 生成专辑配套素材

第五步：组装微信表情开放平台专辑

输出目录结构（序号即后台上传栏位）：

output/wechat-ready/
  ├── 01_表情主图/       em01.gif ...（动态）或 em01.png ...（静态）  240×240
  ├── 02_表情缩略图/     em01_thumb.png ...                          120×120
  ├── 03_详情页横幅/     banner_750x400.png                          750×400 无文字
  ├── 04_表情封面图/     cover_240x240.png                           240×240 透明底
  ├── 05_聊天面板图标/   icon_50x50.png                              50×50 透明底
  ├── 06_赞赏素材/       reward_guide_750x560.png                    750×560 不透明
  │                      reward_thanks_750x750.png                   750×750 不透明
  └── 提交清单.md                                                     逐栏上传对照表

> 06_赞赏素材 保证产出（v1.2.0 起）。赞赏引导图 750×560 与致谢图 750×750 曾是
> 「选填 + 手工做图」，现在由 format-stickers.py 直接合成：主体抠底后置于渐变底上，
> 文案恒在底部文案带内（结构上杜绝文字压脸）。原图来源按「专用原图 →
> 封面原图 → 首张表情原图」逐级降级，即使什么都不配也不会缺件。
> 文案可在 stickers.json 里改：
> json > "reward_guide": {"text": "喜欢就赞赏一下吧", "sub": "你的支持是更新的动力"}, > "reward_thanks": {"text": "谢谢你的喜欢", "sub": "祝你天天开心"} >
> 若要让模型单独出图，再给它们各加一个 "prompt" 即可（prompt 里务必写明不要出现文字）。

微信表情开放平台规范

必备素材

赞赏素材（平台侧开通赞赏时才需要上传，但素材包总是产出这两张）

动态表情附加要求

> ⚠️ 同一套专辑必须统一为「全动态」或「全静态」，不可混用。

审核注意事项

1. 不得包含二维码、微信号、手机号、网址、水印等联系方式
2. 不得包含政治敏感、色情、暴力内容
3. 文字建议使用中文（可少量英文）
4. 不得使用未授权的品牌 LOGO 或 IP 形象（宝可梦、三丽鸥等一律驳回），不得使用真人肖像
5. 动态贴图需要流畅，抖动不能太剧烈
6. 字体需确认无版权问题（推荐思源黑体、得意黑等开源字体）
7. 详情页横幅内不得出现任何文字，不得使用白底或接近白的底色，不得透明底
8. 封面图与聊天面板图标必须是透明底，否则必然被驳回；不得有白边、锯齿、生硬直角或方形边框
9. 封面取下半身或全身像，不要只截头部；图标取头部正面
10. 同一套表情的含义词不可重复（两张都表达「哈哈」会被算作一张）
11. 名称与简介不得出现「官方 / 正版 / 认证」等背书词，不得蹭热点人名
12. 角色类型选「动漫卡通」，不要错选「男人 / 女人」

交互模式

单张模式

用户 → 发一张参考图 + 风格要求
  → AI 生成定妆照
  → 用户确认
  → AI 逐个生成表情（用户每确认一张再生成下一张）

批量模式

用户 → 发一张参考图 + 风格要求 + 表情列表
  → AI 生成定妆照
  → 用户确认定妆照
  → AI 批量生成全部表情
  → 输出完整专辑

输出交付清单

1. ✅ 定妆照（使用确认后的版本）
2. ✅ 全部表情主图 + 缩略图（符合腾讯规范）
3. ✅ 详情页横幅（750×400，无文字）
4. ✅ 表情封面图（240×240 透明底）
5. ✅ 聊天面板图标（50×50 透明底）
6. ✅ 赞赏引导图（750×560）+ 赞赏致谢图（750×750），含文案，无需手工做图
7. ✅ 专辑介绍文案 / 提交清单.md
8. ✅ 打包好的专辑目录（可直接提交微信表情开放平台）

已知问题与修复记录

v1.2.0 修复

• 赞赏引导图（750×560）与赞赏致谢图（750×750）原先根本不会被生成：
  SKILL.md 只在规范表里写了尺寸，format-stickers.py 末尾只打印一句
  「选填，见 SKILL.md」，把球踢给使用者；stickers.json 也没有对应字段，
  提交清单.md 里更没有这两栏。现已在 06_赞赏素材/ 下自动产出，
  并在提交清单中单列「赞赏填写」小节。
• 这两张图现在是"保证产出"：源图按「reward_*_raw.png → cover_raw.png →
  首张表情原图」逐级降级，即使 stickers.json 什么都不配也不会缺件。
• 构图采用「上主体、下文字带」，文案恒在底部条内 —— 从结构上避免
  文字压住角色面部（此前手工做图时踩过这个坑）。
• 中文字体自动探测（PingFang / 冬青黑体 / 思源黑体 / 微软雅黑 …），
  跨 macOS / Linux / Windows 可用；探测不到时仍出图，只跳过文案。
• 赞赏图体积超 500KB 时自动量化到 256 色再存（真彩 PNG 常超限）。
• generate-stickers-v2.py 支持 reward_guide / reward_thanks 的 prompt，
  可让模型单独出图；文案由打包脚本叠加，避免模型把字画成乱码。
• 自检扩展到 67 项断言，新增：赞赏原图产出、赞赏素材尺寸/体积/不透明、
  底部文案带是否真的叠上了文字、删掉全部原图后的降级产出。

v1.1.0 修复

• format-stickers.py 原先把源/目标目录写死为作者本机路径
  （/var/www/html/ip-brand-showcase/、/root/.openclaw/agents/101/...），
  在任何其它机器上都无法运行。已改为相对本 skill 的 output/ 目录。
• format-stickers.py 原先写死了另一个专辑（张三丰太极）的 10 个文件名。
  已改为读取 output/index.json 驱动，缺失时回退扫描 output/sticker-*.png。
• format-stickers.py 原先调用 ImageMagick 的 convert 命令做缩放，
  但 macOS 默认不预装 ImageMagick，且 SKILL.md 从未把它列为依赖。
  已全部改用 Pillow 实现，依赖收敛为 pip install pillow。
• 原先的规范表把「详情页横幅」写成 750×560（那是赞赏引导图的尺寸），
  且完全缺少聊天面板图标 50×50。已按平台官方规范更正并补齐素材。
• 脚本输出的文件名（sticker-<key>.png）与规范里的 em01~em24 命名不一致，
  素材包落盘时统一转为 em01 ~ em24。
• 动态专辑原先会被错误地打包成静态 PNG 主图。现在检测到
  output/<key>.gif 就按动态专辑输出 GIF 主图，并在混用时告警。
• 新增 make-gifs.py：把视频（ffmpeg）或两帧静态图合成符合微信规范的 GIF
  （240×240 / ≤64 色 / 循环 / 1~3 秒），动态路径不再需要手敲 ffmpeg。
• 新增 stickers.json 外部清单：定义表情不再需要编辑 Python 源码。
• format-stickers.py 现在会一并产出 提交清单.md（逐栏上传对照表 + 自查项）。
• 详情页横幅原先把 alpha 通道一起带出（RGBA），而平台要求"避免使用透明底"。
  现强制转换为 RGB 不透明输出。
• 原先把"动态/静态混用"只做告警就继续打包，会产出必被驳回的包。
  现直接报错退出（退出码 1）并给出两条修正路径。
• 原先不清理 output/wechat-ready/，在动态↔静态之间切换重跑时会残留上一版的
  em01.gif 与 em01.png 并存，极易误传。现每次打包前清空。
• 方案B（两帧静态图合成）原先只拼 3 帧 A→B→A，单循环仅 ~0.36 秒，
  达不到平台要求的 1~3 秒。现改为在两帧之间线性插值，产出 10 帧 ≈ 1.2 秒循环。
• 新增 scripts/selftest.py：不联网、不消耗额度的链路自检（v1.2.0 起为 67 项断言），
  可一键确认打包链路是否可用。