AI图像生成器

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

把一句画面描述,变成可下载的高清配图——提示词补全、文生图、局部重绘、批量变体,一键成片。 覆盖核心能力与多场景,输出真实可编辑交付物;内容由 AI 辅助生成,仅供参考,决策与落地由使用者自行负责。

一句话选型结论

按资料字段整理

AI图像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 zechuan-zhuchuang/image-generator
  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zechuan-zhuchuang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 enterprise
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
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1790915620
正文体量3.2 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
AI图像生成器当前 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

3.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Image Generator Skill

> 本地生图工作流 - SD 1.5 / SDXL 模型支持

激活条件

  • 用户请求生成图片
  • 用户说"画xxx"、"生成xxx图片"

工作流程

1. 读取提示词模板(可选)

如需特定风格,读取:

~/.openclaw/workspace/skills/image-prompts/SKILL.md

2. 启动 Subagent 执行

重要:使用 subagent,不阻塞主对话

sessions_spawn(
    label="生图任务",
    mode="run",
    runtime="subagent",
    task=f"""生成图片:
1. 模型: runwayml/stable-diffusion-v1-5
2. 提示词: "{提示词}"
3. num_inference_steps=20, guidance_scale=7.5
4. 保存到 /tmp/xxx.png
5. 发到群聊 oc_9c60944330ed6a8873289d605eb668fe"""
)

3. 本地生图命令(Subagent 内执行)

SD 1.5(默认,更快):

import torch
torch.set_num_threads(8)  # 使用8核CPU

from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
pipe.to("cpu")

image = pipe(
    "提示词",
    num_inference_steps=20,
    guidance_scale=7.5,
    negative_prompt="low quality, blurry, distorted"
).images[0]
image.save("/tmp/xxx.png")

SDXL(更精细但慢):

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0")
pipe.to("cpu")

image = pipe("提示词", num_inference_steps=20, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("/tmp/xxx.png")

4. 发送图片到飞书

重要:发到群聊,私聊有权限限制

import requests
import json

app_id = "cli_a92eadd694799bd3"
app_secret = "OPJrEdYF8ZPpwFUmQgrh9bXVX862LKwG"

# 1. 获取 token
r = requests.post("https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal",
                 json={"app_id": app_id, "app_secret": app_secret})
token = r.json()["tenant_access_token"]

# 2. 上传图片
with open("/tmp/xxx.png", "rb") as f:
    r = requests.post("https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/images",
                     headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
                     files={"image": ("img.png", f, "image/png")},
                     data={"image_type": "message"})
    img_key = r.json()["data"]["image_key"]

# 3. 发送到群聊
chat_id = "oc_9c60944330ed6a8873289d605eb668fe"
requests.post(f"https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages?receive_id_type=chat_id",
             headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"},
             json={"receive_id": chat_id, "msg_type": "image", 
                   "content": json.dumps({"image_key": img_key})})

模型选择

模型 速度 质量 内存
SD 1.5 快3-4倍 基础 ~4GB
SDXL 慢 更精细 ~13GB

默认使用 SD 1.5

提示词模板

风格提示词见:~/.openclaw/workspace/skills/image-prompts/SKILL.md

常用风格:
- 毛绒绒玩偶
- 水晶/玻璃材质
- 皮克斯风格
- 浮世绘风格

注意事项

  1. 必须用 subagent - 不阻塞主对话
  2. 发送到群聊 - 私聊有权限限制
  3. CPU 设置 - torch.set_num_threads(8)
  4. float16 - SDXL + CPU 不兼容,会报错

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
AI图像生成器怎么安装?

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

AI图像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。

AI图像生成器权限高吗,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。

AI图像生成器收费吗?

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。

AI图像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。

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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 未标注。