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图像与设计

用 AnyCap CLI 从文本或参考图生成并迭代图像…

当需要用 AI 生成或迭代图像、视频、音乐、语音/音频场景，并通过人工标注反馈精修时，按此流程操作。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

用 AnyCap CLI 从文本或参考图特定

解决思路

  1. 所有生成命令遵循同一模式：先用 `anycap {cap} models` 发现模型，再用 `anycap {cap} models <model> schema [--mode <mode>]` 检查 schema，最后用 `anycap {cap} generate --model <model> --prompt "..." -o output.ext` 生成。
  2. 始终从实时模型目录中选择模型 ID，并在依赖模型专属参数前检查所选模式的 schema；始终用 `-o` 指定带描述性的文件名。
  3. 文生图：运行 `anycap image generate --prompt "..." --model <model-id> -o workspace-v1.png`。
  4. 图生图（编辑/变换）：加 `--mode image-to-image` 并用 `--param images=./photo.png` 传入参考图；参考图可为本地路径或 URL，CLI 会自动上传。
  5. 多参考图：用 JSON 数组语法 `--param images='["./style-ref.png","./color-ref.png"]'` 传入多张图（重复 `--param images=` 会覆盖而非追加）；数组内本地路径会自动上传，可混用本地文件与 URL；并非所有模型支持多参考图，需先查 schema，不支持时通常只用第一张。
  6. 当文本提示无法精确描述编辑意图时，使用标注工作流：先有或生成一张图，让人类标注，再根据标注构建提示词，用 image-to-image 生成，展示结果给人类，满意则交付，不满意则回到标注步骤迭代。
  7. Agent 工作流（非阻塞，推荐）：运行 `anycap annotate banner-v1.png --no-wait -o banner-v1-annotated.png`，返回 `{session, url, poll_command, stop_command}`；把 URL 给人类并请其标注（多人可打开同一 URL 协作）；确认完成后运行 `anycap annotate poll --session <session_id>` 单次获取结果；若有录制则用 `anycap actions video-read --file .anycap/annotate/<session_id>/recording.webm --instruction "Describe what changes the user wants"` 分析；最后 `anycap annotate stop --session <session_id>` 清理。
  8. 交互式会话（人类在终端前）：运行 `anycap annotate banner-v1.png -o banner-v1-annotated.png`，阻塞直到点击 Done，输出标注 JSON。
  9. 标注工具支持四种工具：Rectangle（R）、Arrow（A）、Point（P）、Freehand（F）；每个标注带编号标记和文本标签。
  10. 从标注构建提示词：按编号引用每个标注（#1、#2 等），包含人类的原始标签文本，并加上 "Keep all other elements unchanged" 以保留未修改区域。
  11. 应用编辑：用带视觉标记的标注图作为参考，运行 `anycap image generate --prompt "#1: ... #2: ... Keep all other elements unchanged." --model <model-id> --mode image-to-image --param images=./banner-v1-annotated.png -o banner-v2.png`。
  12. 迭代：若人类要更多修改，用最新版本作为输入并从标注步骤重复；用版本化文件名（v1、v2、v3）便于人类比较和回退。
  13. 图像技巧：先宽后细，首次生成确定构图，标注迭代处理针对性调整；一次只改一处，多区域编辑效果差时每轮只做一个标注；只把标注图作为参考传入，多数模型能理解编号标记并在输出中移除它们。
  14. 文生视频：运行 `anycap video generate --prompt "..." --model <model-id> -o cat-beach.mp4`。
  15. 图生视频：加 `--mode image-to-video` 并用 `--param images=./landscape.png` 传入静图，运行 `anycap video generate --prompt "gentle camera pan..." --model <model-id> --mode image-to-video --param images=./landscape.png -o landscape-animated.mp4`。
  16. 图生视频最佳实践：先生成高质量静图（必要时用标注迭代），再用最终图作为视频生成参考，视频提示词聚焦运动和镜头移动而非场景描述。
  17. 视频技巧：视频生成耗时 30-120s，运行时支持时用异步执行；检查模型 schema 支持的参数（`aspect_ratio`、`duration` 等）；不同模型擅长不同风格，用 `anycap video models` 查看可用模型。
  18. 文生音乐：运行 `anycap music generate --prompt "upbeat electronic track with synth leads and driving bass, 120 BPM" --model <model-id> -o background-track.mp3`。
  19. 音乐生成可能返回多个片段，用 `anycap music generate --prompt "..." --model <model-id> -o track.mp3 | jq -r '.outputs[0].local_path'` 提取第一个。
  20. 音乐技巧：提示词中明确流派、速度、乐器和情绪；音乐生成耗时 30-90s，尽量用异步执行；通过 schema 检查模型参数，部分模型支持 `duration`、`genre`、`tags`。
  21. 音频生成涵盖语音合成、对话和从文本或参考媒体生成的完整音频场景；场景可组合人声、背景音乐、环境和音效，若交付物主要是歌曲或器乐则用音乐能力。
  22. 音频操作：先用 `anycap audio models <model-id> schema --mode text-to-audio` 发现实时模式和控件；文生音频用 `anycap audio generate --prompt '...' --model <model-id> --mode text-to-audio -o evening-introduction.mp3`；用参考音频引导新语音表演用 `--mode audio-to-audio --param audios=./reference.wav`；从图像创建旁白音频场景用 `--mode image-to-audio --param images=./scene.png`。
  23. 音频参考限制和控件以实时 schema 为准；本地参考文件自动上传；当提供商返回时，JSON 输出保留时长、大小、字幕和使用数据。
  24. 交付：用 `anycap drive upload banner-final.png` 上传并通过 `anycap drive share banner-final.png` 生成可分享链接，或用 `anycap page deploy ./site-directory` 发布为网页。
  25. 多媒体组合示例：依次生成主图（image generate）、标注精修（annotate + image-to-image）、生成动画版（video generate --mode image-to-video）、生成背景音乐（music generate），最后用 `anycap drive upload hero-v2.png hero-animation.mp4 background-music.mp3` 交付。

适用边界 · 注意事项