Skip to content
 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

7 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

ai-kigurumi-head-reference

一个用于将动漫/游戏角色参考图转换为 Kigurumi 头壳多视图参考图 的 AI 图像生成工作流。

本项目的目标是提供一套可复用的 Prompt 工作流,帮助用户稳定生成可用于头壳定制沟通的参考图。

使用模型:gpt-image-2

项目目标

输入:

  • 角色 2D 官方图
  • 游戏内 3D 截图
  • 去遮挡角色头部图
  • 优秀 Kigurumi 头壳案例图

输出:

  • 去遮挡角色头部四视图
  • Kigurumi 头壳四视图设计图
  • 商品照风格四面或八面头壳参考图

核心思路

不要一步直接从角色图生成最终头壳图。

推荐流程:

  1. 角色参考图 → 去遮挡角色头部四视图
  2. 角色头部四视图 → Kigurumi 头壳四视图设计图
  3. Kigurumi 头壳设计图 → 商品照风格四面/八面图

核心原则:

  • 先稳定结构
  • 再头壳化
  • 最后商品照化
  • 参考图必须明确分工
  • 每次修正只解决一个主要问题

文件说明

ai-kigurumi-head-reference/
├─ README.md
├─ SKILL.md
├─ LICENSE
├─ .gitignore
└─ prompts/
   ├─ step1-head-reference.md
   ├─ step2-kigurumi-design.md
   ├─ step3-product-view.md
   └─ troubleshooting.md

快速开始

  1. 准备角色参考图。
  2. 按照 prompts/step1-head-reference.md 生成去遮挡角色头部四视图。
  3. 按照 prompts/step2-kigurumi-design.md 转换为 Kigurumi 头壳四视图设计图。
  4. 按照 prompts/step3-product-view.md 生成商品照风格四面或八面视图。
  5. 如果结果不理想,参考 prompts/troubleshooting.md 修改 Prompt。

Web 前端

本仓库包含一个无需构建步骤的静态前端:

  • docs/index.html
  • docs/styles.css
  • docs/app.js
  • docs/assets/workflow-reference.jpeg

直接打开 docs/index.html,或在 GitHub 仓库的 Settings → Pages 中选择从当前分支的 docs/ 目录发布即可使用。

API Base URL 和 API Key 只会保存在用户浏览器本地,不会写入仓库。执行生成时,Key 会发送给用户配置的图像或文本 API 端点。若 API 服务不允许浏览器跨域请求,请在页面中填写一个兼容 OpenAI API 的、允许 CORS 的代理 Base URL。

素材准备建议

建议将素材分为以下几类:

目标角色_头壳参考/
├─ 01_角色3D结构参考/
├─ 02_角色2D气质表情参考/
├─ 03_kigurumi优秀案例/
├─ 04_实际上传组合/
├─ 05_生成结果/
└─ 06_失败记录/

注意事项

  • 不建议上传未授权的角色原图、游戏截图、店家商品图或他人私有生成图到公开仓库。
  • 本仓库主要保存工作流和 Prompt,不保存完整聊天记录。
  • 如果使用他人的图片作为参考,请遵守对应素材的版权与使用规则。
  • 本项目输出结果仅作为设计沟通参考,不保证可直接用于生产或建模。

License & Additional Terms

This project uses CC BY-NC 4.0 with additional community-use restrictions.

本项目采用 CC BY-NC 4.0 协议,并附带额外社区使用条款。

See:

  • LICENSE
  • ADDITIONAL_TERMS.md

About

A prompt workflow for converting anime character references into multi-view kigurumi head shell design references based on gpt-image-2 model.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors