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把一次好图变成可复用流程

用固定任务比较结果,记录模型与参数,并让每次修复只对应一个问题。

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把一次好图变成可复用流程

AI Rotoscope 3D Mannequin Motion

添加参考图(0/4)
可选

Convert the live-action input[0] into a de-characterized 3D mannequin motion reference video. The final result should preserve only the performer’s motion structure, pose changes, rhythm, weight shifts, and limb trajectories, while matching the original movement as closely as possible. Keep the choreography exactly the same as the source video, wit

模型
Kling O3 Pro
时长
15 秒
画面比例
16:9
分辨率
720p

GPT Image 2.5 核心概念:可控性、可复现性与验收 在 Arcloop 使用 GPT Image 系列开展创作时,我们把每次交付组织为“参考、指令、输出、验收”四部分。围绕 GPT Image 2.5 的质量评估,也应保留同样的任务结构,让好结果有明确的复用起点。

一张图通过审核后,团队经常只保存成品。下一次需要换标题、换场景或换产品颜色时,却找不到原来的参考和指令。我们把“保存图片”扩展为“保存一次任务”:图像负责呈现结果,参考与 Prompt 负责说明如何开始,验收记录负责说明为什么通过。

这篇手册把前七篇的练习变成一个小型验收包:角色、编辑、产品、文字、草图、序列帧和透明素材各出一道题。在 Arcloop 画布中保留候选图,逐项记录通过与失败,才能判断哪些步骤可以稳定重复。

由参考、Prompt、输出和验收状态组成的图片质量复核台

用固定任务比较,不用印象比较

选择三项最接近你的业务的任务,而不是一次测遍所有风格。短剧团队先测角色保持与分镜,电商团队先测产品结构与编辑,内容团队先测文字与多比例构图。

可以把每项任务初始运行三次作为小样本检查。这个数量只是帮助发现重复问题,不足以得出模型普遍优劣的统计结论。保留所有输出,并记录哪一张进入交付,避免只保存最好的一张。

固定任务的价值在于让两次测试只改变一个变量。比较模型时保持参考图、Prompt、比例和质量档位一致;比较 Prompt 时保持模型与参考图一致。若同时更换模型、参考和构图,就无法判断改进来自哪里。每次测试给候选图编号,并把失败原因写成可以观察的描述,例如“杯盖比例改变”或“标题多了一个字”,不要只写“感觉不对”。

正式评审前先确定必须通过项和可接受偏差。产品主图通常把轮廓、标识和颜色列为硬条件;气氛海报可以允许背景细节变化,但人物身份与标题必须稳定。硬条件有一项失败就退回,软条件则用于候选图排序。这样能避免团队在看到漂亮画面后临时降低标准。

测试题保持项通过条件
人物换场景脸型、发型、服装同一身份可辨认,服装结构无明显漂移
商品改色轮廓、标识、位置仅指定颜色变化,没有重画商品
两行中文封面字符、层级逐字正确,小图下仍能阅读
草图构图位置、前后关系主体与留白按草图组织
透明单体结构、边缘实际透明,边缘在多种底色上可用

建议给每道题保存以下记录:输入文件校验值、完整 Prompt、模型与可见参数、开始时间、输出文件名、通过状态和评审备注。多人协作时,再加上操作人与评审人。记录不需要复杂系统,一张固定字段的表格就能让后续对比有据可查。

先确认选择了什么模型

“图片文件变大了”“感觉更锐利了”“某个测试能出透明图”都不是可靠的模型身份证明。记录实际界面显示的模型名称、选择日期与可见参数;如果界面没有提供精确版本,就写“界面未标明”,不要补写推测。

Arcloop 的当前公开入口仍使用 GPT Image 2 名称,具体可选模型以登录后的界面为准。评估 GPT Image 2.5 时,也沿用相同的记录方式;让模型版本与素材文件一起归档,后续复用时才有可核对的依据。

OpenAI 发布页把 Flare 定位于更快的常规生成,把 Sunburst 用于更精细的创意编辑。这是供应方定位;实际选择应回到你自己的图片验收结果,不预设相同费用、相同等待时间或相同成功率。

如果同一模型名称在不同日期产生明显差异,先核对输入文件、自动压缩、比例、质量和随机性设置,再把日期作为一个可能变量记录下来。不要覆盖上一轮结果;保留并排对照,才能判断这是偶发失败、输入变化还是稳定趋势。

Prompt 档案保存“任务结构”

收藏一段很长的 prompt,却忘了它配的是哪张参考图,复用价值会大幅降低。建议每次交付同时记录用途、参考文件、可变项、保持项和验收条件。

任务名:旅行水杯 / 书桌场景 / 第一版
参考:product-master-v1.png
界面模型:按本次实际选择填写
目标:生成一张书桌使用场景图
保持项:杯体比例、盖子、把手、涂层与标识位置
变化项:背景、环境光、陪衬物件
输出:比例与尺寸按实际文件填写
验收:商品完整;标识无误;不被遮挡;光影方向合理
结果:通过 / 需要修复 / 放弃,并写明原因

旅行水杯书桌场景的 Prompt 结果图

这是给团队的归档模板,可存在文档或表格里。Arcloop 用来组织图像和素材;本文不假设系统会自动生成全部字段。保存文件时,保留参考与输出的对应关系,比文件名里不断追加“最终”更有价值。

归档时把字段分成“固定项”和“可变项”。固定项是商品比例、角色身份、品牌色、标题文字等不能漂移的内容;可变项是背景、动作、时间和陪衬物。下一次复用时只替换可变项,并在 Prompt 中再次列出固定项。若新任务连固定项也要改变,应复制为一条新任务,而不是覆盖已经通过的母版。

一张图的验收顺序

  1. 先看任务是否完成:主体、场景和动作是否符合目标。
  2. 再看保持项:参考对象的身份、比例、标识和关键结构是否漂移。
  3. 逐字检查文字:标题、数字、标点和大小写都要单独核对。
  4. 放大检查结构:手指、把手、边缘、反射与遮挡是否合理。
  5. 缩小检查阅读:在卡片或信息流实际尺寸下是否仍能识别。
  6. 检查交付文件:比例、像素、色彩模式、透明通道和命名是否正确。

评审顺序固定后,任何一项失败都能对应下一步动作。不要在已经明确失败的图上继续争论审美,也不要因为风格漂亮就跳过文字和文件格式检查。

出现失败时,修改最小的一块

如果主体正确而文案错误,只修文字;如果主体身份错误,回到角色母版;如果构图错误,重新给布局参考;如果透明背景失效,走背景处理与文件格式检查。让下一步对应失败原因,避免每次都改完整段 prompt。

本轮只修复参考图中的一个问题:标题第二行出现多余字符。
第二行必须仅为“第三集”,不增加空格、英文、标点或其他字。
保留人物、背景、主标题、构图、色彩和标题区的整体位置。
如果无法在保持人物的前提下完成,请优先输出没有第二行文字的版本。

这条指令表达的是优先级,不保证模型会按要求选择分支。生成后仍须检查人物与主标题,不能把“文字改对”当作整张图通过。

如果一次修复同时引入新问题,把它作为新的失败版本保存,并回到上一张已知稳定的图。连续在失败结果上继续编辑,容易累积身份、比例和色彩漂移。每轮只改一个问题,并为版本写明“从哪张图开始、改了什么、结果如何”。

常见失败可以直接映射到处理路径:

失败类型回到哪里下一步
人物身份漂移角色母版重申脸型、发型、服装等保持项
商品结构改变产品标准图锁定轮廓、把手、盖子和标识位置
文案错误最近一张结构正确的图只修指定文字,保留其他内容
构图偏离布局草图明确主体框、标题区和留白
边缘或透明失败未去背的清晰单体重新处理背景并做多底色检查

把七篇练习组织成团队自己的任务库

这套 Handbook 以角色“林遥”、NOMA 旅行水杯、短剧《雨夜侦探》与咖啡店分镜为练习对象。团队可以把它们替换为自己的角色、商品与故事,同时保留每篇的任务结构:输入什么参考,允许改变什么,最后检查什么。

每种业务先确认一个通过的版本,再为它保留一份可修改模板。例如换季上新只更新商品配色和场景,短剧新一集只更新地点与动作。发生失败时,在任务旁记录原因和下一次修改项。这样积累的是与团队实际业务对应的制作方法,成员交接时也能从同一组条件开始。

任务库需要定期复测,但不必每次全部重跑。模型入口、关键参数或业务标准发生变化时,选择三到五条高频任务回归:一条身份保持、一条产品编辑、一条文字、一条构图和一条透明素材。若核心条件仍通过,再逐步扩大;若失败集中在同一环节,就先更新对应 Prompt 或验收规则。

最后得到一份真正能继续用的素材包

把通过图、失败图、参考图和指令记录放在一起。通过图进入素材库,失败图用于下一轮判断,参考图留作重建起点。下次需要同样的封面或商品场景时,修改可变字段即可开始,而不必重新摸索整套条件。

最终目录至少包含 references、outputs-pass、outputs-fail 和 prompts 四类内容,并附一份清单连接任务编号与文件名。删除失败图会失去边界信息;保留失败原因能告诉后来者哪些写法、参考或参数已经验证过不可用。

交付前由未参与生成的人抽查一轮更有效。操作者容易记住 Prompt 的预期内容,从而忽略画面实际多出的字或变形结构。评审人只看任务目标、保持项和候选图,独立完成检查,再与操作者记录合并。

你可以从角色参考图或电商系列图选择一个具体任务,在 Arcloop 图片入口建立自己的第一组对照。先获得一条能复用的流程,再逐步增加场景。

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建立第一条可复用图片任务

保存参考、Prompt、结果与通过条件,为下一次创作留下可靠起点。

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