要生成折纸艺术风格动物图像，需构建含材质、结构、视角的精准提示词，调高style strength（75–85）与prompt guidance scale（12–16），用dpm++ 2m karras采样，启用high-resolution fix；系列扩展时复用种子与参考图；局部重绘强化折痕细节。
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如果您希望使用通义万象生成折纸艺术风格的动物系列图像，例如折纸鹤、折纸兔等具有立体感、几何切面与纸张纹理特征的精美图片，则需精准控制提示词结构与风格参数。以下是实现该效果的具体操作路径：
一、构建高精度风格化提示词
通义万象对视觉风格的理解高度依赖提示词中材质、结构与艺术流派关键词的组合。折纸艺术的核心识别要素包括硬边轮廓、低多边形折痕、哑光纸质感、单色或双色配色、阴影投射明确等。需将这些特征转化为模型可解析的语言。
1、在输入框中键入基础主体描述，例如：origami crane 或 paper-folding rabbit。
2、紧接添加材质与光照限定词，如：matte white paper texture, sharp folded edges, soft directional shadow, studio lighting。
3、加入构图与艺术风格强化词，避免写实渲染倾向，例如：low-poly aesthetic, clean background, isometric perspective, Japanese kirigami influence。
4、若需系列统一性，固定分辨率与视角，追加：800x800 pixels, centered composition, front-three-quarter view。
二、启用高级参数控制生成一致性
通义万象支持通过参数微调输出稳定性与风格强度。折纸类图像易受默认采样算法影响而出现过度平滑或纹理丢失，需手动干预生成过程的关键变量。
1、将Style Strength调至75–85区间，确保折纸结构特征不被弱化。
2、设置Prompt Guidance Scale为12–16，增强提示词对生成结果的约束力。
3、选择Sampling Method为DPM++ 2M Karras，该算法在保留几何边缘锐度方面表现更优。
4、开启High-Resolution Fix并设定二次重绘步数为20，以强化纸张纤维细节与折痕深度。
一款AI工具，主要用于生成可直接复制粘贴的 Bash 脚本，用于 Ralph Wiggum/AI 代理循环（Codex、Claude Code、OpenCode、Goose）。适用于“拉尔夫循环”“Ralph Wiggum 循环”或 AI 循环请求，依据 PROMPT.md、AGENTS.md、SPECS、IMPLEMENTATION_PLAN.md 进行计划/构建，包含计划与构建模式、背压、沙箱及完成条件，适合需要提升相关任务效率的用户。
三、使用图像种子与参考图引导变体生成
当首张折纸鹤生成后，若需扩展为包含折纸兔、折纸狐狸、折纸鹿的同系列作品，应避免重复撰写全部提示词，而是利用已生成图像的内在特征进行可控延展。
1、点击已生成的折纸鹤图片右下角的“复制种子”按钮，获取唯一数值ID。
2、新建提示词，仅替换主体名词（如将crane改为rabbit），其余风格词保持不变，并粘贴该种子值到Seed输入栏。
3、上传原折纸鹤图作为Reference Image，并将Image Reference Weight设为0.4，使模型继承相同纸张色调与折痕逻辑。
4、提交生成，新图像将严格复用原始折纸语言系统，仅变更动物形态结构。
四、后期局部重绘强化折纸特有细节
部分生成结果可能在翼尖、耳廓、足部等复杂折叠区域出现结构模糊或纹理断裂。此时无需整体重绘，可针对性修复关键折纸语义节点。
1、使用画布工具圈选折纸鹤的翅膀尖端区域，确保选区边缘沿折痕线对齐。
2、在重绘提示词中仅输入：sharp mountain fold, visible paper grain, crisp white edge。
3、关闭全局提示词继承，将Inpainting Fill设为Original，防止背景干扰。
4、将Denoising Strength限制在0.35，确保仅更新局部结构而不改变整体造型。
