综合生成工具-专业版

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.NET 9.0

全模态生成引擎,覆盖40+模型,支持图片/视频/音频生成与管道链接批量工作流。

综合生成工具 - 专业版

功能概述

综合生成工具 - 专业版是一项面向实际任务的技能,主要用于模态覆盖对比;基础文生图。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

执行完成后建议检查结果是否符合预期,并保留必要记录。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

综合生成工具-专业版

核心能力

模态覆盖对比

模态 免费版 专业版 代表模型
基础文生图 4个 19个 banana2, seedream-4.5, recraft-v4-pro, qwen-image-2-pro
矢量图生成 不支持 2个 recraft-v4-vector, recraft-v4-pro-vector
图片处理 2个 4个 imageseg, superres, image-replicate, video-replicate
视频生成 不支持 17个 veo-3.1, seedance-2.0, kling-v3, pixverse-c1, wan2.7
音频生成 不支持 15个 doubao-tts, suno-music, elevenlabs-dialogue
管道链接 不支持 支持 多步骤串联
  • 执行核心能力操作,处理输入数据并返回结果
  • 验证执行结果,确认输出符合预期格式
  • 参考核心能力相关配置参数进行设置

核心能力

图片生成(19个模型):
  - 高质量: seedream-4.5, qwen-image-2-pro, recraft-v4-pro
  - 通用型: banana-pro, banana2, gpt-image-2, grok-4.2
  - 风格化: mj-imagine, jimeng-t2i, kling-image-o1, viduq2-t2i
  - 矢量图: recraft-v4-vector, recraft-v4-pro-vector (SVG输出)
  - 轻量级: seedream-5.0-lite

视频生成(17个模型):
  - 文生视频: veo-3.1, seedance-2.0, kling-v3, pixverse-c1, wan2.7
  - 图生视频: jimeng-i2v-first, viduq2-i2v, kling-v3-omni
  - 首尾帧: jimeng-i2v-first-tail
  - 数字人: jimeng-omnihuman-1.5, jimeng-dream-actor
  - 视频编辑: happyhorse-1.0, video-replicate
  - 唇形同步: heygen-lipsync-speed, sync-lipsync-3, videoretalk
  - 视频处理: videoseg

音频生成(15个模型):
  - 详见 dlazy-audio-tool-pro

高级功能:
  - 管道链接(Pipe Chaining)
  - 批量生成
  - 风格复刻(image-replicate, video-replicate)
  - 矢量图输出(SVG)

输入: 用户提供核心能力所需的指令和必要参数。

  • 执行核心能力操作,处理输入数据并返回结果
  • 验证执行结果,确认输出符合预期格式
  • 异常时参考错误处理章节进行恢复
  • 关键参数: 核心能力 选项
  • 处理流程: 接收输入 -> 执行核心能力 -> 返回结果
  • 输入: 用户提供核心能力所需的参数和指令
  • 输出: 返回核心能力的执行结果,包含操作状态和输出数据

基础文生图

执行基础文生图操作,处理用户输入并返回结果。

输入: 用户提供基础文生图所需的参数和指令。

输出: 返回基础文生图的处理结果。

  • 执行基础文生图操作,处理输入数据并返回结果
  • 验证执行结果,确认输出符合预期格式
  • 参考基础文生图相关配置参数进行设置

能力覆盖范围

本skill还覆盖以下能力场景: 全模态生成引擎、支持图片、音频生成与管道链、接批量工作流、综合生成工具专业、面向专业团队的全、生成平台、模型全覆盖、音频三大模态、高质量图片生成、Use、需要视频处理、音频编辑、媒体转换、配音生成时使用、不适用于版权受保、护的媒体内容处理、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景。这些能力在上述核心功能中均有对应处理逻辑。

适用场景

场景一:广告素材全流程制作

从文案到视频广告的完整制作流程。

# 第1步: 生成产品主视觉图
dlazy seedream-4.5 
  --prompt "高端无线耳机产品图,深色背景,戏剧性灯光,超写实" 
  --ratio "16:9" 
  --quality "4K"

# 第2步: 图片转视频(图生视频)
dlazy kling-v3 
  --image @0.url 
  --prompt "耳机缓缓旋转,光影流动,产品展示动效" 
  --duration 5

# 第3步: 生成背景音乐
dlazy suno-music 
  --mode "custom" 
  --style "electronic ambient premium" 
  --title "Product Showcase BGM" 
  --instrumental true 
  --duration 5

# 第4步: 生成配音旁白
dlazy doubao-tts 
  --text "全新无线耳机,聆听非凡。" 
  --voice "male-magnetic"

# 管道链接一键完成:
dlazy seedream-4.5 --prompt "高端无线耳机,深色背景" --ratio "16:9" 
  | dlazy kling-v3 --image @0.url --prompt "耳机旋转展示" --duration 5

场景二:短视频内容批量生产

批量生成短视频素材。

# 短视频批量生产脚本
import subprocess
import json

class VideoBatchProducer:
    """短视频批量生产器"""

    def __init__(self):
        self.pipeline = []

    def add_image_step(self, prompt, model="seedream-5.0-lite", ratio="9:16"):
        """添加图片生成步骤"""
        self.pipeline.append({
            "type": "image",
            "model": model,
            "prompt": prompt,
            "ratio": ratio
        })
        return self

    def add_video_step(self, prompt, model="kling-v3", duration=5):
        """添加视频生成步骤"""
        self.pipeline.append({
            "type": "video",
            "model": model,
            "prompt": prompt,
            "duration": duration
        })
        return self

    def add_audio_step(self, text, model="doubao-tts"):
        """添加配音步骤"""
        self.pipeline.append({
            "type": "audio",
            "model": model,
            "text": text
        })
        return self

    def execute_batch(self, scenarios):
        """批量执行生产流程"""
        results = []
        for scenario in scenarios:
            steps = []
            for step in self.pipeline:
                cmd = self._build_command(step, scenario)
                result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
                try:
                    output = json.loads(result.stdout)
                    steps.append({"step": step["type"], "output": output})
                except:
                    steps.append({"step": step["type"], "error": "failed"})
            results.append({"scenario": scenario, "steps": steps})
        return results

    def _build_command(self, step, scenario):
        cmd = ["dlazy", step["model"]]
        if step["type"] == "image":
            cmd += ["--prompt", step["prompt"].format(**scenario),
                    "--ratio", step["ratio"]]
        elif step["type"] == "video":
            cmd += ["--prompt", step["prompt"].format(**scenario),
                    "--duration", str(step["duration"])]
        elif step["type"] == "audio":
            cmd += ["--text", step["text"].format(**scenario)]
        return cmd

# 批量生产
producer = VideoBatchProducer()
producer.add_image_step("美食特写:{dish},暖色调,诱人", "9:16") 
        .add_video_step("{dish}冒热气,缓慢推进", duration=5) 
        .add_audio_step("今天推荐:{dish},色香味俱全!")

scenarios = [
    {"dish": "红烧肉"},
    {"dish": "清蒸鱼"},
    {"dish": "麻婆豆腐"},
    {"dish": "糖醋排骨"},
    {"dish": "宫保鸡丁"}
]
results = producer.execute_batch(scenarios)

场景三:矢量图与Logo生成

生成可缩放的矢量图资产。

# 生成SVG矢量Logo
dlazy recraft-v4-vector 
  --prompt "极简风格科技公司Logo,几何图形,蓝色主调" 
  --output "logo.svg"

# 高保真矢量插画(4MP级别)
dlazy recraft-v4-pro-vector 
  --prompt "详细的等距插画,城市俯视图,扁平风格" 
  --output "city-illustration.svg"

管道引用速查

引用 解析为
- 上游输出的自然值
@N 第N个输出的主值
@N.path 深入第N个输出
@* 所有输出的主值数组
@stdin 完整上游JSON信封

使用流程

依赖说明

运行环境

  1. Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
  2. 操作系统: Windows / macOS / Linux
  3. Node.js: 16+(dlazy CLI 运行需要)

第三方依赖

依赖项 类型 是否必需 获取方式
LLM API API 必需 由Agent内置LLM提供
Node.js 16+ 运行时 必需 nodejs.org 官方下载
@dlazy/cli CLI工具 必需 npm install -g @dlazy/cli@latest
dlazy API Key 认证 必需 dlazy.com/dashboard 获取
FFmpeg(可选) 工具 推荐 视频拼接与格式转换

API Key 配置

  1. 必需: dlazy API Key(与免费版共用)
  2. 获取方式: 访问 dlazy.com/dashboard/organization/api-key
  3. 配置方式: dlazy auth set YOUR_API_KEY 或环境变量 DLAZY_API_KEY
  4. 安全说明: Key 可随时轮换或撤销;配置文件权限限制为当前用户
  5. 余额说明: 视频生成消耗较高,建议定期检查余额

可用性分类

  1. 分类: MD+EXEC+API(Markdown指令 + 命令行 + 外部API调用)
  2. 说明: 企业级AI Skill,支持全模态40+模型、管道链接与批量处理
  3. 适用规模: 专业内容团队,多媒体批量生产
  4. 兼容性: 与免费版完全兼容,API Key 和配置无缝共用

命令参数说明

  1. --prompt: 命令参数,用于指定操作选项
  2. -image-o1: 命令参数,用于指定操作选项
  3. --style: 命令参数,用于指定操作选项
  4. --resolution: 命令参数,用于指定操作选项
  5. -illustration: 命令参数,用于指定操作选项

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,参考错误处理章节获取恢复步骤。

命令参数说明

  • --last-frame: 命令参数,用于指定操作选项
  • --instrumental: 命令参数,用于指定操作选项
  • -t2i: 命令参数,用于指定操作选项
  • -v3-omni: 命令参数,用于指定操作选项
  • --ref-images: 命令参数,用于指定操作选项

命令参数说明

  • --voice: 命令参数,用于指定操作选项
  • -i2v-first-tail: 命令参数,用于指定操作选项
  • -i2v-first: 命令参数,用于指定操作选项
  • --output: 命令参数,用于指定操作选项
  • -dream-actor: 命令参数,用于指定操作选项

命令参数说明

  • -omnihuman-1: 命令参数,用于指定操作选项
  • --first-frame: 命令参数,用于指定操作选项
  • -lipsync-speed: 命令参数,用于指定操作选项
  • --ref-video: 命令参数,用于指定操作选项
  • --quality: 命令参数,用于指定操作选项

命令参数说明

  • --duration: 命令参数,用于指定操作选项
  • -audio-tool-pro: 命令参数,用于指定操作选项
  • -lipsync-3: 命令参数,用于指定操作选项
  • -magnetic: 命令参数,用于指定操作选项
  • -lite: 命令参数,用于指定操作选项

命令参数说明

  • -imagine: 命令参数,用于指定操作选项
  • --title: 命令参数,用于指定操作选项

输入格式

参数名 类型 必填 说明
content string 是 相关说明
content string 否 相关说明, 默认: 默认值
mode string 否 处理模式, 可选: json/text/markdown, 默认: 默认值
max_retries integer 否 单步最大重试次数, 默认: 2
skip_steps array 否 跳过的步骤编号(用于断点续传), 默认: []

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "final_result": {
      (根据实际场景填充): "相关说明",
      (根据实际场景填充): "相关说明",
      (根据实际场景填充): "相关说明"
    },
    "execution_log": [
      {
        "step": 1,
        "name": "按流程执行",
        "status": "completed",
        "duration_ms": 1200,
        "output_summary": "按流程执行"
      },
      {
        "step": 2,
        "name": "按流程执行",
        "status": "completed",
        "duration_ms": 3500,
        "output_summary": "按流程执行"
      },
      {
        "step": 3,
        "name": "按流程执行",
        "status": "completed",
        "duration_ms": 2100,
        "output_summary": "按流程执行"
      },
      {
        "step": 4,
        "name": "按流程执行",
        "status": "completed",
        "duration_ms": 800,
        "output_summary": "按流程执行"
      }
    ],
    "total_duration_ms": 7600,
    "gates_passed": 3,
    "gates_total": 3
  },
  "error": null
}

中间产物模板参考: assets/(根据实际场景填充)

异常处理

错误场景 原因 处理方式
配置错误 参数缺失或格式错误 检查依赖说明中的配置要求
运行时错误 运行环境不满足 确认运行环境符合依赖说明
网络错误 连接超时或不可达 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案

依赖说明

依赖项 类型 必需 说明
LLM 模型 是 需要LLM执行各步骤的智能处理, 推荐GPT-4/智谱GLM-4/DeepSeek
references/pipeline配置 文件 是 相关说明
assets/(根据实际场景填充) 文件 是 相关说明
references/checklist.md 文件 否 相关说明
API Key 凭证 否 使用云端LLM时需要

国内替代方案:

  • OpenAI GPT → 智谱GLM-4 / 百度文心一言 / 通义千问 / DeepSeek
  • OpenAI Embedding → 智谱embedding-2 / 百度embedding

案例展示

高质量图片生成

# seedream-4.5 高质量文生图
dlazy seedream-4.5 
  --prompt "描述文本" 
  --ref-images "ref1.jpg,ref2.jpg"   # 参考图(可选)
  --quality "4K"                       # 2K 或 4K
  --ratio "16:9"

# recraft-v4-pro 4MP高分辨率
dlazy recraft-v4-pro 
  --prompt "描述文本" 
  --resolution "4MP"   # 适合印刷品

视频生成配置

# veo-3.1 高质量视频
dlazy veo-3.1 
  --prompt "描述文本" 
  --mode "t2v"          # t2v 或 i2v
  --image "input.jpg"   # i2v模式需要
  --duration 5

# seedance-2.0 多模态参考
dlazy seedance-2.0 
  --prompt "描述文本" 
  --ref-images "img1.jpg" 
  --ref-video "ref.mp4"   # 视频参考
  --first-frame "start.jpg" 
  --last-frame "end.jpg"

管道链接配置

# 多步骤管道链接
dlazy seedream-4.5 --prompt "城市夜景" --n 4 
  | dlazy superres --images @* 
  | dlazy kling-v3 --image @0.url --prompt "城市灯火流动"

# 管道引用说明:
# @0.url  = 上游优秀个输出的URL
# @*      = 上游所有输出数组
# -       = 上游自然值(单值场景)

常见问题

Q: 视频生成支持多长?

A: 多数视频模型支持 5-10 秒。veo-3.1 支持更长时长但生成时间相应增加。建议短视频 5 秒起步。

Q: 管道链接中某一步失败怎么办?

A: 管道中断,已完成的步骤输出仍可使用。检查失败步骤的错误信息,修正后从失败步骤重新执行。

Q: 矢量图输出什么格式?

A: recraft-v4-vector 和 recraft-v4-pro-vector 输出 SVG 格式,可在任意分辨率下缩放,适合 Logo、图标和插画。

Q: 如何从免费版升级?

A: API Key 和 CLI 配置无需变更,直接使用专业版的全部 40+ 模型即可。

错误恢复步骤

错误场景 原因 处理方式
LLM响应超时或无响应 网络延迟或模型负载过高 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接,执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令请求;确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确 用户输入不符合skill预期格式 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求,参考示例章节
执行结果与预期不符 指令描述不够明确或上下文不足 提供更详细的指令描述,补充必要的上下文信息
命令执行失败 运行环境不满足要求或权限不足 确认运行环境符合依赖说明中的要求;检查命令权限设置

已知限制

A: 单批建议不超过 50 个任务。超大批量请分批执行,避免 API 限流。

Q: 视频生成消耗大吗?

A: 视频生成的消耗显著高于图片。建议先用图片确认创意方向,再生成视频。

错误处理

错误场景 原因 处理方式
LLM响应超时或无响应 网络延迟或模型负载过高 检查网络连接,重试请求;确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确 用户输入不符合skill预期格式 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求,参考示例章节
执行结果与预期不符 指令描述不够明确或上下文不足 提供更详细的指令描述,补充必要的上下文信息
命令执行失败 运行环境不满足要求或权限不足 确认运行环境符合依赖说明中的要求;检查命令权限设置

已知限制

  • 需要LLM支持
  • 需要LLM支持
  • 需要LLM支持
  • 需要LLM支持
  • 需要LLM支持

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