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。
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;
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。
| 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 |
核心能力操作,处理输入数据并返回结果核心能力相关配置参数进行设置图片生成(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。
核心能力操作,处理输入数据并返回结果核心能力 选项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。
基础文生图操作,处理输入数据并返回结果基础文生图相关配置参数进行设置本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。
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
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)
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"
| 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 |
| 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 |
dlazy auth set YOUR_API_KEY 或环境变量 DLAZY_API_KEY--prompt: 命令参数,用于指定操作选项-image-o1: 命令参数,用于指定操作选项--style: 命令参数,用于指定操作选项--resolution: 命令参数,用于指定操作选项-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。
--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--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-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--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-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| 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: [] |
{
"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)
| 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:
# 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
# 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"
# 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)
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。
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。
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。
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 |
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。
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 |
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