Content Type Router

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根据文本描述或输出类型提示,自动识别并路由至正确的视觉内容类型(主视觉图、海报、信息图等)。适用于需要…

内容类型路由器 : 将内容生成请求分类为结构化的内容类型配置,提供布局规则,视觉模式限制,打字规则,生成hi

功能概述

内容类型路由器 : 将内容生成请求分类为结构化的内容类型配置,提供布局规则,视觉模式限制,打字规则,生成hi是一项面向实际任务的技能。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。

核心要点

  • 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。
  • 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。

使用与执行

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。

结果检查与注意事项

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。

内容类型路由(Content Type Router)

将内容生成请求分类为结构化的内容类型配置,该配置提供布局规则、视觉模式约束、排版规则以及面向下游图像生成的生成提示。

概述

该路由器将自然语言描述(及可选的行业/类型提示)映射至 4 个类别下的 17 种预定义内容类型配置之一:

类别 标识符(Slugs)
product_focused hero_shot、lifestyle_shot、flat_lay、detail_closeup、scale_shot、unboxing
typography_heavy poster、sale_promo、countdown、quote_graphic、announcement
educational infographic、comparison_chart、process_howto、carousel_educational
social_proof testimonial_graphic、before_after、ugc_repost

视觉模式(Visual Modes)

每种内容类型均属于以下三种视觉模式之一,该模式决定文本处理方式:

模式 标识符(Slug) 行为
纯视觉 pure_visual 图像上不包含任何文字——仅依赖摄影构图与布光
教育型 educational 允许极少量文字(如数据标签、步骤编号),文字区域占比不超过约 35%
行动号召型(CTA) cta 必须包含文字——包括标题、正文和明确的行动号召(Call-to-Action)

内容类型参考

产品导向型(pure_visual)

hero_shot — 单一产品置于干净背景之上,采用主视觉构图

  • 焦点位置:居中|画面覆盖率:60–80%|背景:纯白/渐变
  • 生成提示:影棚灯光、无道具、符合 Amazon/Shopify 商品列表标准

lifestyle_shot — 产品置于真实生活场景中,体现用户向往感

  • 焦点位置:三分法|画面覆盖率:30–50%|背景:具上下文关联性
  • 生成提示:自然光效、真实氛围、叙事驱动

flat_lay — 自上而下俯拍的多物品组合构图

  • 焦点位置:居中|画面覆盖率:65–75%|拍摄角度:垂直俯视(90°)
  • 生成提示:3–12 个物品、配色协调、留白设计有意识

detail_closeup — 展现材质与工艺细节的微距特写

  • 焦点位置:居中|画面覆盖率:80–95%|拍摄设备:微距镜头
  • 生成提示:浅景深、突出高端材质质感

scale_shot — 产品搭配尺寸参照物以体现实际大小

  • 焦点位置:居中|画面覆盖率:40–70%|参照物:手部或常见物体

unboxing — 产品连同包装一同呈现,强调开箱仪式感

  • 焦点位置:居中|画面覆盖率:50–80%|情绪基调:期待感/高端感

重排版型(cta)

poster — 专为旅行/活动设计的海报,含标题与图像元素

  • 文字区域:叠加层|字体:标题 + 正文|标题最多 7 个单词

sale_promo — 含折扣/优惠信息的促销类图形

  • 文字区域:显著突出|必须包含单一 CTA|文字区域占比上限为 35%

countdown — 含倒计时元素的限时优惠图形

  • 文字区域:居中|需使用紧迫性语言|必须包含日期/时间元素

quote_graphic — 品牌语录或客户评价,作为设计资产呈现

  • 文字区域:居中|仅一条引述|辅助性上下文信息最少化

announcement — 新品发布或新闻公告类图形

  • 文字区域:结构化布局|信息层级:新闻主题 > 细节说明 > CTA

教育型(educational)

infographic — 含标注信息的数据可视化图表

  • 文字内容:标签与数据点|文字区域占比上限约 35%|视觉层级清晰

comparison_chart — 多选项并列对比图表

  • 布局:左右分栏|须含标签|差异区分明确

process_howto — 分步骤的可视化操作指南

  • 布局:顺序排列|须带步骤编号|推荐步骤数:3–7 步

carousel_educational — 多帧教育系列(单帧遵循相同规则)

  • 各帧风格统一|信息逐步递进式展开

社交证明型(cta 或 educational)

testimonial_graphic — 客户评价配署名信息

  • 必须包含引述文字|需注明客户姓名/账号|可选附产品图像

before_after — 并列呈现前后对比效果的视觉图

  • 分栏构图|须清晰标注“Before”与 “After”|前后对比度高

ugc_repost — 用户生成内容(UGC)经品牌化处理后用于转发

  • 保持真实感|品牌水印/覆盖最少化|须注明原始来源

检测 API

Python 使用方式

from content_types.registry import (
    detect_content_type,
    get_content_type_config,
    get_industry_content_types,
    get_content_types_by_visual_mode,
    get_content_types_by_category,
    get_all_content_types,
)
from content_types.base import VisualMode

# 根据描述进行类型检测
slug, confidence = detect_content_type(
    description="I need a product shot on white background for Amazon",
    industry="ecommerce",
)
# → ("hero_shot", 0.95)

# 获取完整配置(含布局规则与生成提示)
config = get_content_type_config(slug)
prompt_context = config.to_prompt_context()  # 注入 LLM 提示词
negative_prompts = config.get_negative_prompt_string()  # 供图像生成使用

# 基于行业的推荐类型
types = get_industry_content_types("beauty")
# → [HeroShot, BeforeAfter, FlatLay]

# 按视觉模式筛选
pure_visual_types = get_content_types_by_visual_mode(VisualMode.PURE_VISUAL)

# 按类别筛选
product_types = get_content_types_by_category("product_focused")

检测逻辑

  1. 若 output_type 字符串完全匹配某一 slug → 置信度为 1.0
  2. 在所有已注册类型中进行关键词打分
  3. 归一化得分,并对多关键词匹配给予额外加分
  4. 若置信度低于 0.3 → 回退至对应行业的默认类型
  5. 最终兜底:返回 lifestyle_shot

检测返回值

(slug: str, confidence: float)
# confidence: 取值范围为 0.0–1.0
# ≥0.3 表示可用;≥0.7 表示高置信度

ContentTypeConfig 结构

@dataclass
class ContentTypeConfig:
    name: str                          # 人类可读名称
    slug: str                          # 机器标识符,如 "hero_shot"
    category: str                      # "product_focused" | "typography_heavy" | ...
    definition: str                    # 供 LLM 上下文理解的一行定义
    visual_mode: VisualMode            # PURE_VISUAL | EDUCATIONAL | CTA
    layout: LayoutRules                # 焦点位置、覆盖率、背景、拍摄角度等
    typography: Optional[TypographyRules]  # 标题字数、字重、CTA 规则等
    generation_hints: List[str]        # 图像生成提示词中的正向要求
    negative_prompts: List[str]        # 应避免的内容(扩散模型中以逗号拼接)
    detection_keywords: List[str]      # 用于关键词匹配的语料库
    common_industries: List[str]       # 常见适配行业
    aspect_ratios: List[str]           # 推荐宽高比:["4:5", "1:1"]

LayoutRules 结构

@dataclass
class LayoutRules:
    focal_point: str           # "center" | "upper_third" | "rule_of_thirds" | "left" | "right"
    text_zone: Optional[str]   # "bottom_40_percent" | "top_20_percent" | "overlay" | None
    subject_coverage_min: float  # 主体最小画面覆盖率(百分比)
    subject_coverage_max: float  # 主体最大画面覆盖率(百分比)
    text_area_max: float       # 文字区域最大占比(0.0 表示禁止文字)
    logo_zone: str             # "corner" | "bottom_center" | "none"
    whitespace_min: float      # 最小留白比例目标值
    camera_angle: Optional[str]  # "eye_level" | "overhead" | "low_angle" | "macro"
    background: Optional[str]  # "white" | "gradient" | "contextual" | "lifestyle"

行业默认配置

行业 前三常用内容类型
travel poster, lifestyle_shot, carousel_educational
dtc hero_shot, lifestyle_shot, ugc_repost
fashion lifestyle_shot, flat_lay, ugc_repost
beauty hero_shot, before_after, flat_lay
food flat_lay, lifestyle_shot, process_howto
saas infographic, comparison_chart, testimonial_graphic
luxury hero_shot, detail_closeup, lifestyle_shot
health before_after, testimonial_graphic, infographic

数据库模式(Database Mode)

注册表支持可选的数据库驱动内容类型(用于品牌级定制):

export USE_DB_CONTENT_TYPES=true  # 启用数据库模式

启用后,内容类型将从 Supabase 的 content_types 表加载,并支持按品牌覆盖。当数据库访问出错时,自动回退至代码中定义的类型。

# 数据库更新后清除缓存
from content_types.registry import invalidate_cache
invalidate_cache()

# 运行时动态启停
from content_types.registry import enable_db_mode
enable_db_mode(True)

集成模式(Integration Pattern)

将配置注入图像生成提示词中:

slug, confidence = detect_content_type(description, industry=industry)
config = get_content_type_config(slug)

# 构建生成提示词
system_context = config.to_prompt_context()
negative = config.get_negative_prompt_string()

# 传入图像生成流程
generate_image(
    prompt=f"{system_context}\n\n{user_prompt}",
    negative_prompt=negative,
    aspect_ratio=config.aspect_ratios[0],
)

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