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📄 WeChat Sticker Generator (微信表情包套件生成器)

1. Skill 概述 (Overview)

本 Skill 专为 AI Agent 设计，提供自动化生成极具戏剧张力、符合微信规范的"动态 GIF 表情包"及"静态图集"。

核心能力：

• 🎨 12种预设画风 — 从二次元到3D黏土，像素风到水墨国风
• 🎭 10大场景主题 — 综合、节日、恋爱、问候、职场、学习、游戏、萌宠、美食、运动
• 👤 灵活角色系统 — 支持原创角色、知名IP、真人Q版化
• 📸 真人照片转Q版 — 上传照片→自动转换→生成表情包（保留真人特征）
• 🔒 角色一致性锁定 — 通过参考图保证多套件角色长相统一
• ⚡ 全自动流水线 — 一键生成宫格图→切片→GIF 合成；支持 9宫格（0.9秒） 或 16宫格（1.6秒） 动画时长可选；origin/ 为原图仅裁剪缩放，去背景成功时额外多 nobg/（透明）；自动打包符合微信官方表情包标准规范的上传资产，按要求整理产出 wechat_export/ 目录（包含全套规范主图、缩略图、封面、图标、横幅），方便直达打包导出。

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2. 配置 (Configuration)

2.1 支持的图片生成 API

本 Skill 支持多种图片生成 API，可灵活切换：

| Provider | 特点 | 获取 API Key | | ----------------- | ------------------ | ---------------------------------------------------------- | | gemini (默认) | 效果好速度快，推荐 | Google AI Studio | | qwen | 国内访问稳定 | 阿里云 DashScope |

2.2 配置方式

方式一：环境变量（推荐）

# Gemini
export GEMINI_API_KEY="你的API_Key"

# 或 千问
export DASHSCOPE_API_KEY="你的API_Key"

方式二：交互式配置

# 显示当前配置
python3 sticker_utils.py config

# 设置 API Key
python3 sticker_utils.py config set gemini
# 然后输入 API Key

# 切换默认 Provider
python3 sticker_utils.py config default qwen

2.3 首次使用检查

在运行任何生成命令前，Agent 应先检查配置：

python3 sticker_utils.py config

如果显示 ❌ 表示缺少 API Key，需要引导用户配置。

2.4 背景去除依赖（可选但推荐）

当 background_type 设为 transparent 时，process 阶段会自动执行去背景。默认使用本地模型 rembg（默认模型 isnet-anime，适合动漫风格）。

# 推荐安装
pip install rembg

# 如果报 onnxruntime 相关错误，再补一个 CPU 版本
pip install onnxruntime

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3. 完整参数结构 (Input Schema)

{
  "mode": "animated",
  "set_name": "打工人龙虾",
  "set_description": "一只每天为了KPI奋斗的Q版龙虾，完美演绎职场辛酸与欢乐！",
  "copyright_info": "OpenClaw 2026",
  "character_name": "虾虾",
  "character_prompt": "角色的外观长相详细设定（只描述外观，不要写动作）",
  "reference_image": "【可选】参考图路径，用于锁定角色长相",
  "style_preset": "2D_KAWAII",
  "custom_style": "【可选】自定义风格描述，仅当 style_preset 为 CUSTOM 时生效",
  "scene_theme": "WORKPLACE",
  "character_type": "HUMAN_CHIBI",
  "color_mood": "BRIGHT_VIBRANT",
  "background_type": "transparent",
  "enable_bg_removal": true,
  "bg_removal_method": "dual",
  "bg_removal_model": "isnet-anime",
  "bg_removal_script_path": "【可选】自定义去背景脚本路径",
  "bg_alpha_matting": true,
  "bg_sharpen_edges": false,
  "bg_sharpen_threshold": 200,
  "grid_size": 9,
  "expressions": [
    {
      "action": "高度戏剧化的动作描述（必须有大幅度的身体运动！）",
      "text": "配文文字（建议2-4个字，醒目有力）"
    }
  ]
}

3.0 宫格配置 (Grid Size)

| grid_size | 布局 | 帧数 | GIF 时长 | 适用场景 | | --------- | ---- | ---- | -------- | -------- | | 9 (默认) | 3×3 | 9 帧 | 0.9 秒 | 标准动画，流畅简洁 | | 16 | 4×4 | 16 帧 | 1.6 秒 | 更长动画，动作细节更丰富 |

选择建议：

• 9帧 (默认)：适合大多数场景，生成速度快，文件体积小
• 16帧：适合需要更细腻动作过渡的场景，动画更流畅但文件体积略大

注意：微信表情包主图文件大小限制为 500KB，16帧动画通常在此范围内，但如果动作复杂、颜色丰富可能接近限制。

3.0 背景类型与去除算法 (Background Type & Removal Method)

| 选项 | 背景描述 | 适用场景 | | ------------- | ------------------ | -------------------------------------- | | transparent | 透明背景 | 默认值，微信官方表情包要求透明背景 | | white | 纯白背景 (#FFFFFF) | 需要纯色背景时的备选 |

关于去背景算法配置 (bg_removal_method)：

本项目采用了三轨背景去除系统，支持灵活切换：

| bg_removal_method | 处理粒度 | 原理与特点 | |---------------------|---------|----------| | opencv | 整图一次性处理 | 质量最优的抗锯齿：基于漫水填充 (floodFill) + 柔和边缘 Alpha 过渡。处理整张宫格大图，确保各帧表情切图后的边缘裁切规则完全一致（有效防止 GIF 边缘闪烁问题）。对字体周边和半透明毛发过渡处理完美。前提是原图背景必须非常接近纯白。⚠️ 注意：浅色前景（水墨、淡彩、浅色皮肤）可能被误删。 | | rembg | 单格切分后处理 | 极高的鲁棒性：基于深度学习（Semantic Segmentation），无视复杂背景强行抠图。由于大图信息量复杂容易导致模型注意力涣散，所以系统会先切分为小图再分别送入 rembg。对纯色白底有轻微锯齿感，适合 OpenCV 失败时的智能兜底。⚠️ 注意：可能误删表情包文字。 | | dual (推荐) | 双通道合并 | 最佳平衡方案：同时运行 OpenCV 和 Rembg，取两者 Alpha 的最大值 (max(alpha_opencv, alpha_rembg))。优点：OpenCV 保护文字，Rembg 保护浅色前景（水墨、淡彩、像素风、Q版浅色皮肤）。适用：水墨风、水彩风、像素风、Q版等浅色前景场景。 |

风格与方法推荐映射：

| 风格 (style_preset) | 推荐方法 | 原因 | |---------------------|---------|------| | CHINESE_INK (水墨风) | dual ⭐ | 淡墨易被 opencv 删除，dual 保护水墨+文字 | | WATERCOLOR (水彩风) | dual ⭐ | 淡彩易被 opencv 删除，dual 保护水彩+文字 | | PIXEL_ART (像素风) | dual ⭐ | 浅色像素易被删除，dual 保护像素+文字 | | CHIBI_SD (Q版) | dual | 浅色皮肤保护+文字保护 | | 2D_KAWAII | dual 或 opencv | 深色角色可用 opencv，浅色用 dual | | MEME_STYLE | opencv | 文字保护优先，边缘质量最优 | | 3D_CLAY / 3D_PIXAR | dual | 半透明效果保护 |

执行细节与 Fallback 机制：

• 微信的官方表情包要求透明背景，去除背景更符合审核要求
• 推荐设置 bg_removal_method: "dual"（最佳平衡，保护浅色前景+文字）
• 对于纯白背景且前景颜色较深的简单图，可使用 opencv 获得最佳边缘质量
• 自动降级：如果配置了 opencv 算法，但在执行前系统检测出生成的图表并非纯白背景（AI 幻觉生成了复杂场景图）或执行期间出现错误，系统会自动抛出异常，并无缝降级使用 rembg 进行按格拆分抠图兜底处理，不用人工介入！
• 去背景失败时会保留该帧原图。
• 去背景开启且成功时，会在同目录下保存 original_grid_nobg.png：整图去背景之后的 PNG，便于对照 original_grid.png 检查抠图效果
• 目录统一：origin/ 内为原图输出（仅裁剪+240 缩放，无去背）；去背景成功时额外多 nobg/；未开去背景或全量失败时只有 origin/
• 汇总打包导出：同一 workspace 在 process 时，会在根目录生成 wechat_export/ 文件夹，包含 main/, thumb/, cover.png, icon.png, banner.png, 及填单信息文本 upload_info.txt。

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3. 参数选项详解 (Parameter Options)

3.1 风格预设 (style_preset)

| 选项 | 风格描述 | 适用场景 | | --------------- | -------------------------------- | ---------------- | | 2D_KAWAII | 日系二次元，圆润可爱，线条干净 | 通用，最推荐 | | 2D_ANIME_COOL | 日系帅气风，锐利线条，炫酷感 | 少年向、热血主题 | | 3D_CLAY | 3D黏土质感，柔软立体，手办感 | 儿童、萌系 | | 3D_PIXAR | 皮克斯风格，欧美3D动画质感 | 欧美风、全年龄 | | PIXEL_ART | 16bit像素风，复古游戏感 | 极客、游戏主题 | | CHINESE_INK | 中国水墨风，淡雅意境 | 国风、文艺 | | WATERCOLOR | 水彩手绘风，温柔治愈 | 文艺、清新 | | LINE_ART | 极简黑白线条，手绘涂鸦感 | 极简风、表情符号 | | CARTOON_WEST | 美式卡通风，夸张变形 | 搞笑、欧美风 | | CHIBI_SD | Q版SD比例，头大身小 | 萌系、游戏角色 | | MEME_STYLE | 表情包网红风，魔性夸张 | 搞笑、网络流行 | | CUSTOM | 自定义风格（需填写custom_style） | 特殊需求 |

3.2 场景主题 (scene_theme) 【可自由发挥或参考预设】

用户可以自由发挥描述任意场景，系统会根据场景自动生成合适的表情配文。以下预设场景可直接映射到微信后台：

| 选项 | 微信后台对应勾选 | 适用场景及配文参考 | | --------------- | ------------------------- | --------------------------------- | | COMPREHENSIVE | 综合 | 日常常用、各类百搭场景 | | FESTIVAL | 节日节气 / 节日 | 新年快乐、生日快乐、中秋快乐 | | ROMANCE | 恋爱交友 | 想你、爱你、么么哒、在吗、晚安 | | GREETING | 祝福问候 / 打招呼 | 早安、晚安、谢谢老铁、对不起 | | WORKPLACE | 职场工作 | 收到、好的、在忙、下班、KPI、干饭 | | STUDY | 毕业 / 学生 | 加油、不想学、过了、求过 | | GAMING | 游戏电竞 | 胜利、GG、带飞、菜鸡、上号 | | PETS | 动物萌宠 | 萌喵、傻犬相关专属 | | FOOD | 饮食吃饭 | 喝奶茶、饿了、大餐 | | SPORTS | 运动健身 | 冲刺、流汗、去健身 |

💡 提示：场景主题不限于此表，用户可自由描述想要的场景（如"熬夜党"、"咸鱼躺平"、"吃货日常"等），AI 会智能生成对应的表情动作和配文。

3.3 角色类型 (character_type)

| 选项 | 类型描述 | character_prompt 示例 | | -------------------- | ------------ | ---------------------------------------------- | | HUMAN_CHIBI | Q版人类角色 | "一个戴眼镜的短发女生，穿着蓝色卫衣，圆脸大眼" | | HUMAN_ANIME | 日系动漫人物 | "银色长发少女，红瞳，哥特萝莉装" | | ANIMAL_CUTE | 可爱动物 | "一只橘猫，胖乎乎，大眼睛，尾巴翘起" | | ANIMAL_ANTHRO | 拟人化动物 | "穿西装的兔子先生，戴礼帽，绅士风度" | | FANTASY | 奇幻生物 | "一只小精灵，透明翅膀，发光，飘浮在空中" | | OBJECT_PERSONIFIED | 拟人化物品 | "一个有表情的饭团，三角形，海苔脸" | | IP_CHARACTER | 知名IP角色 | "皮卡丘，黄色电气鼠，红脸颊，闪电尾巴" |

3.4 配色氛围 (color_mood)

| 选项 | 色调描述 | | ---------------- | -------------------------- | | BRIGHT_VIBRANT | 明亮鲜艳，高饱和度（默认） | | SOFT_PASTEL | 柔和粉彩，马卡龙色系 | | WARM_COZY | 暖色调，温馨舒适 | | COOL_CALM | 冷色调，沉稳冷静 | | MONOCHROME | 黑白单色 | | NEON_CYBER | 霓虹赛博，荧光色 | | VINTAGE_RETRO | 复古怀旧，褪色感 |

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4. 动作描述指南 (Action Description Guide)

⚠️ 关键原则：动作必须有大幅度的身体运动，决不能是"面瘫"表情！

好的动作描述 ✅

"向后仰头大笑，笑到眼泪飞溅，肚子剧烈颤抖"
"整个人趴在地上打滚，四肢乱蹬，撒泼耍赖"
"双手捂脸从指缝偷看，身体扭成麻花状"
"一口吞下整个汉堡，腮帮子鼓成气球，打了个超大的饱嗝"
"像火箭一样冲向屏幕，整个人撞在屏幕上滑下来"

不好的动作描述 ❌

"微笑" → 太静止
"开心地看着" → 缺乏动作
"表示同意" → 太抽象
"做出生气的表情" → 动作幅度太小

戏剧化公式

动作 = 夸张的身体姿态 + 面部表情变化 + (可选)道具/特效

示例：
基础版: "开心地笑"
戏剧版: "整个人跳起来双手比V，笑到嘴巴裂到耳朵，周围炸开烟花特效"

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5. 完整示例 (Complete Example)

用户请求

"帮我做一套打工人表情包，角色是一个秃头程序员大叔，要动态的，搞笑一点"

最终 params.json

{
  "mode": "animated",
  "set_name": "秃头小猿",
  "set_description": "每天修Bug、抗击KPI的卑微打工人日常，虽然头秃但依然坚强！",
  "copyright_info": "李强制作",
  "character_name": "秃头猿",
  "character_prompt": "一个中年秃头程序员大叔，圆脸，稀疏的头发，戴厚底黑框眼镜，穿着皱巴巴的格子衬衫，黑眼圈很重，一脸疲惫但眼神呆萌",
  "reference_image": "",
  "style_preset": "MEME_STYLE",
  "custom_style": "",
  "scene_theme": "WORKPLACE",
  "character_type": "HUMAN_CHIBI",
  "color_mood": "BRIGHT_VIBRANT",
  "background_type": "transparent",
  "enable_bg_removal": true,
  "bg_removal_method": "dual",
  "bg_removal_model": "isnet-anime",
  "bg_removal_script_path": "",
  "bg_alpha_matting": true,
  "bg_sharpen_edges": false,
  "bg_sharpen_threshold": 200,
  "grid_size": 9,
  "expressions": [
    {"action": "疯狂敲键盘到手指冒烟，眼睛瞪得像铜铃，整个人变成残影", "text": "搬砖"},
    {"action": "看到代码报错，整个人石化碎裂成渣，眼珠子弹出来", "text": "寄!"},
    {"action": "下班时间一到，瞬间变身火箭冲出办公室，留下一道残影", "text": "润了"},
    {"action": "收到甲方需求，整个人瘫倒在桌上，眼睛变成死鱼眼", "text": "好累"},
    {"action": "开会被点名，满头大汗，两只手不知道往哪放", "text": "慌了"},
    {"action": "摸鱼被抓包，表情僵硬，嘴角抽搐，冷汗直流", "text": "完了"},
    {"action": "看到工资条，眼睛变成金钱符号，整个人飘起来", "text": "真香"},
    {"action": "老板走近工位，立刻切换屏幕，假装认真工作", "text": "装忙"},
    {"action": "项目上线成功，双手比V，跳起来庆祝，周围飘彩带", "text": "成了"}
  ]
}

💡 提示（关于宫格类型与数量的严格要求）：

• 静态模式 (static)：每个宫格包含 9 或 16 张独立的静态表情。expressions 数组元素个数必须等于 grid_size。微信专辑标准需要 24 张 静态表情，因此通常需要生成 3 个 9宫格（27 张，截取24张） 或 2 个 16宫格（32 张，截取24张）。
• 动态模式 (animated)：每一个宫格（无论9宫格还是16宫格）代表 1 个 GIF 的多帧动画。expressions 数组元素个数必须等于 grid_size。微信专辑标准需要 24 个 GIF，因此如果做整套动态表情包，需要生成 24 个宫格图（即 anim_01 到 anim_24，每次对应生成一个 GIF）。
• 以上 params.json 示例仅展示了部分 expression 作为演示，智能体在实际执行时，必须将其补全到与 grid_size 一致的数量！（如果是 9 宫格，填 9 个；16 宫格，填 16 个）

预期产出

静态模式 (static) - 24张表情（以9宫格为例，需3个宫格）：

output/20260321_120000_gemini/
├── params.json
├── static_01/                     ← 第1个宫格（9张或16张静态表情）
│   ├── original_grid.png
│   ├── origin/                    ← sticker_01~09.png (或 ~16)
│   └── nobg/                      ← 透明背景版
├── static_02/                     ← 第2个宫格
│   └── …
├── static_03/                     ← 第3个宫格
│   └── …
└── wechat_export/
    ├── main/                      ← 01~24.png (240x240)
    └── thumb/                     ← 01~24.png (120x120)

动态模式 (animated) - 24个GIF（需24个宫格）：

output/20260321_120000_gemini/
├── params.json
├── anim_01/                       ← 第1个GIF（9帧或16帧动画）
│   ├── original_grid.png
│   ├── origin/
│   │   ├── sticker_01~09.png (或 ~16)
│   │   └── animated_sticker.gif   ← 9帧或16帧合成的GIF
│   └── nobg/
├── anim_02/                       ← 第2个GIF
│   └── …
├── ... (共24个anim_XX目录)
├── anim_24/                       ← 第24个GIF
│   └── …
└── wechat_export/
    ├── main/                      ← 01~24.gif (240x240)
    └── thumb/                     ← 01~24.png (120x120)

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6. 真人照片 → Q版表情包 (Photo-to-Chibi Feature)

🌟 特色功能：将用户的真人照片转换为Q版动画风格的表情包！

使用场景

用户想要：

• 把自己/朋友的照片做成表情包
• 保持真人特征的同时变成可爱Q版
• 情侣头像、闺蜜头像表情包化

完整流程

用户请求示例

"用我这张照片，帮我做一套可爱的表情包，要那种Q版的，3个动图"

transform_photo 命令详解

python3 sticker_utils.py transform_photo <photo_path> <style_preset> <output_path> [additional_description]

| 参数 | 说明 | | ------------------------ | ----------------------------------------------- | | photo_path | 用户提供的真人照片路径 | | style_preset | 目标风格 - 支持所有 12 种风格（见下方表格） | | output_path | 输出的定妆图路径 | | additional_description | 【可选】额外描述，如"戴眼镜"、"长发"等 |

🌟 支持所有风格转换：

| 风格 | 适合场景 | 转换效果 | | --------------- | ---------- | ------------------ | | 2D_KAWAII | 通用可爱风 | 日系圆润 Q 版 | | 2D_ANIME_COOL | 帅气少年 | 锐利线条，酷感十足 | | 3D_CLAY | 儿童/萌系 | 黏土手办质感 | | 3D_PIXAR | 全年龄 | 皮克斯动画风格 | | PIXEL_ART | 游戏玩家 | 复古像素风 | | CHINESE_INK | 文艺国风 | 水墨画风格 | | WATERCOLOR | 清新治愈 | 水彩手绘感 | | LINE_ART | 极简风 | 黑白线条画 | | CARTOON_WEST | 搞笑欧美 | 美式夸张卡通风 | | CHIBI_SD | 超萌 Q 版 | 头超大身超小 | | MEME_STYLE | 网络流行 | 魔性表情包风 |

🔒 自动优化：

Gemini 会自动进行以下处理：

1. 主角识别 - 自动识别照片中的主要人物（无需预处理）
2. 风格转换 - 将真人转换为指定风格的 Q 版角色
3. 特征保留 - 保留真人关键特征（脸型、发型、眼镜等）
4. 尺寸优化 - 输出 512x512 标准尺寸
5. 白底纯净 - 纯白背景，无多余元素

关键点说明

为什么必须用 draw_with_ref 而不是普通 draw？

• 普通 draw 只发送文字 prompt，模型看不到参考图
• draw_with_ref 会把参考图作为多模态输入传给模型
• 模型会"看着"参考图来画，保证角色特征一致

真人特征保留机制：

脚本会自动强调保留以下特征：

• 脸型（圆脸/瓜子脸/方脸等）
• 眼睛形状和神态
• 鼻子嘴巴特征
• 发型发色
• 标志性特征（眼镜、胡须、痣等）

推荐风格搭配

| 原照片类型 | 推荐风格 | 效果 | | ---------- | --------------- | ------------------ | | 普通人像 | 2D_KAWAII | 日系可爱风，最通用 | | 男生照片 | 2D_ANIME_COOL | 帅气少年风 | | 儿童照片 | 3D_CLAY | 黏土手办感，超萌 | | 情侣照片 | 2D_KAWAII | 甜系 Q 版 | | 游戏玩家 | PIXEL_ART | 复古游戏风 | | 搞笑表情 | MEME_STYLE | 网红表情包风 |

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7. 智能体执行流程 (Execution Workflow)

【前置检查】模型出图能力检测（优先执行）

在启动流水线前，先检测 API Key 配置状态：

python3 sticker_utils.py config

情况 A：已配置 API Key

• 显示 ✅ → 直接继续后续流程

情况 B：未配置 API Key

Agent 向用户展示两条路径选择：

| 路径 | 说明 | 后续流程 | |-----|------|---------| | 路径A：配置 API | 获取并配置 API Key，后续全自动 | 推荐 | | 路径B：手动出图 | 不配置，去外部平台生成图片 | 需用户手动介入 |

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路径A - 配置 API Key（推荐）

获取 API Key：

• Gemini：https://aistudio.google.com/app/apikey
• 千问：https://dashscope.console.aliyun.com/

配置方式：

# Gemini
export GEMINI_API_KEY="你的API_Key"

# 千问
export DASHSCOPE_API_KEY="你的API_Key"

配置完成后重新检测，继续后续流程。

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路径B - 手动出图流程

⚠️ 关键：如果用户提供了定妆图，输出 prompt 时必须告知用户带上定妆图去外部平台！

---

前置处理：定妆图处理

| 用户情况 | Agent 处理 | |---------|-----------| | 有定妆图（路径） | cp <用户路径> $DIR_PATH/base_reference.png | | 有定妆图（对话上传） | Agent 识别图片，移动到 $DIR_PATH/base_reference.png | | 无定妆图 | 纯文字描述生成 prompt，不涉及定妆图 |

---

步骤 1：生成并输出 prompt

python3 sticker_utils.py build_prompts $DIR_PATH

• 每个表情生成独立的 prompt.txt
• 告知用户文件路径：$DIR_PATH/anim_XX/prompt.txt

步骤 2：引导用户去外部平台生图

| 定妆图情况 | 引导内容 | |----------|---------| | 有定妆图 | 告知用户：带上 $DIR_PATH/base_reference.png 去外部平台，作为参考图上传 | | 无定妆图 | 只需要复制 prompt.txt 内容即可 |

• 详细操作指南见 reference/external_platform_guide.md

步骤 3：接收用户返回的图片 ⭐

• 用户在对话中上传/粘贴图片
• Agent 识别图片并移动到正确位置：

  mv <用户上传图片> $DIR_PATH/anim_XX/original_grid.png
  

• 批量场景：逐张上传 → 逐张处理 → 实时反馈进度

步骤 4：执行切割处理

python3 sticker_utils.py process $DIR_PATH

步骤 5：告知导出位置

• 导出目录结构及查看方式见 reference/output_guide.md

---

【第零步】用户需求收集（必须询问）

⚠️ 在开始任何操作前，必须向用户确认以下信息：

| 需要询问的信息 | 是否必填 | 说明 | |---------------|---------|------| | 定妆图 | 可选 | 白底、正面、无动作的标准基准图（用于锁定角色一致性）。可以是文件路径，也可以在对话中直接上传图片 | | 角色外观描述 | 推荐 | 如果没有定妆图，需要文字描述角色长相（只写外观，不写动作） | | 角色名称 | 可选 | 角色的名字，用于表情包命名和文案生成 | | 风格 | 推荐 | 从 12 种预设风格中选择（见 §3.1 风格预设） | | 场景主题 | 推荐 | 从 10 大场景主题中选择（见 §3.2 场景主题） | | 模式 | 推荐 | 选择生成 静态图集 还是 动态GIF | | 宫格类型 | 推荐 | 选择 9宫格（0.9秒/9帧，速度快）或 16宫格（1.6秒/16帧，动作细腻） | | 表情数量 | 推荐 | 默认 9个表情（单套），微信专辑标准需 24个 |

询问话术示例：

"在开始生成表情包之前，请告诉我以下信息：

1. 定妆图：有现成的角色定妆图吗？（白底、正面、无动作的标准图。如有请提供路径或直接上传图片）
2. 角色外观：如果没有定妆图，请描述角色长相（只写外观，如"胖橘猫，圆脸大眼，戴小领带"）
3. 角色名称：角色叫什么名字？（不提供则自动生成）
4. 风格：选择哪种画风？（水墨风、像素风、水彩风、二次元可爱风等，共12种可选）
5. 场景主题：想要什么场景？（可自由发挥，如职场打工、恋爱、游戏电竞等）
6. 模式：需要静态表情（默认）还是动态GIF？
7. 宫格类型：需要9宫格（9帧/0.9秒，生成快）还是16宫格（16帧/1.6秒，动作更细腻）？
8. 数量：默认生成 9个 表情，微信专辑标准需要 24个，需要调整吗？"

定妆图概念说明：

• 定妆图 = 白底纯背景、正面姿势、无夸张动作的角色基准图
• 作用：锁定角色外观一致性，每次生图时让 AI"看着"这张图来画
• 来源方式：
  • 用户直接提供（对话上传图片 / 文件路径）
  • 用户提供参考图 → Agent 用 AI 生成标准定妆图
  • 用户纯文字描述 → Agent 用 AI 生成定妆图

处理逻辑：

• 用户提供定妆图 → Agent 移动图片到 $DIR_PATH/base_reference.png
• 用户提供参考图 → Agent 用 AI 生成标准化定妆图（白底、正面、无动作）
• 用户无图，仅文字描述 → Agent 用 AI 生成定妆图
• 用户未指定风格 → 默认使用 2D_KAWAII（日系二次元可爱风）
• 用户未指定场景 → 默认使用 COMPREHENSIVE（综合场景）
• 用户未指定模式 → 默认使用 静态模式 (static)
• 用户未指定宫格类型 → 默认使用 9宫格 (grid_size: 9)
• 用户未指定数量 → 默认生成 9 个表情（单套）；微信专辑标准需要 24 个

---

【第一步】沙盒建站

在启动流水线之前，必须先创建一个隔离的工作站目录。

DIR_PATH=$(python3 sticker_utils.py create_dir --provider gemini)

【第二步】角色定妆与入驻（统一生成标准基准图）

⚠️ 核心定律：所有表情包的生成，必须依赖一张白底、正面、无动作的"定妆图" (base_reference.png。

注：定妆图处理已在【第零步】和【前置检查】中说明。本步骤仅适用于 有 API Key 的情况。

---

路径A（有 API Key）- AI 生成定妆图：

| 用户情况 | Agent 处理 | |---------|-----------| | 用户提供定妆图 | 直接复制到 $DIR_PATH/base_reference.png | | 用户提供参考图 | 用 AI 生成标准化定妆图（白底、正面、无动作） | | 用户无图，纯文字 | 用 AI 生成定妆图 |

AI 生成定妆图命令：

# 无图生成
python3 sticker_utils.py draw_character “角色外观描述” “STYLE” “$DIR_PATH/base_reference.png”

# 有参考图生成
python3 sticker_utils.py draw_with_ref “$DIR_PATH/user_reference.png” “角色外观描述” “STYLE” “$DIR_PATH/base_reference.png”

# 真人照片转Q版
python3 sticker_utils.py transform_photo “$DIR_PATH/user_photo.jpg” “STYLE” “$DIR_PATH/base_reference.png”

路径B（无 API Key）- 手动流程：

• 定妆图处理已在【前置检查】路径B中说明
• 此步骤跳过，直接进入【第三步】

---

【第三步】写入配置

将组装好的 JSON 写入 $DIR_PATH/params.json。 确保 reference_image 字段已填入第二步中准备好的 $DIR_PATH/base_reference.png！

cat > "$DIR_PATH/params.json" << 'EOF'
{
  "mode": "animated",
  "set_name": "表情包名称",
  "set_description": "表情包描述（不超过80字）",
  "copyright_info": "版权信息",
  "character_name": "角色名称",
  "character_prompt": "角色外观描述（只写外观，不写动作）",
  "reference_image": "$DIR_PATH/base_reference.png",
  "style_preset": "2D_KAWAII",
  "custom_style": "",
  "scene_theme": "COMPREHENSIVE",
  "character_type": "HUMAN_CHIBI",
  "color_mood": "BRIGHT_VIBRANT",
  "background_type": "transparent",
  "enable_bg_removal": true,
  "bg_removal_method": "dual",
  "bg_removal_model": "isnet-anime",
  "bg_removal_script_path": "",
  "bg_alpha_matting": true,
  "bg_sharpen_edges": false,
  "bg_sharpen_threshold": 200,
  "grid_size": 9,
  "expressions": [
    {"action": "动作描述1", "text": "配文1"},
    {"action": "动作描述2", "text": "配文2"}
  ]
}
EOF

【第四步】解析裂变（配置转 Prompt）

为每个表情动作创建独立的生成子目录和 Prompt 文件：

python3 sticker_utils.py build_prompts $DIR_PATH

【第五步】批量生图（AI 出宫格原图）

一条命令自动处理所有 anim_* 或 static_* 目录，无需手动循环。默认顺序执行（并发数=1），确保角色一致性。

# 自动检测是否有 reference_image，顺序生成（推荐，保证角色一致）
python3 sticker_utils.py batch_draw $DIR_PATH

# 可选：并发执行（可能影响角色一致性，慎用）
python3 sticker_utils.py batch_draw $DIR_PATH --concurrent 2 --delay 3.0

可插拔调试提示：若目录下已存在人工放入的 original_grid.png，可直接跳过此步！

【第六步】去背景与切片（生成最终贴纸和 GIF）

根据 params.json 的 bg_removal_method 执行抠图与切割。

python3 sticker_utils.py process $DIR_PATH

---

【第七步】AI 补充微信物料（Banner / Cover / 介绍文案）

⚠️ 此步骤必须执行，不可跳过！ process 命令生成的 wechat_export/ 中的 banner.png 和 cover.png 只是占位图，必须通过本步骤用 AI 重新生成高质量宣传图。

python3 sticker_utils.py wechat_meta $DIR_PATH

本步骤的产出（会覆盖 process 的占位内容）：

| 产物文件 | 规格 | 说明 | |---|---|---| | wechat_export/upload_info.txt | 文本 | AI 生成的≤80字合集介绍 + 每个表情的4字含义标签 + 风格/主题分类 | | wechat_export/banner.png | 750×400 | AI 专属绘制的横幅（角色与场景主题融合，含合集名称创意排版） | | wechat_export/cover.png | 240×240 | AI 专属绘制的封面（角色特写，直视镜头，高吸引力） | | wechat_export/icon.png | 50×50 | 封面缩小版，用于聊天面板图标 |

动态读取机制（重要）： wechat_meta 生成功能的所有 AI Prompt 均通过读取 params.json 动态组装：

• set_name、character_prompt、scene_theme、style_preset 等字段都从 params 文件取值
• 脚本本身不含任何硬编码的角色名或场景，适用于任意表情包套件

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【例外情况：中途失败时的兜底处理】

注：若在第四步批量生图时 API 调用失败，可参考上述「前置检查 - 路径B」进行人工干预：用户手动出图 → 返回图片 → Agent 接管切割流程。

附加彩蛋（直接传图切片）： 如果用户直接提供一张已画好的宫格网格图（9宫格或16宫格），可跳过生图步骤：新建沙盒文件夹 → 放入 anim_01/original_grid.png → 运行 process 命令即可！

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8. 输出交付 (Output Handover)

返回沙盒目录路径，并首要提醒用户查看直接可以上传的终极发布包：

• 🎁 微信直接上传规范包 wechat_export/（核心产物）：

  • wechat_export/main/：包含编号为 01~24 的 240x240 主图，满足规范约束。
  • wechat_export/thumb/：包含编号为 01~24 的 120x120 小方块缩略图。
  • wechat_export/cover.png、icon.png、banner.png：引擎自动化截取配置的首发配套资产图。
  • wechat_export/upload_info.txt：自动生成的表情包名称、介绍、版权信息，可以直接去微信后台复制粘贴。

• ✂️ 过程拆解留档资产（存于 anim_XX/ 或 static_XX/ 内）

  • origin/ 存放各画稿原始提取未抠背产物
  • nobg/ 存放各底稿执行抠背透明提取后的版本
  • original_grid_nobg.png 为网格整底切除的预览大参考图