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Agent Skill · 图像处理

modelscope-image(模型范围图像)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

modelscope-image 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 444。

总安装 6,732周安装 275GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,156核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:modelscope-image(模型范围图像)
来源仓库:https://github.com/baiyz0825/modelscope-image
安装命令:
openclaw skills install modelscope-image
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install modelscope-image

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

用于通过魔搭社区 ModelScope API 生成图片,支持多种文生图模型。适合需要调用 Kolors、Stable Diffusion XL、FLUX 等模型进行图像创作的场景。通过 clawhub 安装,需确认 API 密钥和模型可用性。建议结合原始 README 核验提示词生成流程和输出格式。

使用前请评估是否会触发联网请求和图像下载,避免带宽占用。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install modelscope-image;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

modelscope-image 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install modelscope-image。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

modelscope-image 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

modelscope-image 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

modelscope-image 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

modelscope-image 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,732 次,近一周安装 275 次,下载 2,156 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

modelscope-image 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
modelscope-image

模型范围图像 · 本页

6,732—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
modelscope-image-gen
description
通过魔搭社区(ModelScope) API 生成图片。先使用 --list-models 查看可用模型,然后根据用户需求由 AI 生成专业的提示词,最后调用 API 生成图片。支持 Kolors、Stable Diffusion XL、FLUX 等多种文生图模型。当用户需要使用魔搭社区、ModelScope 或中文 AI 模型生成图片时使用此技能。
metadata
openclaw
emoji
🎨
requires
bins
["python3"]
env
["MODELSCOPE_API_KEY"]
primaryEnv
MODELSCOPE_API_KEY
install
kind
brew
formula
python
bins
["python3"]
label
安装 Python (brew)

魔搭社区图片生成

通过魔搭社区(ModelScope)API 调用多种文生图模型生成图片。使用流程:查看模型列表 → 选择模型 → AI 生成提示词 → 生成图片。

概述

本技能支持通过魔搭社区 API 生成高质量图片。核心特点:

  1. 预配置模型列表 - 无需网络请求,直接查看可用模型
  2. AI 生成提示词 - 根据用户需求场景生成专业优化的提示词
  3. 多模型支持 - Kolors、Stable Diffusion XL、FLUX 等

使用场景

当出现以下情况时使用本技能:

  • 用户请求使用魔搭社区或 ModelScope 生成图片
  • 用户需要从中文文本提示词生成图片
  • 用户需要专业优化的提示词来生成高质量图片

工作流程

第一步:查看可用模型

python3 {baseDir}/scripts/gen.py --list-models

这会显示完整的模型信息:

  • 推荐模型:预设的高质量模型,包含 ID、名称、说明、支持语言
  • 其他模型:更多支持 API 推理的模型,同样显示完整信息

模型列表存储在 references/models.md 中,方便后期新增和修改。

第二步:选择模型(使用子agent)

重要:当需要与用户交互确认风格和模型选择时,建议使用子agent处理。

原因:

  • 防止上下文污染(模型列表有 30+ 个,详细信息会占用大量 token)
  • 模型选择是一个独立决策过程,不应在主对话中展开
  • 用户可能需要多次比较不同模型,子agent可以独立处理

使用方式:

# 启动子agent处理模型选择
Task(
    subagent_type="general-purpose",
    prompt="根据用户需求,从 references/models.md 中推荐最合适的模型。用户需求:{user_request}",
    description="帮助用户选择合适的文生图模型"
)

子agent应:

  1. 加载 references/models.md
  2. 根据用户需求(风格、语言、场景)推荐 2-3 个最合适的模型
  3. 说明每个模型的特点和适用场景
  4. 等待用户确认
  5. 将确认结果返回给主agent

第三步:AI 生成专业提示词

根据用户的需求场景,AI 会生成专业的提示词。

提示词结构:

主体 + 细节描述 + 背景 + 风格 + 光影

示例:

  • 用户需求:"生成一张猫的照片"
  • AI 生成提示词:一只优雅的橘猫,蓬松的毛发,灵动的眼神,躺在柔软的沙发上,温馨的家居环境,电影级摄影风格,自然阳光照射

提示词生成技巧请参考:references/prompt_guide.md

第四步:生成图片

python3 {baseDir}/scripts/gen.py \
  --prompt "<AI生成的提示词>" \
  --model <用户确认的模型>

推荐模型

核心推荐(默认使用)

简称特点支持语言
kolors快手可图,高质量生成(默认)中文、英文
qwen-image通义千问图像,下载量 230万+中文、英文
qwen-image-2512通义千问最新版,写实摄影中文、英文
z-image-turbo阿里造相快速版,下载量 408K英文
flux-devFLUX.1-dev,下载量 130万+英文
flux-schnellFLUX.1 schnell,快速生成英文
sd-x1SDXL,高质量艺术创作英文
sd-turboSDXL Turbo,快速生成英文
majicflus麦橘超然,下载量 54万+英文
完整模型列表:使用 --list-models 查看,或加载 references/models.md 查看所有 34 个模型。

按场景快速选择

场景推荐模型
中文提示词kolors, qwen-image, qwen-image-2512
快速生成sd-turbo, z-image-turbo
高质量艺术sd-x1, flux-dev
写实摄影qwen-image, flux-xhs
人像sdxl-asian, majicmix-realistic
小红书风格flux-xhs

使用示例

示例 1:人物肖像

# 查看模型
python3 {baseDir}/scripts/gen.py --list-models

# AI 生成提示词并执行
python3 {baseDir}/scripts/gen.py \
  --prompt "优雅的女性,精致的妆容,温柔的眼神,华丽的晚礼服,城市夜景背景,电影级肖像风格,柔和的伦勃朗光" \
  --model kolors \
  --count 4

示例 2:自然风景

python3 {baseDir}/scripts/gen.py \
  --prompt "壮丽的雪山,云雾缭绕,倒影如镜的湖泊,蔚蓝天空,超写实摄影风格,黄金时刻光线" \
  --model sd-x1

示例 3:赛博朋克城市

python3 {baseDir}/scripts/gen.py \
  --prompt "未来城市夜景,高耸的摩天大楼,霓虹闪烁的街道,全息广告牌,飞行的汽车,赛博朋克风格,夜幕下的霓虹灯光" \
  --model flux-schnell \
  --count 8

命令参数

python3 {baseDir}/scripts/gen.py [选项]

必需参数:
  --prompt TEXT        图片提示词(由 AI 根据用户需求生成)

可选参数:
  --model TEXT         模型名称或 ID [默认: kolors]
  --count INT         生成图片数量 [默认: 4]
  --size TEXT         图片尺寸 [默认: 1024x1024]
  --out-dir PATH      输出目录 [默认: ./tmp/modelscope-image-gen-TIMESTAMP]
  --api-key TEXT      API Key(或设置 MODELSCOPE_API_KEY 环境变量)
  --list-models       列出所有可用的文生图模型

提示词生成指南

核心结构

主体 + 细节描述 + 背景 + 风格 + 光影

五大要素

  1. 主体:画面的核心元素(人物、物体、场景)
  2. 细节描述:动作、表情、服饰、材质、颜色
  3. 背景:环境、场景、氛围
  4. 风格:艺术流派、艺术家风格、视觉风格
  5. 光影:光线类型、方向、强度

生成原则

  • 词序权重:重要元素前置
  • 具体化:避免模糊词汇
  • 长度控制:中文 20-50 字
  • 风格统一:元素协调一致

快速示例

人物肖像

优雅的女性,精致的妆容,温柔的眼神,华丽的晚礼服,
城市夜景背景,电影级肖像风格,柔和的伦勃朗光

自然风景

壮丽的雪山,云雾缭绕,倒影如镜的湖泊,
蔚蓝天空,超写实摄影风格,黄金时刻光线

详细指南请查看:references/prompt_guide.md

输出内容

生成完成后,输出目录包含:

  • *.png - 生成的图片文件
  • prompts.json - 提示词与文件名映射
  • index.html - HTML 图片库(浏览器打开查看)

API 端点

图片生成接口:

POST https://api-inference.modelscope.cn/v1/images/generations

认证方式:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

注意:

  • API 兼容 OpenAI 格式
  • 可使用 OpenAI SDK 调用
  • 详细文档:references/api_reference.md

使用限制

根据魔搭社区的规定:

  1. 仅支持特定模型:只有标记为 inference_type 的模型才能通过 API 调用
  2. 非商业用途:API Inference 为非商业化产品
  3. 并发限制:建议控制并发请求数量
  4. 速率限制:可能存在请求频率限制

详细说明:https://modelscope.cn/docs/model-service/API-Inference/limits

故障排除

缺少 API Key

错误: 缺少 MODELSCOPE_API_KEY

解决方案:

export MODELSCOPE_API_KEY='your-api-key'

获取 API Key:https://modelscope.cn/my/myaccesstoken

模型不支持 API

确保使用 --list-models 中列出的模型。

提示词效果不佳

  • 增加具体细节描述
  • 指定明确的风格
  • 调整词序,重要元素前置
  • 控制提示词长度(20-50 中文字)

相关资源

  • 脚本代码:scripts/gen.py
  • API 参考:references/api_reference.md
  • 提示词指南:references/prompt_guide.md

相关链接

平台分布

OpenClaw

74.43%
按下载量换算1,605

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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