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Agent Skill · 开发

modelscope-img-generator(modelscope 图像生成器)

modelscope-img-generator 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

modelscope-img-generator 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,780。

总安装 3,540周安装 149GitHub Stars 1下载 1,240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
1.2.0

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-img-generator(modelscope 图像生成器)
来源仓库:https://github.com/windandliberty/modelscope-img-generator
安装命令:
openclaw skills install modelscope-img-generator
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-img-generator

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

使用 ModelScope API 生成图像。用于图像生成请求。支持文字转图像+图像转图像;可配置的模型;使用--输入图像。

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-img-generator;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-img-generator 怎么安装?

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

modelscope-img-generator 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-img-generator 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-img-generator 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-img-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,540 次,近一周安装 149 次,下载 1,240 次,GitHub 1 星。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-img-generator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
modelscope-img-generator

modelscope 图像生成器 · 本页

3,5401接触敏感数据MIT-0通过

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-Img
description
Generate images with ModelScope API. Use for image generation requests. Supports text-to-image + image-to-image; configurable models; use --input-image.

ModelScope Image Generation

Generate new images or edit existing ones using ModelScope's community models.

⚠️ Security Notice

This tool ONLY connects to the official ModelScope API endpoint.

  • Fixed Endpoint: https://api-inference.modelscope.cn/
  • Endpoint is NOT configurable: There is NO ability to customize or redirect the API endpoint
  • This prevents any possibility of API key or data being redirected to untrusted servers

Prerequisites

Required before use:

  1. ModelScope API Key - Get from https://modelscope.cn

- Set as environment variable: export MODELSCOPE_API_KEY="your-key-here" - Or pass directly: --api-key "your-key-here"

  1. uv - Python package manager (install via pip install uv)
  2. Python 3.10+ - Required runtime

Python dependencies (auto-installed by uv):

  • requests>=2.31.0
  • pillow>=10.0.0

Usage

Run the script using absolute path (do NOT cd to skill directory first):

Generate new image:

uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "your image description" --filename "output-name.jpg" [--model MODEL_ID] [--api-key KEY]

Edit existing image:

uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "editing instructions" --filename "output-name.jpg" --input-image "path/to/input.jpg" [--model MODEL_ID] [--api-key KEY]

Important: Always run from the user's current working directory so images are saved where the user is working, not in the skill directory.

Models

The script supports various ModelScope community models. Use --model to specify:

  • Default: Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo (fast, good quality)
  • Other options: Browse ModelScope Model Hub for more image generation models

Popular alternatives:

  • MusePublic/wukong-1.8B - Chinese style
  • Other community models available on ModelScope

LoRA Support

Enhance generation with LoRA adapters using --lora:

# Single LoRA
uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "anime girl" --filename output.jpg --lora "my-lora-repo"

# Multiple LoRAs with weights (must sum to 1.0)
uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "anime girl" --filename output.jpg --lora "lora1:0.6,lora2:0.4"

API Key

The script checks for API key in this order:

  1. --api-key argument (use if user provided key in chat)
  2. MODELSCOPE_API_KEY environment variable

If neither is available, the script exits with an error message.

Preflight + Common Failures (fast fixes)

  • Preflight:

- command -v uv (must exist) - test -n "$MODELSCOPE_API_KEY" (or pass --api-key) - If editing: test -f "path/to/input.jpg"

  • Common failures:

- Error: No API key provided. → set MODELSCOPE_API_KEY or pass --api-key - Error: Input image not found: → wrong path / unreadable file; verify --input-image points to a real image - API errors → wrong key, no access, or model not available; try a different key or model - Task timeout → generation took too long; try a simpler prompt or different model

Filename Generation

Generate filenames with the pattern: yyyy-mm-dd-hh-mm-ss-name.jpg

Format: {timestamp}-{descriptive-name}.jpg

  • Timestamp: Current date/time in format yyyy-mm-dd-hh-mm-ss (24-hour format)
  • Name: Descriptive lowercase text with hyphens
  • Keep the descriptive part concise (1-5 words typically)
  • Use context from user's prompt or conversation
  • If unclear, use random identifier (e.g., x9k2, a7b3)

Examples:

  • Prompt "A serene Japanese garden" → 2025-11-23-14-23-05-japanese-garden.jpg
  • Prompt "sunset over mountains" → 2025-11-23-15-30-12-sunset-mountains.jpg
  • Prompt "create an image of a robot" → 2025-11-23-16-45-33-robot.jpg
  • Unclear context → 2025-11-23-17-12-48-x9k2.jpg

Image Editing

When the user wants to modify an existing image:

  1. Check if they provide an image path or reference an image in the current directory
  2. Use --input-image parameter with the path to the image
  3. The prompt should contain editing instructions (e.g., "make the sky more dramatic", "remove the person", "change to cartoon style")
  4. Common editing tasks: add/remove elements, change style, adjust colors, blur background, etc.

Prompt Handling

For generation: Pass user's image description as-is to --prompt. Only rework if clearly insufficient.

For editing: Pass editing instructions in --prompt (e.g., "add a rainbow in the sky", "make it look like a watercolor painting")

Preserve user's creative intent in both cases.

Prompt Templates (high hit-rate)

Use templates when the user is vague or when edits must be precise.

  • Generation template:

- "Create an image of: <subject>. Style: <style>. Composition: <camera/shot>. Lighting: <lighting>. Background: <background>. Color palette: <palette>. Avoid: <list>."

  • Editing template (preserve everything else):

- "Change ONLY: <single change>. Keep identical: subject, composition/crop, pose, lighting, color palette, background, text, and overall style. Do not add new objects. If text exists, keep it unchanged."

Output

  • Saves image to current directory (or specified path if filename includes directory)
  • Script outputs the full path to the generated image
  • Do not read the image back - just inform the user of the saved path

Examples

Generate new image:

uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "A serene Japanese garden with cherry blossoms" --filename "2025-11-23-14-23-05-japanese-garden.jpg"

Generate with specific model:

uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "Chinese ink painting landscape" --filename "ink-landscape.jpg" --model "MusePublic/wukong-1.8B"

Edit existing image:

uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "make the sky more dramatic with storm clouds" --filename "2025-11-23-14-25-30-dramatic-sky.jpg" --input-image "original-photo.jpg"

Generate with LoRA:

uv run ~/.codex/skills/ModelScope_img_generator/scripts/generate_img.py --prompt "anime style portrait" --filename "anime-portrait.jpg" --lora "anime-lora:0.8"

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

OpenClaw

88.05%
按下载量换算1,092

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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