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Agent Skill · 图像处理

turbos7-minimax-image(Turbos7 极小极大图像)

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。

turbos7-minimax-image 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 917。

总安装 2,212周安装 95GitHub Stars 公开资料未说明下载 775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
1.1.0

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:turbos7-minimax-image(Turbos7 极小极大图像)
来源仓库:https://github.com/turbos7/turbos7-minimax-image
安装命令:
openclaw skills install turbos7-minimax-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 turbos7-minimax-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。

turbos7-minimax-image 提供文生图与图生图能力,适合在 OpenClaw 中生成视觉素材或编辑图片。支持漫画、水彩等多种风格,可用于插画创作或设计辅助。可基于文本描述或参考图生成新图像,适用于内容生产流程。输出分辨率和文件大小受模型限制,商用前需确认版权授权范围。

建议明确提示词细节以提高生成效果的一致性。

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 turbos7-minimax-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

    它需要需要联网,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

turbos7-minimax-image 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install turbos7-minimax-image。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

turbos7-minimax-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。

turbos7-minimax-image 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

turbos7-minimax-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。

turbos7-minimax-image 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,212 次,近一周安装 95 次,下载 775 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。

turbos7-minimax-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

  • 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

  • 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
turbos7-minimax-image

Turbos7 极小极大图像 · 本页

2,212—需要联网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
minimax-image
description
MiniMax 图片生成技能。集成文生图和图生图功能,支持从文本描述生成图片,也可基于参考图生成新图片。触发场景:(1) 用户请求生成图片,(2) 用户提供描述并要求生成图片,(3) 用户上传参考图并要求基于该图生成新图,(4) 用户想要生成指定风格的图片。支持的风格:漫画、元气、中世纪、水彩(仅 image-01-live)。支持的宽高比:1:1、16:9、4:3、3:2、2:3、3:4、9:16、21:9。

MiniMax 图片生成技能

功能概览

功能API 端点说明
文生图/v1/image_generation从文本描述生成图片
图生图/v1/image_generation基于参考图 + 文本生成新图

工作流程

文生图

文本描述 → API 调用 → 自动保存本地 → 返回路径

图生图

参考图 + 文本描述 → API 调用 → 自动保存本地 → 返回路径

快速开始

文生图

import requests
import os
import base64

API_KEY = os.getenv("MINIMAX_API_KEY")
URL = "https://api.minimaxi.com/v1/image_generation"

payload = {
    "model": "image-01",
    "prompt": "一只可爱的小老虎在森林里",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "n": 1,
    "response_format": "url"
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(URL, json=payload, headers=headers)
result = response.json()
image_url = result["data"]["image_urls"][0]

# 自动下载保存
save_dir = os.path.expanduser("~/.openclaw/workspace/assets/images")
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
filename = f"generated_{int(time.time())}.jpeg"
save_path = os.path.join(save_dir, filename)

img_response = requests.get(image_url)
with open(save_path, 'wb') as f:
    f.write(img_response.content)

print(f"图片已保存: {save_path}")

图生图

# 读取本地图片并转为 Base64
with open("reference.jpg", "rb") as f:
    img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

payload = {
    "model": "image-01",
    "prompt": "same person wearing traditional Chinese Hanfu",
    "aspect_ratio": "3:4",
    "n": 1,
    "subject_reference": [
        {
            "type": "character",
            "image_file": f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"
        }
    ]
}

支持的模型

模型说明适用场景
image-01高质量图片生成通用场景
image-01-live带风格的图片生成需要漫画/水彩等风格

核心参数

参数类型必填说明
modelstring是image-01 或 image-01-live
promptstring是图片描述,最长 1500 字符
nint否生成数量 [1, 9],默认 1
subject_referencearray否参考图配置(图生图用)
styleobject否风格设置(仅 image-01-live)
aspect_ratiostring否宽高比

subject_reference 结构

字段类型必填说明
typestring是当前仅支持 character
image_filestring是参考图 URL 或 Base64

参考图要求

  • 格式:JPG, JPEG, PNG
  • 大小:小于 10MB
  • 最佳效果:单人正面照片

宽高比

值分辨率
1:11024x1024
16:91280x720
4:31152x864
3:21248x832
2:3832x1248
3:4864x1152
9:16720x1280
21:91344x576 (仅 image-01)

风格类型(仅 image-01-live)

风格说明
漫画漫画风格
元气元气/活力风格
中世纪中世纪风格
水彩水彩画风格

输出目录

生成的图片默认保存在:~/.openclaw/workspace/assets/images/

文件名格式:{type}_{timestamp}_{index}.jpeg

  • type: text2img / img2img
  • timestamp: Unix 时间戳
  • index: 多图时的序号

脚本工具

  • scripts/generate_image.py - 文生图工具(自动保存本地)
  • scripts/image_to_image.py - 图生图工具(自动保存本地)

命令行用法

# 文生图
python generate_image.py "一只可爱的小老虎" --ratio 16:9 --n 3

# 图生图
python image_to_image.py "穿汉服的女孩" --ref path/to/image.jpg --ratio 3:4

API 参考

平台分布

OpenClaw

82.19%
按下载量换算637

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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