muapi-rednote-cover

RedNote カバー

中国のソーシャルプラットフォームに合う、鮮やかでライフスタイルを重視した美しい文字を重ねた、Xiaohongshu（RedNote/小红书）風のカバー画像を作成します。

入力

名前	タイプ	必須	デフォルト	説明
topic	text	はい	—	投稿のトピック（例：「朝のスキンケアルーティン」「居心地のよいカフェでの勉強Vlog」「秋のOOTDファッション」）。
style	text	いいえ	aesthetic, warm tones, lifestyle photography	ビジュアルスタイル（例：「韓国風のミニマルな美学」「コテージコア」「ダークでムーディーなラグジュアリー」「明るい台湾のストリートスタイル」）。
text_overlay	text	いいえ	—	カバーデザインに表示する任意の中国語または英語のテキスト（例：「今日穿搭✨」または「Morning Glow」）。
orientation	text	いいえ	portrait	画像の向き — フィード用の「portrait」（3:4）、またはグリッド用の「square」（1:1）。
reference_image	image_url	いいえ	—	被写体や商品の任意の参考写真。

手順

フェーズ A — カバー画像

1つまたは2つの手順で計画を送信します。

1. カバー画像 — {{reference_image}} が指定されている場合は muapi image edit（model=bytedance-seedream-v4.5-edit）を使用します。それ以外の場合は muapi image generate（model=bytedance-seedream-v4.5）を使用します。
   • プロンプト：Xiaohongshu (RedNote/小红书) style cover photo for {{topic}} post. {{style}}. Aesthetic lifestyle photography, soft natural lighting, visually appealing composition, clean and airy feel. High engagement social media cover, editorial quality. Platform optimized for Chinese lifestyle app.
   • {{text_overlay}} が指定されている場合は、次を追加します：Include elegant text overlay saying "{{text_overlay}}" in a stylish font, placed at top or bottom third of image.
   • アスペクト比：orientation が portrait の場合は 3:4、square の場合は 1:1

生成後、カバーを提示し、次のオプションを案内します。

• 色調を変えた3種類のバリエーション（暖色／寒色／ニュートラル）
• カルーセルセット（RedNote のカルーセル投稿用画像3枚）
• 印刷／エクスポート品質向けのアップスケーリング

注意事項

• RedNote のカバーは、柔らかなボケ背景、中央に配置した被写体、暖色系またはパステル調の色合い、明確な視覚的階層を取り入れると効果的です。
• トピックがファッション／コーディネートの場合は、着用イメージの商品写真向けに ugc-lifestyle-try-on スキルを提案してください。
• 韓国風／日本風の美的フィルター（ソフト、マット、フィルムグレイン）は、プラットフォーム上で特に人気があります。

トリガーキーワード

rednote、xiaohongshu、小红书、red note、rednote cover、xhs cover、chinese social、lifestyle cover

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実行エージェント向けの注意事項

• このレシピは LLM がオーケストレーションします。各フェーズを読み、ユーザーから不足している入力を収集してから、muapi CLI コマンドを呼び出します。MUAPI_API_KEY が未設定の場合は、まず muapi auth configure を使用します。
• CLI エイリアスがまだないモデル ID については、curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}' を使って生のエンドポイントにフォールバックし、muapi predict wait <request_id> でポーリングします。
• 各呼び出しを実行する前に、{{input_name}} プレースホルダーをユーザーの実際の入力に置き換えます。