muapi-color-analysis-board

色彩分析板

将人像照片转化为高级时尚杂志风格的「色彩分析板」（Dior / Ralph Lauren 美学）——涵盖最佳配色、肤色底调、妆容指南、胶囊衣橱、发型与珠宝建议，所有内容均以整洁的米色／象牙白网格布局呈现。

输入

名称	类型	必填	默认值	描述
person_image	image_url	是	—	清晰、光线充足的人像照片。正面朝向、背景简洁、自然光照的照片最有助于准确判断色彩（肤色底调、头发、眼睛）。避免使用浓重滤镜或妆容遮盖自然肤色。

步骤

阶段 A — 生成色彩分析板

如果未提供 {{person_image}}，请让用户上传一张清晰的正面人像。确保面部光线充足、色彩自然（没有浓重滤镜、偏色光线或太阳镜）——模型需要准确判断肤色、头发和眼睛的颜色，才能选出合适的配色。

照片准备就绪后，提交一个步骤以生成色彩分析板：

1. 生成色彩分析板 — muapi image edit（model=gpt-image-2-image-to-image）：
   • 参考图像：{{person_image}}
   • 图像尺寸：3840x2160（16:9 横向）——杂志跨页宽高比
   • 背景：auto
   • 输出格式：png
   • 质量：auto
   • 审核：low
   • 提示词：

     Create a high-end editorial "Color Analysis Board" from this portrait in a luxury fashion magazine style (Dior / Ralph Lauren aesthetic). Clean beige/ivory background, warm tones, soft diffused lighting, ultra-detailed photorealistic quality, consistent lighting, minimal elegant typography, grid-based layout.
     
     Main portrait: enhanced natural beauty (same identity, smooth skin, soft glow, realistic texture)
     Top section: "Your Best Colors" with fabric swatches with the best algorithm choices
     Undertone panel: warm / neutral / cool with marked result.
     Colors to avoid
     Neutrals that work
     Prints that flatter
     Makeup guide: eyeshadows, blush, lips, highlighter
     "You in your colors": multiple outfit best variations
     Hair colors: best.
     Jewelry
     Style notes
     
     Capsule wardrobe: coordinated outfits, shoes, bags, accessories
     Style: best style for me
     

将生成的色彩分析板展示给用户。建议用户尝试不同的源照片（更换光线／发型以作对比），或要求模型以某个季型为配色倾向（例如「暖春」与「冷冬」），也可以指定某种品牌美学（例如北欧极简、Old Money、街头服饰）。

触发关键词

color analysis、color analysis board、personal color palette、seasonal color analysis、undertone analysis、style guide board、fashion color board、capsule wardrobe board

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执行 Agent 说明

• 此方案由 LLM 编排：阅读各阶段说明，向用户收集缺失的输入，然后调用 muapi CLI 命令。如果未设置 MUAPI_API_KEY，请先运行 muapi auth configure。
• 对于尚无 CLI 别名的模型 ID，可通过 curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}' 使用原始端点，并使用 muapi predict wait <request_id> 轮询。
• 调用前，将 {{input_name}} 占位符替换为用户的实际输入。
• 源架构参考：源工作流 JSON 中的 gpt-image-v2-edit 在 muapi 目录中对应 gpt-image-2-image-to-image。
• 输出有意设为 16:9（3840×2160），以便作为杂志跨页／桌面壁纸／Pinterest 横向版面呈现。如需用于 IG 信息流方形版或 9:16 竖版，请求重新裁切，或使用不同的 image_size 重新生成。