sjinn-image-generation

SJinn 图像生成

当用户想要通过 SJinn 创建图像、转换图像、使用参考图像或下载生成的图像结果时，请使用此技能。

前置条件

生成前，快速验证 CLI 和登录状态：

sjinn --version
sjinn auth whoami

使用 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 时，CLI 必须为 0.1.19 或更高版本。如果任一命令失败或 CLI 版本较旧，请先使用 sjinn-setup。

工作流

1. 选择模型和选项。模型专属选项请参阅 references/models.md。GPT Image 2.5 模型的宽高比与 gpt-image-2 不同；请勿重复使用其 auto、3:2 或 2:3 值。
2. 优先使用 JSON 输出，以便轻松解析结果。
3. 用户希望立即获取任务 ID 时，使用 --async。
4. 仅当用户要求在本地保存结果时，才使用 --download [path]。

命令

文生图：

sjinn image generate --prompt "a clean product render of a glass lamp" --model gpt-image-2 --aspect 1:1 --json

根据 URL 生成图像变体：

sjinn image generate --prompt "make this product photo more cinematic" --image "https://example.com/input.png" --model nano-banana --json

根据本地文件生成图像变体：

sjinn image generate --prompt "turn this sketch into a polished concept render" --image "./sketch.png" --model seedream-v4 --json

GPT Image 2.5 Flare 文生图：

sjinn image generate --prompt "a clean product render of a glass lamp" --model gpt-image-2.5-flare --aspect 3:4 --resolution 2K --json

GPT Image 2.5 Sunburst 使用多张参考图像：

sjinn image generate --prompt "keep the product from the first image and use the lighting from the second" --model gpt-image-2.5-sunburst --image "./product.png,./lighting.webp" --aspect 16:9 --resolution 4K --json

这两种 GPT Image 2.5 模型最多支持 16 张参考图像；省略这些选项时，默认使用 --aspect 1:1 --resolution 1K。

异步：

sjinn image generate --prompt "a futuristic workspace at sunrise" --model nano-banana-2 --resolution 4K --async --json

输出处理

成功时，返回任务 ID、主要 URL、任何其他 URL、模型和耗时。如果 status 为 created，请告知用户使用 sjinn-task-status 查询任务。

出错时，简要说明 CLI 错误，并且仅当错误表明 CLI 缺失或未通过身份验证时，才建议使用 sjinn-setup。