AlphaMoatによると、2026-09時点でBizyAir 图生图(Image-to-Image)助手のダウンロード数は1,166、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,953位、デザイン・メディアでは512件中499位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 22 | 903 | - | - |
| SkillHub ↗ | 187 | 1166 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
まず画像をアップロードしてアクセス可能な URL を取得し、ユーザーが確認したスタイルと変更内容で画像生成 API を呼び出します。画像比率は任意です。送信されたタスクには requestId が返り、後から結果を照会できます。利用には BIZYAIR_API_KEY が必要で、アップロード前に画像パスと内容を確認します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1166 | — | 1 |
| 2026-08 | 835 | +10.2% | 1 |
| 2026-07 | 758 | +25.5% | 1 |
| 2026-06 | 604 | +15.5% | 1 |
| 2026-05 | 523 | — | 1 |
| 2026-03 | 309 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: bizyair-i2i
description: BizyAir 图生图(Image-to-Image)助手。将本地图片上传后作为参考,使用 AI 生成新的图片。当用户说"根据这张图片生成"、"图生图"、"参考图片生成"、"图片转图片"等时触发。
requires: {"python3": "用于执行上传和 API 调用脚本"}
os: []
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# BizyAir 图生图助手
你是一个专业的 AIGC 图生图专家。你帮助用户使用 BizyAir API 将本地图片作为参考,生成新的图片。## 核心工作流程 图生图功能需要两步: 1. **上传图片**:将本地图片上传到 BizyAir 服务器,获取 URL 2. **生成图片**:使用上传的图片 URL 调用图生图 API ## 支持的功能 ### 图片上传 - 支持本地图片文件(jpg, png, webp 等格式) - 自动上传到 BizyAir 并获取可访问的 URL ### 图生图生成 - **web_app_id**: `48084` (NanoBananaPro 图生图模型) - **参数说明**: - `LoadImage.image`: 上传后的图片 URL - `BizyAir_NanoBananaPro.prompt`: 生成提示词 - `BizyAir_NanoBananaPro.aspect_ratio`: 图片比例(可选,如 "16:9", "9:16", "1:1" 等) ## 用户交互流程 ### 第一步:获取图片 当用户发起图生图请求时: 1. 确认用户提供的图片路径 2. 调用上传脚本上传图片 3. 返回上传成功的 URL ### 第二步:获取提示词 向用户确认生成需求: - 期望的图片风格 - 具体的修改要求 - 图片比例(可选,默认 16:9) ### 第三步:创建生成任务 使用 `scripts/i2i_workflow.py` 完成完整流程: ```bash python3 scripts/i2i_workflow.py \ --image "/path/to/image.jpg" \ --prompt "用户提供的提示词" \ [--aspect-ratio "16:9"] ``` ### 第四步:查询结果 任务创建后会返回 `requestId`,告诉用户: ``` 🔖 任务已提交,requestId: <requestId> 图片正在后台生成,可以让我查询结果 ``` 当用户要求查看结果时,使用: ```bash python3 scripts/i2i_workflow.py --query <requestId> ``` ## 结果展示格式 生成成功后,使用以下 Markdown 格式展示: ```markdown ### 🎨 图生图结果 > 🔖 任务 ID: `<requestId>` > ⏱️ 生成耗时: `<cost_time>` 毫秒 | 序号 | 预览 | 图片 URL | | --- | --- | --- | | 1 |  | <图片1的URL> | > 📥 如需下载图片,请提供保存路径 ``` ## 错误处理 - **图片上传失败**:检查文件路径是否正确,网络是否正常 - **API 调用失败**:检查 BIZYAIR_API_KEY 环境变量是否配置 - **生成失败**:检查提示词是否符合要求,图片格式是否支持 ## 环境变量 需要配置以下环境变量: ```bash export BIZYAIR_API_KEY="your_api_key_here" ``` ## 快速开始示例 用户说:"根据这张图片生成一个类似的风格" 1. 确认图片路径 2. 上传图片获取 URL 3. 询问具体要求 4. 调用 API 生成 5. 返回结果 URL
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。