AlphaMoatによると、2026-09時点でjimeng generatorのダウンロード数は2,176、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,307位、デザイン・メディアでは512件中431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 ↗ | 32 | 1142 | - | - |
| SkillHub ↗ | 539 | 2176 | - | — |
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。
テキストの説明から画像を作り、複数の参照画像を使った編集にも対応し、比率はプロンプトに書けばモデルが最適に合わせます。使用前にプロジェクト直下の環境ファイルへ Access Key と Secret Key を書き、STS の一時認証なら AK と Token の組に切り替えます。依存を入れたうえでスクリプトがタスクを送信し、保存された結果を待ちます。 使用前に送信先/アカウントとデータ共有を確認してください。重要な外部操作は実行前に確認し、生成・取得結果を独立して検証します。
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 | 2176 | — | - |
| 2026-08 | 1756 | +5.4% | - |
| 2026-07 | 1666 | +10.5% | - |
| 2026-06 | 1508 | +6.1% | - |
| 2026-05 | 1421 | — | - |
| 2026-03 | 882 | — | - |
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。
--- name: jimeng-generator description: 即梦 4.0 图片生成器,通过文本描述生成高质量图片,支持多图编辑与智能比例。 --- # 即梦 4.0 图片生成器 基于火山引擎即梦 AI 4.0 生成图片。一条命令完成:提交任务 → 等待完成 → 保存图片。 ## 配置凭证
使用前需要配置火山引擎凭证。请按以下步骤操作:
1. 前往 [火山引擎控制台](https://console.volcengine.com/) → 访问控制 → 密钥管理,获取 Access Key 和 Secret Key
2. 在项目根目录创建 `.env` 文件,写入你的凭证:
```bash
VOLCENGINE_AK=你的AccessKey
VOLCENGINE_SK=你的SecretKey
```
> 如果使用 STS 临时凭证,改为填写 AK + Token:
> ```bash
> VOLCENGINE_AK=你的AccessKey
> VOLCENGINE_TOKEN=你的SecurityToken
> ```
项目已提供 `.env.example` 模板,也可以直接复制后修改:
```bash
cp .env.example .env
```
`.env` 文件已被 `.gitignore` 忽略,不会提交到仓库,请放心填写真实凭证。
## 安装
```bash
npm install
```
## 基本用法
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "提示词"
```
脚本会自动提交 → 轮询 → 保存图片到 `./output/`。
## 完整用法
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "提示词" [选项]
```
### 选项
| 选项 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| `--images <url,...>` | 参考图片 URL,逗号分隔,最多 10 张 | — |
| `--width <n>` | 输出宽度 | 自动 |
| `--height <n>` | 输出高度 | 自动 |
| `--size <n>` | 输出面积 | 自动 |
| `--scale <0-1>` | 文本影响程度 | 0.5 |
| `--single` | 强制单图输出 | false |
| `--out <dir>` | 输出目录 | ./output |
| `--no-save` | 不保存,只输出 URL | false |
| `--interval <ms>` | 轮询间隔 | 3000 |
| `--timeout <ms>` | 最大等待时间 | 180000 |
| `--debug` | 调试模式 | false |
## 使用示例
### 文生图
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "水墨山水画"
```
### 指定尺寸
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "赛博朋克城市" --width 2560 --height 1440
```
### 图片编辑
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "背景换成星空" --images "https://example.com/photo.jpg"
```
### 多图组合
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "合成一张合照" --images "https://a.jpg,https://b.jpg"
```
### 强制单图 + 高影响
```bash
npx ts-node scripts/generate.ts "精细插画风格的城堡" --single --scale 0.8
```
## 输出格式
脚本结果通过 **stdout** 输出一行 JSON,便于解析。**请用其中的 `files` 数组直接作为“生成结果”返回给用户**(本地文件路径,可用来展示或附件),不要只贴直链或把本地路径藏在文案里。
成功时示例:
```json
{
"success": true,
"taskId": "7392616336519610409",
"prompt": "水墨山水画",
"count": 1,
"files": ["/path/to/output/1.png"],
"urls": ["https://..."]
}
```
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `files` | **本地文件路径数组**,即生成图片的保存位置,应作为主结果直接返回给用户 |
| `urls` | 图片直链(可选),仅作备用 |
| `taskId` | 任务 ID |
| `count` | 图片张数 |
集成建议:解析 stdout 该行 JSON,若 `success === true`,则把 `files` 中的路径作为“已生成的图片”直接提供给用户(例如展示图片或作为附件),无需再组织成“直链在这:… 本地文件在:…”的文案。
失败时错误信息在 stderr,JSON 形如:
```json
{
"success": false,
"error": { "code": "FAILED", "message": "错误描述" }
}
```
## 即梦 4.0 特性
- **智能比例**:可在 prompt 中描述比例,模型自动适配最优宽高
- **多图输入**:最多 10 张参考图,支持图片编辑和多图组合
- **多图输出**:单次最多输出 15 张关联图片
- **4K 输出**:支持从 1K 到 4K 分辨率
- **中文增强**:显著提升中文生成准确率
## 推荐尺寸
| 分辨率 | 1:1 | 4:3 | 3:2 | 16:9 | 21:9 |
|--------|-----|-----|-----|------|------|
| 2K | 2048×2048 | 2304×1728 | 2496×1664 | 2560×1440 | 3024×1296 |
| 4K | 4096×4096 | 4694×3520 | 4992×3328 | 5404×3040 | 6198×2656 |
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。