Image Generation 是 AI 视频前期的视觉开发入口

Image Generation 是什么

在 PromptHub 的 Skill 目录里，Image Generation 是一个基于 each::sense 的文本生成图像 Skill。它覆盖写实照片、插画、概念设计、产品图、社媒视觉、故事板和视频关键帧资产。

放在 AI 视频工作流里看，它不是“做图顺手用一下”，而是前期视觉开发的地基。

它适合先定视觉，再让视频动起来

源文件列出 flux、Gemini Imagen、Seedream、Kling text-to-image 等模型路线，并强调用提示词描述主体、构图、风格、光线和用途。对视频生产来说，这件事很实用：先把角色脸、产品外观、场景气质做成静态图，再送到图生视频环节，通常比直接文生视频更容易保持一致。

我的判断是，Image Generation 在视频链路里最适合承担“定稿前的视觉谈判”。导演、客户、剪辑和投放同学看一张关键帧，比读一段抽象描述更容易达成共识。

一个具体示例

假设要做一条户外运动手表广告，可以先生成三类图：手表在岩石上的微距英雄图、跑者晨跑时抬腕查看心率的生活方式图、夜晚帐篷旁手表屏幕发光的氛围图。

这三张图既能当分镜参考，也能作为后续图生视频的起始帧。真正进入视频生成时，提示词只需要控制云移动、镜头推进、手腕动作和屏幕反光。

适合什么场景

它适合角色设定、场景设定、产品视觉、广告 styleframe、分镜草图、封面图和社交媒体素材。

它不适合直接解决连续运动、对白表演或多镜头剪辑。那些问题要交给视频生成、导演分镜或后期编辑 Skill。

使用边界与失败排查

如果图片风格飘，先减少风格词，把构图、材质、光线和镜头距离写清楚。

如果角色或产品前后不一致，优先使用参考图，并在每张图里重复关键身份特征。视频生产里，静态视觉越稳定，后面生成视频越不容易返工。

更多说明可以看 Image Generation 的 PromptHub 页面 和 GitHub 原始 Skill 文件。

结论

Image Generation 的价值，是在视频生成之前把视觉方向先落地。

它适合做关键帧和资产设计，不适合单独承担完整视频叙事。