# ai-art-research — AI 美术参考图生产工具链 > 为 ChildHood 项目(千禧年城郊童年模拟 · UE5.7 · 3D Lowpoly)稳定产出**统一风格美术参考图**的全套工具、素材与方法论。 > 创建时间:2026-06-06 · 风格方向:偏《深夏时光!二十世纪的暑假》现代 3D 卡通渲染 --- ## 一、它是什么 这套工具解决一个具体问题:**让一个非美术专业、但"知道自己想要什么感觉"的开发者,能用 AI 稳定地生成符合项目统一风格的美术参考图**(注意:是概念参考图,不是最终游戏资产)。 核心难点是**双参考融合**——手里有两类素材: | 素材类型 | 作用 | 来源 | |---------|------|------| | **风格参考图**("怎么画") | 锁定美术风格 | 《深夏时光》游戏截图 | | **内容参考图**("画什么") | 提供场景内容 | 千禧年中国城郊真实照片 | 目标输出 = **用风格参考的画法,呈现内容参考的场景**。 工具链由三层组成: 1. **方法论层** — [`AI风格化生图工作流方案.md`](./AI风格化生图工作流方案.md):四步走流程 + 预置风格 Prompt 模板 2. **工具层** — [`tools/image_gen.py`](./tools/image_gen.py):封装 API 调用的 Python CLI 3. **调研选型层** — [`调研文档/`](./调研文档/):平台与模型横评 --- ## 二、目录结构 ``` ai-art-research/ ├── README.md # 本文件 ├── .env.example # API易 配置模板(复制为 .env 填写) ├── .env # 实际配置(含密钥,已被 .gitignore 排除) ├── AI风格化生图工作流方案.md # ⭐ 核心方法论文档(主入口) │ ├── tools/ │ └── image_gen.py # ⭐ Python 生图 CLI │ ├── 参考图/ # 输入素材库(共 230 张) │ ├── 参考图素材链接清单.md # 各素材下载链接 │ ├── 待补充素材.md # 占位(当前为空) │ ├── 游戏截图/ # 44 张(《深夏时光》《我的暑假》《放学后少年》) │ ├── 真实场景/ # 125 张(千禧年中国城郊实景) │ └── 美术风格/ # 61 张(Lowpoly/怀旧风格参考项目) │ ├── 生成结果/ # 输出库(每张图配套 .meta.json) │ ├── 测试/ # --test 连通性测试产出 │ ├── 风格校准/ # --calibrate 5 物体校准产出(待补) │ ├── 双参考融合/ # --fuse 产出(待补) │ ├── 国内模型/ # 横评产出(待补) │ └── 国外模型/ # 横评产出(待补) │ └── 调研文档/ ├── 01-聚合站与中转站调研.md # 平台选型 └── 02-模型测试计划.md # 模型横评计划与评分表 ``` > ⚠️ 本目录被项目根 `.ignore` 屏蔽,**不进入 ripgrep/Glob 搜索**(这是有意为之,避免参考图/产出图污染代码检索)。查找本目录内容需直接读文件或用 `find`。 --- ## 三、核心方法论速览 详见 [`AI风格化生图工作流方案.md`](./AI风格化生图工作流方案.md),要点如下: ### 1. 风格六维度框架 用"做菜配方"的方式拆解任意一张图的风格,便于非美术人员描述: | 维度 | 观察点 | |------|--------| | 几何/形体 | 简化程度、边缘锐利还是圆润 | | 色彩 | 主色、冷暖、饱和度 | | 光照 | 光源方向、阴影软硬、整体亮度 | | 纹理 | 表面光滑/粗糙、有无笔触 | | 构图 | 俯视/平视、近景/远景 | | 氛围 | 三个词描述感受 | ### 2. 风格种子(已硬编码进脚本,自动注入) 英文版(作为生图 prompt 前缀): > *"3D low-poly game art, flat cel-shaded with solid color blocks, bright warm-cool balanced saturated palette, soft diffused lighting with subtle shadows, simplified geometric forms with clean edges, low-angle third-person perspective, nostalgic warm summer atmosphere"* ### 3. 风格方向(已确认) - ✅ 中等几何简化、保留圆滑曲线;鲜艳明亮色彩;柔和自然阴影;干净纯色平面着色(cel-shaded) - ❌ 不追求 PS1 的像素化贴图、vertex jitter 等复古缺陷 ### 4. 三工具分工策略 | 角色 | 工具 | 用途 | |------|------|------| | 主力生图 | **GPT-Image-2** | 双参考融合,精确控制风格 + 内容 | | 风格锁定 | **Nano Banana 2 (Gemini)** | 上传多张(最多 14 张)参考图做风格锚定 | | 中文探索 | **Seedream 5 (即梦)** | 自然中文描述探索方向 | --- ## 四、工具使用:`image_gen.py` 通过 **API易 平台**(OpenAI 兼容格式)调用生图模型。每次产出同时保存图片和 `.meta.json`(记录模型、prompt、时间戳等,便于复现)。 ### 环境准备 ```bash cd ai-art-research cp .env.example .env # 填入 APIYI_API_KEY pip install openai python-dotenv ``` `.env` 关键字段: | 字段 | 说明 | 默认 | |------|------|------| | `APIYI_API_KEY` | API易 令牌(必填,https://api.apiyi.com/token 创建) | — | | `APIYI_BASE_URL` | API 地址 | `https://api.apiyi.com/v1` | | `APIYI_MODEL` | 默认模型 | `gpt-image-2` | ### 四个命令 ```bash # 1) 测试连通性(生成一张简单测试图到 生成结果/测试/) python tools/image_gen.py --test # 2) 文生图(自动加风格前缀;--no-style 关闭) python tools/image_gen.py -g "千禧年中国城郊的小卖部门口" python tools/image_gen.py -g "a red apple" --no-style # 3) 风格校准 —— 用同一风格种子生成 5 个固定物体(乌鸦/茶杯/老人/山湖/苹果),验证风格一致性 python tools/image_gen.py --calibrate # 4) 双参考融合 —— 风格参考 + 内容参考 python tools/image_gen.py --fuse --style 深夏时光截图.png --content 城郊照片.jpg python tools/image_gen.py --fuse -s style.png -c photo.jpg -p "自定义 prompt" ``` 常用可选参数:`-m/--model` 换模型、`--size`(默认 1024x1024)、`--quality`(low/medium/high,迭代用 medium、最终用 high)、`--subdir` 自定义输出子目录。 ### 双参考融合的实现细节 脚本对 API 调用做了两级降级: 1. 优先 `images.edit`(多图编辑模式,两张图都上传) 2. 失败则回退 `images.generate + extra_body` 3. 全部失败会提示改用网页端手动操作(API易 可能不支持多图 `images.edit` 端点) --- ## 五、调研与选型结论 ### 平台选型(详见 [01-聚合站与中转站调研.md](./调研文档/01-聚合站与中转站调研.md)) | 类型 | 推荐 | 理由 | |------|------|------| | 网页端一站式 | **Monica** | 一个平台覆盖 Claude 分析 + GPT-Image-2 + Nano Banana 2 | | API 中转(脚本用) | **API易** ⭐ | 性价比最高,GPT-Image-2 ~0.04-0.05 元/张,token 永不过期 | > ⚠️ 中转站行业不稳定,**不要大额充值**;注意"注水"问题(低端模型冒充高端)。 ### 模型横评(详见 [02-模型测试计划.md](./调研文档/02-模型测试计划.md)) 计划对 8+ 模型用**统一 prompt** 横评:国内(可灵 Kling / 即梦 Seedream / 通义万相 / 混元 / CogView)+ 国外(GPT-Image-2 / Nano Banana 2 / Claude)。 - 四套测试:A 场景概念图、B 角色设计、C 风格一致性(同 prompt 连生 3 次)、D 风格分析 - 五维评分:画质 / 风格匹配 / Prompt 遵循 / 中国元素 / 一致性 - 📌 **评分表尚未填写,横评进行中** --- ## 六、当前状态与待办 ### ✅ 已就绪 - 方法论文档与风格 Prompt 模板 v0.1 - `image_gen.py` 四命令 CLI(`--test` 已跑通,`生成结果/测试/` 有 2026-06-10 产出) - 素材库充实(游戏截图 44 / 真实场景 125 / 美术风格 61) - 根目录有早期网页端手工测试产出若干(gpt-image-2 / gemini-3 系) ### 🔲 待补 - [ ] 完成模型横评并填写评分表 → 产出选型结论 - [ ] 跑通 `--calibrate` 与 `--fuse`,填充对应产出目录 - [ ] 工作流方案规划但尚未产出的文档:`风格词汇表.md`、`风格Prompt模板.md`、`选型结论.md` - [ ] 补充 `参考图/待补充素材.md` --- ## 七、与主项目的关系 - 本目录是 **研究/工具性质**,独立于 UE5 工程;产出物(风格结论、参考图)按需回流到主项目。 - 工作流方案明确要求:**同步更新 [`docs/art/美术风格指南.md`](../docs/art/美术风格指南.md)**,把"类似 PS1 游戏的渲染风格"改为"类似《深夏时光》的现代 3D 卡通渲染风格"。 - 用户记忆中已记录本工具的风格方向(见 `~/.claude/.../memory/ai-art-style-direction.md`)。 - Git:目录纳入版本管理,仅 `.env`(密钥)被 `.gitignore` 排除。 --- ## 八、快速开始(5 分钟) ```bash # 1. 配置密钥 cd ai-art-research && cp .env.example .env # 编辑 .env,填入 APIYI_API_KEY # 2. 安装依赖 pip install openai python-dotenv # 3. 验证连通 python tools/image_gen.py --test # 4. 文生图试一张(自动带风格前缀) python tools/image_gen.py -g "千禧年中国城郊的小卖部门口" # 5. 双参考融合(核心玩法) python tools/image_gen.py --fuse \ --style "参考图/游戏截图/深夏时光01.png" \ --content "参考图/真实场景/城郊小卖部.jpg" ``` 不满意就用自然语言迭代 prompt:"几何再简化一点"、"色彩再温暖一些"、"下午4点的光线"。