Image Gen

Image Gen

마케팅 이미지·AI 영상 생성의 단일 창구. 모든 생성은 Higgsfield CLI 경유 — 모델 카탈로그(gpt_image_2, FLUX 계열, 시네마틱/영상 모델)를 한 계정으로 쓴다. 기본 이미지 모델은 gpt_image_2 (텍스트/워드마크 재현 강함).

Hard rules

1. Higgsfield가 유일한 생성 경로. 직접 API 호출은 힉스필드가 불가능한 환경에서만 (부록), 그것도 유저에게 알리고.
2. 생성 전 계정 확인 필수: higgsfield account status — 계정 이메일과 크레딧을 확인하고 시작한다. 잘못된 계정의 지출은 되돌릴 수 없다.
3. 기본 모델 = gpt_image_2. 다른 모델(FLUX 등)은 유저 지정 또는 스타일 특성상 필요할 때 — higgsfield model list --image로 카탈로그 확인. 실패 시 다른 모델로 말없이 전환 금지 — 보고하고 유저가 결정.
4. 변형은 기본 복수 생성: 용도당 최소 3개 (구도/톤/컨셉 다르게). 광고 소재는 A/B 전제 — 4개+ (훅 축 × 비주얼 축). 1장 생성은 이 스킬 위반.
5. 생성 후 눈으로 검증: 각 결과를 READ — 이미지 속 텍스트는 글자 단위로, 손가락/로고 왜곡, 브랜드 컬러. 텍스트가 핵심인 이미지는 텍스트를 굽지 말고 HTML/PIL 오버레이가 기본. (예외: 유튜브 썸네일은 thumbnail-maker 룰대로 문구 포함 통생성이 기본 — gpt_image_2가 텍스트 렌더에 강해서.)
6. 실존 인물은 유저 제공 사진 기반(--image 레퍼런스)만 — 얼굴을 지어내지 않는다.
7. Windows에서 CLI는 전체 경로로: %APPDATA%\npm\higgsfield.cmd.

Setup (1회)

npm i -g @higgsfield/cli          # Node 필요
higgsfield auth login             # 브라우저 로그인
higgsfield account status         # VERIFY: 이메일 + 크레딧
higgsfield model list --image     # 카탈로그 확인 (gpt_image_2 포함)

생성

# 텍스트 → 이미지
higgsfield generate create gpt_image_2 \
  --prompt "<장면 서술>" --aspect_ratio 16:9 --quality high --resolution 2k \
  --wait --json

# 이미지 입력 (실물 사진/디자인 레퍼런스 — 목업 합성, 인물 유지)
higgsfield generate create gpt_image_2 --image ./reference.png \
  --prompt "<이 이미지를 정확히 유지한 채 ...>" --aspect_ratio 9:16 \
  --quality high --resolution 2k --wait --json

• 결과 파싱: 출력은 pretty-print JSON — result_url 키를 믿지 말고 stdout 전체를 json.loads 후 재귀로 이미지 URL을 전부 수집, 입력 레퍼런스가 올라간 호스트를 제외한 URL이 결과물. 파일로 저장한 출력은 BOM이 붙는다 (encoding='utf-8-sig'). 다운로드는 Python urllib.request.urlretrieve (Windows curl 인코딩 함정 회피).
• 일시적 502 → 1회만 재시도. 반복 실패는 보고.
• 레퍼런스 충실도가 중요한 합성은 프롬프트에 "reproduce EXACTLY as provided, same layout/text/colors, no redesign" 를 명시 — 그래도 잔글씨는 근사치임을 유저에게 고지 (정본은 원본 파일).
• AI 영상 클립: higgsfield model list --video로 모델 확인 후 동일 패턴 — 편집/합성 파이프라인은 ad-video·hyperframes가 소유.

용도별 스펙

Workflow

1. account status 확인 → 용도/비율/브랜드 톤(DESIGN.md) 확인 → 모델 선택.
2. 변형 축 설계 (예: A=인물 / B=제품 클로즈업 / C=추상) → 각각 생성.
3. 전 변형 READ 검증 → 불합격 재생성 (같은 모델).
4. 파일명 {용도}_{axis}_{n}.png — A/B 추적 가능하게.
5. 변형 세트로 제시 + 축 설명 한 줄씩 + 크레딧 사용량 언급.

부록 — 직접 API (Higgsfield 불가 환경 전용)

• OpenAI gpt-image-2: POST /v1/images/generations (env OPENAI_API_KEY; billing_hard_limit_reached = 크레딧 소진 보고). 편집은 /v1/images/edits.
• Google Nano Banana: Gemini generateContent + inline_data 이미지 입력 (env GEMINI_API_KEY). 둘 다 유저 고지 후에만. 그 외 모델/서비스 금지.