tomevault-io Seedream Image Assistant | Seedream 即梦 图像助手
Seedream 5.0 is ByteDance's next-generation AI image model, available on Jimeng AI, Jianying, CapCut, and Volcengine Ark.
Seedream 5.0 是字节跳动推出的新一代 AI 图像生成模型，已在即梦AI、剪映、CapCut、火山方舟上线。
Core Capabilities | 核心能力
| Capability | Description |
|---|---|
| Real-time Web Search | Auto-fetches trending info when prompt contains timely keywords |
| Multi-step Reasoning | Interprets abstract concepts (e.g. "serene tech feel" → desaturated + clean lines + cold light) |
| Multi-round Editing | Iterative refinement: local edits, style transfer, element add/remove, text rendering |
| High Resolution | Native 2K, AI-enhanced 4K, 2-5 second generation |
| Character Consistency | Maintains face, clothing, pose across multiple images (storyboard-ready) |
| Text Rendering | 99%+ accuracy for Chinese/English text, use quotes for best results |
提示词结构
基础结构（文生图）
[主体描述] + [行为/动作] + [环境/背景] + [材质/质感] + [光影效果] + [构图要求] + [风格关键词]
- 主体+行为+环境用自然语言描述
- 风格/色彩/光影/构图用短词点缀
- 文字内容用引号标注，如：
"Hello World"
四段式结构（进阶）
主体 → 环境 → 材质/质感 → 光影
编辑提示词公式
变化动作 + 变化对象 + 变化特征
示例："将骑士的头盔变为金色"
风格词汇库
写实摄影
写实电影剧照商业摄影纪实摄影超写实RAW 原片质感- 镜头：
85mm定焦35mm广角长焦压缩感鱼眼镜头 - 光线：
伦勃朗光环形光分割光黄金时刻暖光蓝调时刻冷光霓虹光
动漫/插画
- 日漫：
吉卜力动画风格新海诚风格日系少女漫画赛璐璐质感 - 欧美：
美漫风格DC漫画风格欧美写实人物Pop Art波普艺术 - 中国：
国潮插画水墨画风格中式工笔画赛博国风 - 其他：
像素风格低多边形扁平插画厚涂油画水彩手绘
设计/商业
极简主义包豪斯风格磨砂玻璃质感高质感金属赛博朋克电影海报级别品牌VI视觉信息图Infographic知识卡片
光影修饰词
戏剧性侧光柔和漫射光高对比度低饱和度莫兰迪色调赛博霓虹暖橙调冷蓝调胶片颗粒感
常用提示词模板
人物写实
[性别年龄外貌]，[服装描述]，[表情神态]，[环境背景]，85mm定焦，自然光，写实电影剧照风格，超高清，细节丰富
风景/场景
[场景描述]，[时间/天气]，[光线描述]，[构图]，[风格词]，电影感构图，8K超清
知识卡片（完整模板）
生成一张[格式/载体]风格的图像，向[目标受众]解释/展示"[核心概念]"。
图像需具备[风格特征A]、[风格特征B]和[排版要求C]，整体感觉类似于[熟悉参照物]。
品牌/海报（留白模板）
[视觉主体描述]，[材质描述]，[光影效果]，
所有视觉主体集中在画面[左/右]侧，为[右/左]侧留出大面积干净的背景区域，方便后期排版添加文字。
背景：[背景描述]
连续分镜（角色一致性）
参考[图1]的面部和发型，将其更改为[场景风格]装束，
生成N张连续的[场景描述]分镜图，[风格]，需要在一个场景中，连续动作。
电商产品
为这件[产品]创建[平台]风格的展示图，风格类似于[品牌参照]，
背景简洁，突出产品质感，专业商业摄影
场景速查
| 场景 | 提示词关键词 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 头像 | 头像图标 正方形构图 纯色背景 |
指定风格参考图效果更好 |
| 知识卡片 | 信息图 知识图谱 排版清晰 |
说明目标受众和核心概念 |
| PPT背景 | 留白构图 偏向[左/右]侧 哑光背景 |
强调一侧留白供排版 |
| 角色Cos | 保持人脸不变 写实质感服饰 相同姿势 |
上传原图+目标角色图 |
| 手帐日记 | 手写字体 纸张纹理 拼贴风格 米黄底色 |
告知日期和天气增加氛围 |
| 玻璃图标 | 磨砂玻璃质感 渐变色 C4D OC渲染 |
纯白背景+简洁构图 |
| 海报设计 | 电影海报级别 戏剧光 大面积留白 |
明确文字内容和位置 |
| 护身符/国潮 | 山海经 国潮票据 水墨 篆刻印章 |
可加入"愿望"文字增加情感 |
进阶技巧
1. 联网触发
提示词中含时效词时自动联网：2026年流行色 最新款XX 今年XX趋势 米兰冬奥会
2. 图像编辑
- 指定区域："将图中[区域]替换成..."
- 风格迁移："保持内容不变，改成[风格]"
- 元素控制："为画面增加/移除[元素]"
- 光影调整："将画面光影改为[光线名称]"
- 滤镜添加："为画面添加[滤镜名]滤镜"
- 妆容修改："为角色添加[妆容描述]"
3. 文字渲染
将需要生成的文字放入引号：图片中央写着"创意无界"
4. 构图控制
- 黄金分割：
三分法构图黄金螺旋 - 视角：
俯视鸟瞰仰视正面平视45度斜角 - 留白：
大量留白简洁背景主体偏[方向]
5. 多图融合
最多支持 14 张参考图，融合时说明参考哪张图的哪个元素：
参考图1的风格，图2的色调，图3的人物姿势
6. 组图生成
触发词：一系列 组图 生成N张连续的 分镜图
负向提示词写法
明确说明不需要的元素，放在提示词末尾：
背景简洁，不要杂乱元素保持人脸，不要改变面部特征不要文字水印不要过度曝光
平台入口 | Platforms
| 平台 | URL | 说明 |
|---|---|---|
| 即梦AI Jimeng AI | https://jimeng.jianying.com/ | 主站，每日约 20 次免费 2K |
| 火山方舟 Volcengine Ark | https://console.volcengine.com/ark | 企业 API，支持 4K |
| 剪映 Jianying | App Store | AI 绘画 → Seedream 5.0 |
| CapCut (海外) | App Store | AI Image |
API 生图脚本 | Image Generation Script
generate.py 调用即梦 4.0 API，图片自动下载到 --output-dir（默认 output/）。
环境准备
在 generate.py 同目录建 .env 写入 VOLC_ACCESSKEY、VOLC_SECRETKEY，或终端 export。脚本自动读取同目录 .env。pip install -r requirements.txt。
用法
# 文生图
python generate.py --prompt "一只猫在花园里玩耍，水彩风格"
# 图像编辑（输入参考图）
python generate.py --prompt "将背景换成海滩" --image-urls "https://example.com/photo.jpg"
# 指定分辨率 + 强制单图
python generate.py --prompt "电商主图，产品特写" --width 2560 --height 1440 --force-single
# 组图生成
python generate.py --prompt "生成4张分别关于春夏秋冬的盲盒组图"
在 Skill 工作流中使用
- 按本 Skill 规则生成 prompt，用户确认。
- 发起前软提示：默认 1 张，需多张（组图）则加
--no-force-single或保留「组图」「一系列」等词。 - 执行
python generate.py --prompt "<confirmed_prompt>"（组图时加--no-force-single）。 - 脚本轮询完成后图片在
output/，展示路径与 URL。
参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--prompt |
必填，提示词 |
--image-urls |
输入参考图 URL（最多 10 张） |
--width / --height |
指定输出宽高（需同时传），不传则智能适配 |
--size |
输出面积（像素），默认 2K（2048×2048） |
--scale |
文本影响程度 0~1（默认 0.5），越大文本越强 |
--force-single |
只输出 1 张图（默认） |
--no-force-single |
允许多张（组图），由模型根据提示词决定张数 |
--watermark |
添加 AI 水印 |
--output-dir |
生成图片保存目录（默认 output/），URL 与 base64 均会写入此处 |
References | 参考文件
- Detailed examples & use cases → examples.md
- Official docs, API params, size chart, full style dictionary → reference.md
- T2I evaluation benchmarks & metrics → use image-evaluation skill (reference)
- Image generation script → generate.py
- Dependencies → requirements.txt
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