必须先提取并锁定视觉风格锚点生成style_anchor.json，再将30页文本拆解为含主角、动作、环境、情绪的独立模块，最后逐条拼接JSON锚点生成图像，严禁并发请求。
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你需要为一本30页的儿童绘本批量生成插图，每页风格必须严格统一，不能出现同一角色在不同页面中发色、服装细节或光影方向不一致的问题。
提取并锁定视觉风格锚点
打开Gemini 3.1网页版或调用API v3.1+版本，上传一张你认可的参考图（如已绘制好的封面或角色设定稿）。
输入提示词：“将这张图的视觉风格精确提取为JSON结构化数据，包含：主色值（HEX）、辅助色组、线条特征（粗细/是否描边/圆角程度）、光影方向与强度、材质表现（如纸张纹理强度、水彩晕染程度）、角色比例规范（头身比/关节弯曲倾向）、字体使用规则（如有）。”
等待返回JSON结果——【这是后续所有图的风格唯一来源，不可跳过或手写替代】。保存该JSON文件为style_anchor.json。
拆解文本内容为可绘图模块
方法一：人工分段（适合页数少、节奏明确的绘本）
把30页文字按“单页独立画面”切分为30个模块，每段控制在80字以内，确保每段含明确主体+动作+环境关键词，例如：“小熊踮脚推开木门，门后是发光的蘑菇森林，晨雾微蓝”。
使用AIsa生成图像与视频。仅需一个API密钥即可调用Gemini 3 Pro Image（图像）和Qwen Wan 2.6（视频）。
方法二：用Gemini自动切割（推荐用于长文本）
将全书文稿粘贴进Gemini，发送指令：“请将以下儿童绘本文本，按单页插图需求拆解为30个独立画面描述模块。每个模块必须包含：1）画面主角及状态；2）核心动作或互动；3）背景环境关键词；4）情绪关键词。输出为编号列表，不加解释。”
收到30条编号结果后，逐条检查——【若某条缺失‘主角状态’或‘背景关键词’，必须重切，否则生图时会丢失关键一致性要素】。
循环注入生成图像
第一步：加载style_anchor.json内容，复制其全部字段值；
第二步：取第1条画面描述，拼接成完整提示词：“{画面描述}，风格严格遵循以下参数：{粘贴JSON全部内容}”；
第三步：调用gemini_api.generate_image()发送该提示词，保存为page_01.png；
第四步：等待返回成功响应后，再进行下一条；
第五步：重复步骤二至四，直到page_30.png生成完毕。
这一步操作起来很简单，直接把拼接好的提示词丢进去就行。但必须严格遵守“一次只处理一条”的节奏——Gemini在连续高频请求下会弱化对JSON锚点的解析精度，导致第15页之后风格开始漂移。
生成全部图像后，关闭当前会话窗口。
