多模型AI图像生成,在可视化画布上。支持Midjourney(放松/快速/极速,v7.0,4图网格),Grok Imagine(每次调用6张,自动图转图),...
VPick图像生成器
功能概述
VPick图像生成器是一项面向实际任务的技能,主要用于视觉画布上的多型AI图像生成器——Midjourney, Grok, 纳米香蕉, Seidream —— 具有参考图像支持, 风格传输, 以及批量生成.;Powered。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
结果检查与注意事项
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
VPick 图像生成器
在可视化画布上实现多模型 AI 图像生成 — 支持 Midjourney、Grok、nano-banana、Seedream — 具备参考图像支持、风格迁移与批量生成能力。由 VPick 提供支持。
安全与数据处理
- 身份验证:您的 MCP 链接内嵌了认证令牌 — 无需额外提供或传输任何独立 API 密钥或凭据。请将您的 MCP 链接视作密码妥善保管。
- 数据流向:所有生成请求均通过 VPick 服务器(
vpick.10xboost.org,部署于 Google Cloud)中转。VPick 代表您将请求路由至第三方 AI 模型提供商(Midjourney、Grok、Seedream 等)。您的提示词(prompt)及上传的参考图像将被发送至这些服务商进行处理。 - 存储:生成的图像将保存在 Google Cloud Storage 中,归属您的 VPick 账户。
- 无本地凭据:本技能无需任何本地 API 密钥、环境变量或密钥文件。
- 计费:图像生成费用从您的 VPick 账户余额中扣除,不直接向任何第三方服务付费。
前提条件
- 注册账号:访问 vpick.10xboost.org(支持 Google OAuth 登录 — 新用户可获 $1 免费额度)
- 获取您的 MCP 链接:进入 设置 → 复制您的 MCP Server URL(含认证令牌)
- 添加至 Claude:将 MCP 链接粘贴至 Claude 设置中的 Connector 区域 — 无需安装、无需配置 API 密钥
可用图像模型
| 模型 | 费用 | 输出 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| nano-banana-2 | $0.16/张 | 1 张图像 | 默认模型,速度快,支持多参考图 |
| Midjourney Relaxed | $0.045/网格 | 4 张图像(网格布局) | 高性价比艺术风格生成 |
| Midjourney Fast | $0.12/网格 | 4 张图像(网格布局) | 快速艺术风格生成 |
| Midjourney Turbo | $0.24/网格 | 4 张图像(网格布局) | 最快的 Midjourney 模式 |
| Grok Imagine | $0.06/次调用 | 6 张图像(T2I)或 2 张图像(I2I) | 高性价比批量生成 |
| Seedream 5.0 Lite | $0.0825/张 | 1 张图像(2K 分辨率) | 高分辨率、价格亲民 |
| Seedream 5.0 HD | $0.0825/张 | 1 张图像(3K 分辨率) | 超高清分辨率 |
支持的宽高比:1:1、16:9、9:16、3:4、4:3(全部模型均支持)
核心工作流
步骤 1:初始化设置
检查用户的画布与项目状态:
get_canvas → 查看当前状态 list_projects → 检查已有项目 create_project → 如需全新开始,请执行此操作
步骤 2:创建图像生成节点
add_node(type: "image-generator", name: "我的图像")
步骤 3:设置提示词(Prompt)
选项 A — 直接输入提示词:
update_node(id: "", data: { prompt: "日落时分的赛博朋克城市景观,霓虹灯,雨后倒影" })
选项 B — 连接 Text 节点:
add_node(type: "text", name: "提示词", data: { content: "日落时分的赛博朋克城市景观" })
connect_nodes(sourceId: "", targetId: "", sourceHandle: "text-out", targetHandle: "prompt-in")
步骤 4:添加参考图像(可选)
参考图像可用于引导生成的风格或主体。最多支持上传 10 张参考图像。
upload_image(url: "https://example.com/reference.jpg") connect_nodes(sourceId: "", targetId: " ", sourceHandle: "file-out", targetHandle: "image-in")
在提示词中使用 @NodeLabel 引用已连接图像:
"一幅以 @reference 为风格的肖像画,色彩鲜明"
@reference 将在生成时自动解析为所连接图像的实际 URL。
步骤 5:执行生成
run_image_generator( nodeId: "", prompt: "日落时分的赛博朋克城市景观,霓虹灯", model: "nano-banana-2", aspectRatio: "16:9" )
Midjourney 特有参数:
run_image_generator( nodeId: "", prompt: "日落时分的赛博朋克城市景观", model: "midjourney", aspectRatio: "16:9", mjSpeed: "fast", // 可选值:"relaxed"、"fast"、"turbo" mjVersion: "7.0" // Midjourney 版本号 )
Grok — 自动识别 T2I 或 I2I 模式:
- 未提供参考图像 → 文生图(T2I),输出 6 张图像
- 提供参考图像 → 图生图(I2I),输出 2 张图像
步骤 6:浏览结果
不同模型可能生成多张图像:
- Midjourney:4 图网格 — 可通过
currentImageIndex(取值范围 0–3)切换查看 - Grok:6 张图像(T2I)或 2 张图像(I2I)
- 其他模型:每轮生成 1 张图像
检查生成结果:
get_node(id: "") → 查看 generatedImageUrl 和 status 字段 list_nodes → 查看全部节点概览
步骤 7:复用生成图像
生成的图像可作为以下任务的输入源:
- 视频生成:连接至 VideoGenerator 的
start-image-in端口 - 进一步图像生成:作为另一 ImageGenerator 的参考图像
- 角色一致性控制:在 MultiShot 视频中作为 Element 引用
connect_nodes(sourceId: "", targetId: " ", sourceHandle: "image-out", targetHandle: "start-image-in")
常见使用场景
角色设计(白底参考图)
面向视频制作,生成白底角色参考图:
run_image_generator( nodeId: "", prompt: "年轻女性全身肖像,休闲着装,纯白背景,孤立人物,正面视角", model: "nano-banana-2", aspectRatio: "3:4" )
可生成多个角度(正面、侧面、3/4 角度)图像,用于 MultiShot 视频中的 Elements。
批量生成
创建多个 ImageGenerator 节点并并行生成:
add_node(type: "image-generator", name: "变体 A") add_node(type: "image-generator", name: "变体 B") add_node(type: "image-generator", name: "变体 C") run_image_generator(nodeId: "", prompt: "日落海滩,暖色调", model: "midjourney") run_image_generator(nodeId: "", prompt: "日落海滩,冷色调", model: "grok-imagine") run_image_generator(nodeId: "", prompt: "日落海滩,戏剧性光影", model: "nano-banana-2")
基于参考图的风格迁移
upload_image(url: "https://example.com/style-reference.jpg") connect_nodes(sourceId: "", targetId: " ", sourceHandle: "file-out", targetHandle: "image-in") run_image_generator( nodeId: " ", prompt: "一幅以 @style-reference 为风格的肖像画,细节丰富,高质量", model: "nano-banana-2" )
整理画布结构
保持画布整洁有序:
auto_layout(nodeIds: [...], direction: "horizontal", spacing: 200)
create_group(nodeIds: [...], overrides: { label: "角色设计", color: "#E57373" })
查看用量与历史记录
list_generated_files(limit: 20, model: "midjourney") → 按模型筛选最近生成记录 get_generation_stats → 各模型费用明细统计
使用提示
- nano-banana-2 是最佳默认选择 — 速度快、成本低,且支持多参考图
- Midjourney 在艺术化/风格化图像方面表现卓越 — 可选用
relaxed模式以节省费用 - Grok 是批量生成最经济的选择($0.06 即可生成 6 张图像)
- Seedream 可输出最高分辨率图像(最高达 3K)
- 白底图像 对视频制作中的 Element 引用至关重要
@NodeLabel引用 在生成时动态解析 — 请确保标签名称完全匹配- 可使用
list_models工具查询当前定价与可用模型列表
错误处理
| 错误类型 | 解决方案 |
|---|---|
| 生成超时 | 系统自动重试最多 2 次;可通过 get_node 查询当前状态 |
| 余额不足 | 请前往 vpick.10xboost.org 充值 |
| 宽高比无效 | 仅支持以下取值:1:1、16:9、9:16、3:4、4:3 |
| 参考图未解析成功 | 请确认 @NodeLabel 与所连接节点的 label 字段完全一致 |
| 节点不存在 | 请使用 list_nodes 获取当前所有节点 ID |
文档资源
- VPick 应用:vpick.10xboost.org
- 可用模型列表:调用
list_models工具可实时获取当前定价与能力说明
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