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IMA AI Creative Content Generator — Image, Video, Music, Ad, Marketing, Social Media Content Creation

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.NET 9.0

全能AI内容生成器,支持创意、营销和社交媒体内容创作。AI图像生成器,支持SeeDream 4.5、Midjourney、Nano Banana 2/P等。

IMA AI 创意内容生成器 { MANDATORY : 您必须在您的第一个内容生成调用前读取 ("SKILL- DETAIL. md")(完整文件- 不要通过

功能概述

IMA AI 创意内容生成器 { MANDATORY : 您必须在您的第一个内容生成调用前读取 ("SKILL- DETAIL. md")(完整文件- 不要通过是一项面向实际任务的技能。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。

核心要点

  • 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。
  • 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。

使用与执行

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;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。

结果检查与注意事项

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。

IMA AI 创意内容生成器

⚠️ 强制要求:首次调用内容生成前,你必须完整读取 read("SKILL-DETAIL.md")(全文 — 不得传入 limit 参数)。该文件完整定义了 API 请求载荷结构、错误码映射表、文件上传流程及本摘要中省略的 UX 协议。跳过此步骤将导致参数错误与不良用户体验。

能力范围

支持四种媒体类型的端到端 AI 内容生成:

媒体类型 模型 内容创作使用场景
图像 SeeDream 4.5、Midjourney、Nano Banana 2/Pro 广告创意、社交媒体配图、产品照片、海报
视频 Wan 2.6、Kling O1/2.6、Veo 3.1、Sora 2 Pro、Hailuo 2.3/2.0、Pixverse、SeeDance、Vidu、Ima Sevio 宣传视频、短视频、营销片段、产品演示
音乐 Suno sonic v5、DouBao BGM/Song 广告 jingle、背景音乐、社交媒体音频
TTS seed-tts-2.0 配音、旁白、广告语音

模型 ID 参考(关键)

请使用精确的 model_id,切勿根据友好名称推断。

图像模型

名称 model_id 成本
SeeDream 4.5 🌟 doubao-seedream-4.5 5 pts
Midjourney 🎨 midjourney 8–10 pts
Nano Banana2 💚 gemini-3.1-flash-image 4–13 pts
Nano Banana Pro gemini-3-pro-image 10–18 pts

视频模型

名称 model_id(t2v / i2v) 成本
Wan 2.6 🔥 wan2.6-t2v / wan2.6-i2v 25–120 pts
Kling O1 kling-video-o1 48–120 pts
Kling 2.6 kling-v2-6 80+ pts
Hailuo 2.3 MiniMax-Hailuo-2.3 32+ pts
Hailuo 2.0 MiniMax-Hailuo-02 5+ pts
Veo 3.1 veo-3.1-generate-preview 70–330 pts
Sora 2 Pro sora-2-pro 122+ pts
Pixverse V5.5 pixverse 12–48 pts
SeeDance 1.5 Pro doubao-seedance-1.5-pro 20+ pts
Vidu Q2 viduq2 / viduq2-pro 5–70 pts
IMA Video Pro ima-pro 视具体配置而定
IMA Video Pro Fast ima-pro-fast 视具体配置而定

别名对照: 万/Wan → wan2.6-* · 可灵/Kling → kling-video-o1 · 海螺/Hailuo → MiniMax-Hailuo-2.3 · Veo → veo-3.1-generate-preview

音乐与 TTS 模型

名称 model_id 成本
Suno sonic v5 sonic 25 pts
DouBao BGM GenBGM 30 pts
DouBao Song GenSong 30 pts
seed-tts-2.0 seed-tts-2.0 需查询产品列表获取

媒体类型路由规则

请首先确定媒体类型,再选择 task_type:

用户关键词 媒体类型 task_type
画/图/image/poster/thumbnail/ad graphic image text_to_image、image_to_image
视频/video/promo/short/宣传片/clip video text_to_video、image_to_video、first_last_frame_to_video、reference_image_to_video
音乐/BGM/music/jingle/歌 music text_to_music
语音/TTS/voiceover/narration/配音 speech text_to_speech

对于多模态任务(例如:宣传视频 + BGM),请先阅读 ima-knowledge-ai/references/workflow-design.md。

视频生成模式

意图 task_type
仅文本 → 视频 text_to_video
以图像作为首帧 image_to_video
以图像作为风格参考 reference_image_to_video
两幅图像(起始帧 + 结束帧) first_last_frame_to_video

视觉一致性要求: 对于“同一角色”、“系列内容”或“多镜头连续场景”,请始终使用 image_to_video 或 reference_image_to_video,并将前序生成结果作为参考图像;切勿对需保持连续性的场景使用 text_to_video。

知识库(若已安装 ima-knowledge-ai)

生成前请务必查阅:workflow-design.md(多模态工作流)、visual-consistency.md(角色连续性)、video-modes.md(各视频模式差异)、model-selection.md(成本与质量权衡)。

默认模型配置

任务类型 默认模型 model_id 成本
text_to_image SeeDream 4.5 doubao-seedream-4.5 5 pts
text_to_video Wan 2.6 wan2.6-t2v 25 pts
image_to_video Wan 2.6 wan2.6-i2v 25 pts
first_last_frame Kling O1 kling-video-o1 48 pts
text_to_music Suno sonic 25 pts

脚本调用方式

# AI 图像生成器 —— 广告/社交媒体内容创作
python3 {baseDir}/scripts/ima_create.py 
  --api-key $IMA_API_KEY --task-type text_to_image 
  --model-id doubao-seedream-4.5 --prompt "product photo" --output-json

# AI 视频生成器 —— 宣传/营销视频内容
python3 {baseDir}/scripts/ima_create.py 
  --api-key $IMA_API_KEY --task-type text_to_video 
  --model-id wan2.6-t2v --prompt "product promo, cinematic" --output-json

# AI 音乐生成器 —— 广告 jingle/营销音频
python3 {baseDir}/scripts/ima_create.py 
  --api-key $IMA_API_KEY --task-type text_to_music 
  --model-id sonic --prompt "upbeat corporate BGM" --output-json

# TTS —— 内容创作语音旁白
python3 {baseDir}/scripts/ima_create.py 
  --api-key $IMA_API_KEY --task-type text_to_speech 
  --prompt "Welcome to our product" --output-json

UX 协议(简要版)

  1. 确认响应: 简短回复(例如:“好的!🎨”)
  2. 生成前提示: 使用 message 工具告知所选模型、预估耗时与成本
  3. 进度反馈: 每隔 15–60 秒发送一次 “⏳ [P]%”(上限为 95%)
  4. 成功完成: 返回 media=url 字段及可点击链接文本
  5. 失败处理: 使用自然语言说明原因,并推荐替代方案
  6. 流程终结: 无需额外操作

严禁暴露: 脚本名称、API 接口地址、attribute_id、技术参数等内部信息。

用户偏好设置

存储路径:~/.openclaw/memory/ima_prefs.json

  • 保存偏好: 当用户明确表达“用XXX”、“默认用XXX”、“always use XXX”等指令时生效
  • 清除偏好: 当用户请求“推荐一个”、“自动选择”、“用最好的”等时清空当前偏好
  • 不保存自动选择模型: 所有由系统自动选定的模型均不持久化保存

核心执行流程

  1. GET /open/v1/product/list?category= → 获取 attribute_id、credit、form_config
  2. [图像类任务] 上传本地文件 → 获取 CDN URL
  3. POST /open/v1/tasks/create → 获取 task_id
  4. POST /open/v1/tasks/detail → 轮询直至 resource_status==1

强制要求: 必须首先调用产品列表接口。缺失 attribute_id 将导致任务创建失败。

运行环境

基础 URL:https://api.imastudio.com
请求头:Authorization: Bearer $IMA_API_KEY · x-app-source: ima_skills · x_app_language: en

⚠️ 提醒:生成内容前,必须完整读取 read("SKILL-DETAIL.md")(全文,不可指定 limit)。本摘要仅涵盖媒体类型路由与模型选型逻辑;SKILL-DETAIL.md 包含完整 API 请求载荷、错误处理机制、文件上传流程及所有必需参数细节,是确保正确执行的关键文档。

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