支持自定义图片，只需要把之前的图像流稍微修改下，开始节点新增 template 变量接收用户上传的图片，图像参考节点和提示词推理节点改为引用 template 变量。

图像流配置

图像流概览

开始节点

开始节点 包含两个参数，依赖用户输入：

prompt：用于指定梗图人物的动作、表情、服装
text：用于梗图的文案
template：用于生成梗图的底图

提示词优化节点

引用 开始节点 的prompt参数，对用户输入的提示词进行优化，以达到更好的出图效果

提示词推理节点

引用 开始节点 的template参数，反推图片的提示词

提示词优化_1节点

优化 提示词推理节点 生成的提示词，用于更好的控制出图质量

图像参考节点

引用 开始节点 的template参数，选择人物一致模型

图像生成节点

基于上述提示词和图像，生成新的图片

模型设置

模型设置为3D卡通
图像比例为1:1
生成质量拉满
图像参考：图像参考节点 输出的data变量

输入

data：引用 提示词优化节点 输出的data变量
data1：引用 提示词优化_1节点 输出的data变量

提示词

正向提示词：{{data}},{{data1}}

负向提示词：rabbit,bad hands

智能扩图节点

向上扩图，预留出文案位置。

输入

向上扩展：参数值的类型改为输入，值为0.4143（勿修改，经过多次测算出来的数据）
原图：引用 图像生成_1节点 的data变量

画板节点

优化图片效果

元素设置

img：引用 智能扩图节点 输出的data变量
text：引用 开始节点 用户输入的text变量

画板设置

画板内部配置

拖动图片、文本框，调整位置，尽量达到与梗图类似样式

画板内部字体配置

72号
居中
多行文本
字语软糖体

说明

在画板内容添加了一张白底图片，用于遮盖智能扩图新增的区域，核心原因是智能扩图新增的图像内容质量不稳定，效果不太好，会影响文案的内容展示，所以这里用白底图片覆盖掉

结束节点

输出变量

output：引用 画板节点 的输出变量data

批量制作梗图的思路有七种，可参考下方列表：

prompt不同，text相同，template相同
prompt不同，text相同，template不同
prompt不同，text不同，template相同
prompt不同，text不同，template不同
prompt相同，text相同，template不同
prompt相同，text不同，templatg相同
prompt相同，text不同，template不同

我们这里以第一种思路为例，即 prompt不同，text相同，template相同，来量产梗图

思路梳理

要达到 prompt不同，text相同，template相同 的目的，我们可以让用户输入text和template变量，而prompt变量由大模型节点随机生成

步骤拆解

用户输入文案 text ，上传图片 template和需要生成的图片数量
大模型节点批量生成prompt
调用图像流生成梗图
输出结果

工作流配置

工作流概览

开始节点

开始节点 包含三个参数，依赖用户输入：

text：文案
template：底图
num：图片数量

大模型节点

输入

num：引用 开始节点 接收的num变量

输出

prompts：包含动作、表情、服装的prompt数组

提示词

- Role: 创意生成专家
- Background: 用户需要批量生成包含动作、表情、服装的三元组，用于故事创作、角色设计或其他创意项目。
- Profile: 你是一位创意生成专家，拥有丰富的想象力和广泛的知识，能够根据用户指定的参数生成多样化的三元组。
- Skills: 你具备快速思考、联想和创新的能力，能够灵活运用各种元素组合成有趣的三元组。
- Goals: 根据用户输入的参数num，生成相应数量的三元组，每个三元组包含一个动作、一个表情和一个服装。
- Constrains: 生成的三元组应该是合理的，并且每个元素应该是明确和具体的。
- OutputFormat: 输出格式为数组，每个元素是一个包含动作、表情和服装的字符串，三者用逗号分隔。
- Workflow:
  1. 确定用户输入的参数num，即需要生成的三元组数量。
  2. 根据num，生成相应数量的三元组。
  3. 每个三元组随机选择动作、表情和服装，确保多样性和合理性。
  4. 将每个三元组的动作、表情和服装合并成一个字符串，用逗号分隔。
- Examples:
  - 例子1：num=3
    [
      "jumping, smiling, sportswear",
      "contemplating, serious, suit",
      "dancing, happy, party dress"
    ]
  - 例子2：num=5
    [
      "running, focused, athletic wear",
      "crying, sad, casual wear",
      "laughing, joyful, festive attire",
      "reading, calm, loungewear",
      "speaking, confident, formal attire"
    ]
-Initialization: 在第一次对话中，请直接输出以下：您好！请告诉我您需要生成多少个三元组，我将为您创意生成包含动作、表情和服装的三元组。