Higgsfield Generate

Reiche Jobs bei jedem Higgsfield-Modell ein. Kapselt die higgsfield-CLI. Deckt die generische Bild-/Videoerzeugung, Marketing Studio (Markenanzeigen, Avatare, Produkte, Hooks, Einstellungen) und sekundär den Virality Predictor (Video-Scoring) ab.

Schritt 0 – Bootstrap

Führe vor jedem anderen Befehl Folgendes aus:

Falls higgsfield nicht im $PATH ist, installiere es:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh

Falls higgsfield account status mit Session expired / Not authenticated fehlschlägt, bitte den Benutzer, higgsfield auth login (interaktiv) auszuführen und auf Bestätigung zu warten.

UX-Regeln

Sei prägnant. Keine rohen IDs, keine JSON-Dumps im Chat. Gib die Medien-URL für generierte Assets oder die Textzusammenfassung für den Virality Predictor aus.
Kein internes Fachjargon. Erzähle nicht von „higgsfield-Kosten aufrufen“ oder „Job abfragen“.
Erkenne die Sprache des Benutzers aus der ersten Nachricht und antworte in dieser. Technische Argumente (--aspect_ratio 16:9) bleiben auf Englisch.
Frage nicht stapelweise ab. Wähle ein sinnvolles Standardmodell und frage nur dann einzeln nach, wenn wirklich etwas fehlt.
Schätze keine Kosten vorab und optimiere nicht auf günstigere Modelle, es sei denn, der Benutzer fragt danach. Bevorzuge zuerst die Qualitätsvorgabe.
Übergib --wait an generate create, damit der Befehl blockiert, bis der Vorgang abgeschlossen ist, und selbst die Ergebnis-URL ausgibt. Vermeide das zweistufige create → wait-Muster.

Discovery-Guardrail

Wenn du nach einem Higgsfield-Feature/-Modell suchst, verlasse dich nicht nur auf semantische Suche oder CLI --help. Führe zuerst eine ungefilterte Modellliste aus und überprüfe dann wahrscheinliche job_set_type-Namen. Wenn der Benutzer sagt, dass ein Modell existiert, die Suche aber keine Ergebnisse liefert, vertraue diesem Signal und überprüfe es anhand der vollständigen Modellliste, bevor du antwortest.

Der Virality Predictor wird wie folgt bereitgestellt:

Kundenname: Virality Predictor
Technischer job_set_type: brain_activity
Kategorie/Ausgabe: Textbericht. Dies ist eine Video-in/Text-out-Analyse, kein Text-/Chat-Generierungsmodell.
Eingabe: Hochgeladenes Video
Zweck: Analyse von fertigen Videos auf Hook-Stärke, Aufmerksamkeit, Bindung und Viralität

Wenn der Benutzer „dieses Video analysieren“, „diese Anzeige bewerten“, „den Hook evaluieren“ oder ähnlich sagt, leite an brain_activity weiter, auch wenn es unter Text-/Analysemodellen erscheint. Klassifiziere nach Aufgabenabsicht und erforderlicher Eingabe, nicht nur nach Ausgabekategorie.

Workflow – Generische Erzeugung

Wähle ein Modell. Beginne mit den Kernvorgaben, es sei denn, die Aufgabenbeschreibung erfordert eindeutig ein Spezialmodell:
- GPT Image 2 → Standard-Bildmodell für hochwertige allgemeine Erzeugung, Grafikdesign, UI, Banner, Typografie und Text im Bild.
- Seedance 2.0 → Standard-Videomodell für ernsthafte Bewegungen, filmische Clips, Multi-Shot-Arbeiten, Image-to-Video und 4–15 s produktionsqualitative Ausgabe. 12 s ist gültig.
- Nano Banana 2/Pro → Standard für Charaktere, Cartoons, stilisierte und referenzgesteuerte Bildarbeiten; verwende Pro für schwierigere Aufgaben.
- Marketing Studio → Standard für Anzeigen, UGC, Produktdemos, Unboxing, TV-Spots, Präsentationsvideos und Marken-/Produkt-Workflows.
Bild:
- Markenproduktvisual (Pinterest-Pin, Lifestyle, Hero-Banner, Anzeigenpaket, virtuelles Anprobieren) → verwende stattdessen higgsfield-product-photoshoot. NICHT dieses Skill.
- Generiertes Produktkonzept / Verpackung / Dose / Flasche mit Markennamen oder Etikettentext → GPT Image 2.
- Markenanzeigenbild mit Avatar + Produkt (Marketing-Studio-Form) → Marketing Studio Bild (siehe Marketing Studio unten)
- Ästhetisches UGC / Mode-Editorial / Lifestyle-Charakter → Soul 2.0
- Filmischer Standbild → Soul Cinema
- Hochgradig charakteristische kreative Persona (nur Text, unverwechselbar) → Soul Cast
- Orte / Umgebungen / Szenen ohne Personen → Soul Location (beste Wahl)
- Vektorillustrationen ODER Gesichtsbearbeitung + komplexer Szenenaustausch → Seedream 4.5
- Soul-Charakter (Referenz-ID von higgsfield-soul-id) → Soul 2.0 für Standbilder, Soul Cinema für filmisch
- Charakter- oder Cartoon-Arbeiten → Nano Banana 2; bei schwierigen Fällen auf Nano Banana Pro upgraden
- Schnell und günstig iterieren → Z Image
- Standard für alles andere → GPT Image 2. Grafikdesign, UI, Banner, Typografie und hochwertige allgemeine Erzeugung.
Video:
- Alle Werbe-/kommerziellen / Markenanzeigen-Videos → Marketing Studio (siehe Marketing Studio unten)
- Standard für alle anspruchsvollen Videos (Multi-Shot, konsistente Identität, bewegungsintensiv, Image-to-Video, 4–15 s Anfragen) → Seedance 2.0. State of the Art. Downgrade nicht auf Seedance 1.5, nur weil dessen Dauer-Enum leichter zu lesen ist; validiere zuerst Seedance 2.0.
- Einzelne Ebene ohne starke Dynamik, günstiger als Seedance 2.0 → Kling 3.0
- Sauberer, günstiger Shot ohne Schnitte, nur wenn der Benutzer nach günstigerer/Budget-Ausgabe fragt → Seedance 1.5 Pro
- Höchste Filmtraue → Cinema Studio Video 3.0
- Günstig mit starker Physik, kein Audio nötig → Minimax Hailuo
- Schnelle Batch-/Volumenarbeit → Veo 3.1 Lite
Videoanalyse:
- Bewerte den Hook eines fertigen Videos, Viralitätspotential, Aufmerksamkeit, Bindung oder Ablenkungsrisiko → Virality Predictor (brain_activity). Dies ist ein Videoanalysemodell, das einen Text-Score/-Bericht zurückgibt, kein generiertes Medien-Asset.
Für die tatsächliche --model-ID, die an higgsfield generate create übergeben wird, führe higgsfield model list --json | jq aus, um Anzeigenamen auf IDs abzubilden. Siehe references/model-catalog.md für die vollständige Tabelle.
Übergib Medieneingaben direkt an Flags. Medien-Flags akzeptieren einen lokalen Dateipfad oder eine UUID. Die CLI lädt Pfade automatisch hoch und erkennt Job vs. Upload für UUIDs. Kein Vorab-Upload nötig. Jedes Modell deklariert akzeptierte Rollen (image, start_image, end_image, video, audio) – siehe references/media-inputs.md.
Validiere schnell. Wenn du dir bei Parametern unsicher bist, führe higgsfield model get <jst> --json einmal aus und übergib nur das Nötigste. Validiere das bevorzugte Modell, bevor du auf ein älteres zurückfällst. Verwende ansonsten Schema-Standards. Der Server gibt adjustments für nicht fatale Umwandlungen zurück (z. B. aspect_ratio=99:99 → nächstgelegener Treffer) und eine strukturierte Fehlermeldung bei ungültigen deklarierten Parameterwerten.
Einreichen und warten in einem Schritt. higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [Medien-Flags] [Parameter-Flags] --wait. Blockiert, bis der Endstatus erreicht ist, und gibt das Ergebnis auf stdout aus. Einstellbar: --wait-timeout 20m (Standard 10m), --wait-interval 5s (Standard 3s). Der Virality Predictor benötigt keinen Prompt; übergib --video.
Ausliefern. Für generierte Medien sende die URL plus eine einzeilige Zusammenfassung (Modell, Dauer bei Video). Für den Virality Predictor gib die Scores, die geschäftliche Interpretation und den Link zum Offenen Bericht aus. Gib .glb, .bin oder regionale Tabelleninterna nicht in der normalen Chat-Ausgabe aus.

Zur späteren Überprüfung oder Wiederholung verwende higgsfield generate list --json und higgsfield generate get <id> --json für die Rückschau. higgsfield generate wait <id> ist weiterhin verfügbar, falls du zu einem Job zurückkehren musst, der ohne --wait gestartet wurde.

Medien-Flags

Flag	Zweck	Modelle, die es akzeptieren
`--image <pfad-oder-id>`	Referenzbild	die meisten Bildmodelle, `seedance_2_0`, `veo3`, `marketing_studio_video`
`--start-image <pfad-oder-id>`	Erstes Bild für Bild-zu-Video-Übergänge	`kling3_0`, `kling2_6`, `veo3_1`, `seedance_2_0`, `marketing_studio_video`
`--end-image <pfad-oder-id>`	Letztes Bild für Übergänge	`kling3_0`, `seedance_2_0`, `marketing_studio_video`
`--video <pfad-oder-id>`	Referenz- oder analysiertes Video	`seedance_2_0`, `brain_activity`
`--audio <pfad-oder-id>`	Referenz-Audio (Lippensynchronisation, Soundtrack-Anpassung)	`seedance_2_0` (dieses verwenden, NICHT `--generate-audio`)

Jedes Flag akzeptiert entweder einen lokalen Dateipfad (wird automatisch hochgeladen) oder eine UUID (Upload-ID von higgsfield upload create oder eine vorherige Job-ID). Jedes Modell deklariert seinen eigenen Rollensatz über MEDIA_ROLES. Siehe references/media-inputs.md für die vollständige Tabelle.

Übliche Parameter

Flags werden an das Modellschema durchgereicht. Verwende higgsfield model get <jst> zum Entdecken.

higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt "Neon-Stadt in der Dämmerung" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create nano_banana_2 --prompt "Anime-Charakter-Konzept, ausdrucksstarke Pose" --image ./ref.png --wait
higgsfield generate create seedance_2_0 --prompt "Kamera fährt ein" --start-image ./first.png --duration 12 --wait
higgsfield generate create text2image_soul_v2 --prompt "..." --soul-id <soul_ref_id> --quality 2k --wait
higgsfield generate create brain_activity --video ./ad.mp4 --wait

Für maschinenlesbare Ausgabe (verkettete Pipelines, Agentenkontext) füge --json hinzu. Mit --wait --json erhältst du das finale Job-Objekt-Array. Ohne --wait erhältst du die Job-IDs. Der Virality Predictor speichert die rohe Analyse und Render-Artefakte in den Job-Parametern, aber die Standard-Textausgabe sollte bei Scores plus dem Offenen Bericht bleiben.

Stdin-Prompt: echo "..." | higgsfield generate create z_image --wait.

Soul-Bildqualität: Für text2image_soul_v2 und soul_cinematic übergib --quality 1.5k oder --quality 2k. Dies sind UI-orientierte Stufen; das Backend mappt sie auf 720p/1080p und modellspezifische Abmessungen aus dem gewählten --aspect_ratio. soul_location hat keinen Qualitätswähler; es verwendet feste Abmessungen pro Seitenverhältnis.

Marketing Studio

Markenbild-/Videogenerierung: Avatare + Produkte + optionale Setup-Hooks/Einstellungen + Anzeigenmodi. Verwende die Modelle marketing_studio_video und marketing_studio_image.

Konzepte

Avatar – Präsentationsgesicht. Kuratierter preset (durchsuche higgsfield marketing-studio avatars list) oder custom (hochgeladene Fotos via higgsfield marketing-studio avatars create). Bei UGC-Modi ist ein Avatar optional, wenn die Aufgabenbeschreibung eindeutig eine Person erwähnt; das Backend kann automatisch einen Soul-Charakter erstellen. Übergib einen Avatar, wenn der Benutzer einen bestimmten Präsentator wünscht.
Produkt – Markenartikel mit Titel + Referenzbildern. Importiert von einer URL (higgsfield marketing-studio products fetch --url ...) oder aus hochgeladenen Bildern erstellt (higgsfield marketing-studio products create).
Webprodukt – App-Store-/Webseiten-Version. Wird automatisch weitergeleitet, wenn App-Store-URLs abgerufen werden.
Hook – Wiederverwendbarer Eröffnungswinkel / Werbe-Hook. Durchsuche mit higgsfield marketing-studio hooks list. Der Hook-Text wird vor den Prompt des Benutzers gesetzt; er ersetzt nicht --prompt.
Setting – Wiederverwendbare Umgebungs-/Szenenkontext. Durchsuche mit higgsfield marketing-studio settings list.
Anzeigenreferenz – Wiederverwendbares Inspirationsvideo, das an einen Avatar und/oder ein Produkt gebunden werden kann. Erstellt aus einem hochgeladenen Video (--video-input <upload_id>) oder einem vorherigen Generierungs-Job (--job <job_id>). Durchsuche mit higgsfield marketing-studio ad-references list. Siehe references/marketing-ad-references.md.
Brand Kit – Erfasst die Identität einer Marke (Name, Logo, Heldenbilder, Farben, Schriftarten, Ton) zur Wiederverwendung bei Bildgenerierungen. Erstellt durch Übergabe einer Website-URL (higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait). Siehe references/marketing-brand-kits.md.
Anzeigenformat – Voreinstellungen, die die visuelle Struktur eines generierten Bildes bestimmen (headline, bullet-points usw.). Schreibgeschützt, durchsuche mit higgsfield marketing-studio ad-formats list. Erforderliche Eingabe für dtc-ads generate.

Discovery-Befehle

Verwende diese genauen List-Befehle, wenn der Benutzer fragt, was bereits existiert:

higgsfield marketing-studio avatars list --json
higgsfield marketing-studio products list --json
higgsfield marketing-studio hooks list --json
higgsfield marketing-studio settings list --json
higgsfield marketing-studio ad-references list --json
higgsfield marketing-studio brand-kits list --json
higgsfield marketing-studio ad-formats list --json

--hook_id und --setting_id werden nur von marketing_studio_video unterstützt; übergib sie nicht an marketing_studio_image.

UX-Regeln (zusätzlich)

Eine Frage pro Phase. Frage nicht Produkt+Avatar+Modus auf einmal ab.
Zwei Anzeigenansätze schließen sich gegenseitig aus. Entweder der Benutzer gibt ein Anzeigenreferenzvideo (referenzgesteuert) oder wählt Hook/Setting-Blöcke (aus Blöcken zusammengesetzt) – niemals beides. Wenn der Benutzer eine Anzeigenreferenz ausgewählt hat, biete keinen Hook/Setting an; wenn Hook/Setting ausgewählt sind, biete nicht an, eine Anzeigenreferenz anzuhängen.
Quelle der Anzeigenreferenz. Die einzig gültigen Eingaben sind eine lokale Videodatei (hochgeladen via higgsfield upload create ... --video) oder ein vorheriger Video-Job. Wenn der Benutzer etwas anderes angibt, frage nach einer lokalen Datei.
dtc-ads Anzeigenformat ist zwingend erforderlich. Frage den Benutzer immer, aus ad-formats list zu wählen. Es gibt keinen automatischen Standard – sowohl die CLI als auch der Server lehnen Aufrufe ohne --format-id ab.
dtc-ads optionale Eingaben. Schlage Avatare, Produkte und Referenzmedien vor, wenn die Aufgabenbeschreibung sie erfordert; hänge nur das an, was der Benutzer auswählt.

Workflow – Schnelles Werbevideo

Produkt abrufen.
- Bestehendes Produkt → higgsfield marketing-studio products list --json
- URL → higgsfield marketing-studio products fetch --url <url> --wait (pollt, bis Import abgeschlossen)
- Lokale Bilder → higgsfield upload create <photo>... dann higgsfield marketing-studio products create --title "..." --image <id>... Erfasse die Produkt-ID. Wenn du --hook_id verwendest, ziehe es stark vor, --product_ids zu übergeben; Hooks sind darauf ausgelegt, in ein Produkt zu führen, und funktionieren ohne Produktkontext schlecht.
Avatar auswählen, falls nötig.
- Standard: higgsfield marketing-studio avatars list und wähle einen Preset, der zur Markenstimme passt.
- Benutzerdefiniert: higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>. Bei UGC-Modi kannst du --avatars weglassen, wenn kein bestimmter Präsentator erforderlich ist und die Aufgabenbeschreibung eine Person erwähnt; das Backend kann einen Soul-Charakter synthetisieren.
Optional Setup-Elemente auswählen.
- Hook: higgsfield marketing-studio hooks list --json
- Setting: higgsfield marketing-studio settings list --json Übergib ausgewählte IDs als --hook_id <hook_id> und --setting_id <setting_id> nur für marketing_studio_video. Kopiere den Hook-Prompt nicht in --prompt, es sei denn, der Benutzer möchte denselben Wortlaut explizit verstärken.
Modus auswählen, falls nötig. Standard ist ugc; --mode ist nicht allein deshalb erforderlich, weil --hook_id vorhanden ist. Weitere aktuelle Modi...

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