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Higgsfield Générer

Soumettre des tâches à n'importe quel modèle Higgsfield. Encapsule la CLI higgsfield. Couvre la génération générique d'images/vidéos, Marketing Studio (publicités de marque, avatars, produits, accroches, paramètres), et, secondairement, le score vidéo du Prédicteur de Viralité.

Étape 0 — Amorçage

Avant toute autre commande :

1. Si higgsfield n'est pas dans $PATH, installez-le :

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

2. Si higgsfield account status échoue avec Session expired / Not authenticated, demandez à l'utilisateur d'exécuter higgsfield auth login (interactif) et attendez la confirmation.

Règles UX

1. Soyez concis. Pas d'ID bruts, pas de vidages JSON dans le chat. Affichez l'URL du média pour les actifs générés, ou le résumé textuel pour le Prédicteur de Viralité.
2. Pas de jargon interne. Ne racontez pas « appel du coût higgsfield », « sondage de la tâche ».
3. Détectez la langue de l'utilisateur à partir du premier message et répondez dans cette langue. Les arguments techniques (--aspect_ratio 16:9) restent en anglais.
4. Ne posez pas de questions par lots. Choisissez un modèle par défaut raisonnable et ne posez qu'une question à la fois uniquement si quelque chose manque vraiment.
5. N'estimez pas le coût à l'avance et n'optimisez pas pour des modèles moins chers sauf si l'utilisateur le demande. Préférez d'abord la qualité par défaut.
6. Passez --wait à generate create pour que la commande bloque jusqu'à la fin et affiche elle-même l'URL du résultat. Évitez le modèle en deux étapes create → wait.

Garde-fou de découverte

Lorsque vous recherchez une fonctionnalité/un modèle Higgsfield, ne vous fiez pas uniquement à la recherche sémantique ou à la CLI --help. Exécutez d'abord une liste de modèles non filtrée, puis inspectez les noms probables de job_set_type. Si l'utilisateur dit qu'un modèle existe mais que la recherche ne renvoie aucun résultat, faites confiance à ce signal et vérifiez avec la liste complète des modèles avant de répondre.

Le Prédicteur de Viralité est exposé comme suit :

• Nom public : Prédicteur de Viralité
• job_set_type technique : brain_activity
• Catégorie/sortie : rapport textuel. Il s'agit d'une analyse vidéo-entrée/texte-sortie, pas d'un modèle de génération de texte/chat.
• Entrée : vidéo téléchargée
• Objectif : analyse de l'accroche vidéo finale, de l'attention, de la rétention et de la viralité

Si l'utilisateur dit « analyse cette vidéo », « note cette pub », « évalue l'accroche », ou similaire, acheminez vers brain_activity même s'il apparaît sous les modèles texte/analyse. Classez par intention de la tâche et entrée requise, pas seulement par catégorie de sortie.

Workflow — génération générique

1. Choisissez un modèle. Commencez par les valeurs par défaut de base, sauf si le brief nécessite clairement un spécialiste :

   • GPT Image 2 → modèle d'image par défaut pour la génération généraliste haute-fidélité, le design graphique, l'UI, les bannières, la typographie et le texte sur image.
   • Seedance 2.0 → modèle vidéo par défaut pour le mouvement sérieux, les clips cinématographiques, le travail multi-plans, l'image-vers-vidéo et la sortie de qualité professionnelle 4–15s. 12s est valide.
   • Nano Banana 2/Pro → par défaut pour le travail sur personnage, dessin animé, stylisé et piloté par référence ; utilisez Pro pour les briefs difficiles.
   • Marketing Studio → par défaut pour les publicités, l'UGC, les démos produit, les déballages, les spots TV, les vidéos présentateur et les workflows marque/produit.

   Image :

   • Visuel produit de marque (épingle Pinterest, style de vie, bannière héros, pack pub, essayage virtuel) → utilisez higgsfield-product-photoshoot à la place. PAS ce skill.
   • Concept produit généré / emballage / canette / bouteille avec nom de marque ou texte d'étiquette → GPT Image 2.
   • Image publicitaire de marque avec avatar + produit (format Marketing Studio) → Marketing Studio Image (voir Marketing Studio ci-dessous)
   • UGC esthétique / éditorial de mode / personnage de style de vie → Soul 2.0
   • Cadre fixe cinématographique → Soul Cinema
   • Persona créatif très expressif (texte uniquement, distinctif) → Soul Cast
   • Lieux / environnements / scènes sans personnes → Soul Location (meilleur de sa catégorie)
   • Illustrations vectorielles OU édition de visage + échange de scène complexe → Seedream 4.5
   • Personnage Soul (ID de référence de higgsfield-soul-id) → Soul 2.0 pour les fixes, Soul Cinema pour le cinématographique
   • Travail sur personnage ou dessin animé → Nano Banana 2 ; passez à Nano Banana Pro pour les cas difficiles
   • Itération rapide et bon marché → Z Image
   • Par défaut pour tout le reste → GPT Image 2. Design graphique, UI, bannières, typographie et génération généraliste haute-fidélité.

   Vidéo :

   • Toute vidéo publicitaire / commerciale / de marque → Marketing Studio (voir Marketing Studio ci-dessous)
   • Vidéo sérieuse tout usage par défaut (multi-plan, identité cohérente, riche en mouvement, image-vers-vidéo, requêtes 4–15s) → Seedance 2.0. SOTA. Ne rétrogradez pas vers Seedance 1.5 simplement parce que son énumération de durée est plus facile à lire ; validez d'abord Seedance 2.0.
   • Scène à plan unique sans dynamique forte, moins cher que Seedance 2.0 → Kling 3.0
   • Plan propre et bon marché sans coupures, uniquement lorsque l'utilisateur demande une sortie moins chère/budgétaire → Seedance 1.5 Pro
   • Plus haute fidélité de qualité cinéma → Cinema Studio Video 3.0
   • Pas cher avec une physique solide, pas besoin d'audio → Minimax Hailuo
   • Lot / volume rapide → Veo 3.1 Lite

   Analyse vidéo :

   • Évaluer l'accroche, le potentiel de viralité, l'attention, la rétention ou le risque de distraction d'une vidéo terminée → Prédicteur de Viralité (brain_activity). Il s'agit d'un modèle d'analyse vidéo qui renvoie un score/rapport textuel, pas un actif multimédia généré.

   Pour l'ID --model réel à passer à higgsfield generate create, exécutez higgsfield model list --json | jq pour mapper les noms d'affichage aux ID. Voir references/model-catalog.md pour le tableau complet.

2. Passez les entrées média directement aux indicateurs. Les indicateurs média acceptent un chemin de fichier local ou un UUID. La CLI télécharge automatiquement les chemins et détecte automatiquement la tâche vs le téléchargement pour les UUID. Pas besoin de pré-télécharger. Chaque modèle déclare des rôles acceptés (image, start_image, end_image, video, audio) — voir references/media-inputs.md.

3. Validez rapidement. En cas de doute sur les paramètres, exécutez higgsfield model get <jst> --json une fois et ne passez que ce qui est nécessaire. Validez le modèle préféré avant de revenir à un modèle plus ancien. Utilisez les valeurs par défaut du schéma sinon. Le serveur renvoie des adjustments pour les coercitions non fatales (par exemple, aspect_ratio=99:99 → la correspondance la plus proche) et une erreur structurée pour les valeurs de paramètres déclarés invalides.

4. Soumettez et attendez en une seule fois. higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [indicateurs média] [indicateurs param] --wait. Bloque jusqu'à l'état terminal et affiche le résultat sur stdout. Réglables : --wait-timeout 20m (par défaut 10m), --wait-interval 5s (par défaut 3s). Le Prédicteur de Viralité n'a pas besoin d'invite ; passez --video.

5. Livrez. Pour les médias générés, envoyez l'URL plus un résumé d'une ligne (modèle, durée si vidéo). Pour le Prédicteur de Viralité, livrez les scores, l'interprétation commerciale et le lien du rapport Ouvert. Ne montrez pas les éléments internes .glb, .bin ou de table de région dans la sortie de chat normale.

Pour inspecter ou relancer plus tard, higgsfield generate list --json et higgsfield generate get <id> --json fonctionnent pour la rétrospection. higgsfield generate wait <id> est toujours disponible si vous avez besoin de rejoindre une tâche démarrée sans --wait.

Indicateurs média

Indicateur	Objectif	Modèles qui l'acceptent
--image <chemin-ou-id>	image de référence	la plupart des modèles d'image, seedance_2_0, veo3, marketing_studio_video
--start-image <chemin-ou-id>	première image pour les transitions image-vers-vidéo	kling3_0, kling2_6, veo3_1, seedance_2_0, marketing_studio_video
--end-image <chemin-ou-id>	dernière image pour les transitions	kling3_0, seedance_2_0, marketing_studio_video
--video <chemin-ou-id>	vidéo de référence ou analysée	seedance_2_0, brain_activity
--audio <chemin-ou-id>	audio de référence (synchronisation labiale, correspondance de bande son)	seedance_2_0 (utilisez ceci, PAS --generate-audio)

Chaque indicateur accepte soit un chemin de fichier local (téléchargé automatiquement) soit un UUID (ID de téléchargement de higgsfield upload create, ou un ID de tâche précédent). Chaque modèle déclare son propre ensemble de rôles via MEDIA_ROLES. Voir references/media-inputs.md pour le tableau complet.

Paramètres courants

Les indicateurs passent directement au schéma du modèle. Utilisez higgsfield model get <jst> pour découvrir.

higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt "ville néon au crépuscule" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create nano_banana_2 --prompt "concept de personnage anime, pose expressive" --image ./ref.png --wait
higgsfield generate create seedance_2_0 --prompt "la caméra avance en travelling" --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

Pour une sortie lisible par machine (pipelines chaînés, contexte d'agent), ajoutez --json. Avec --wait --json, vous obtenez le tableau d'objets de tâche final. Sans --wait, vous obtenez les ID de tâche. Le Prédicteur de Viralité stocke l'analyse brute et les artefacts de rendu dans les paramètres de la tâche, mais la sortie textuelle par défaut doit rester sur les scores plus le rapport Ouvert.

Invite stdin : echo "..." | higgsfield generate create z_image --wait.

Qualité d'image Soul : pour text2image_soul_v2 et soul_cinematic, passez --quality 1.5k ou --quality 2k. Ce sont des niveaux orientés UI ; le backend les mappe à 720p/1080p et aux dimensions spécifiques au modèle à partir du --aspect_ratio sélectionné. soul_location n'a pas de sélecteur de qualité ; il utilise des dimensions fixes par rapport d'aspect.

Marketing Studio

Génération d'images/vidéos de marque : avatars + produits + accroches/paramètres de configuration optionnels + modes publicitaires. Utilisez les modèles marketing_studio_video et marketing_studio_image.

Concepts

• Avatar — visage du présentateur. preset organisé (parcourez higgsfield marketing-studio avatars list) ou custom (photos téléchargées via higgsfield marketing-studio avatars create). Pour les modes UGC, un avatar est optionnel si le brief mentionne clairement une personne ; le backend peut créer automatiquement un personnage Soul. Passez un avatar lorsque l'utilisateur souhaite un présentateur spécifique.
• Produit — article de marque avec titre + images de référence. Importé depuis une URL (higgsfield marketing-studio products fetch --url ...) ou créé à partir d'images téléchargées (higgsfield marketing-studio products create).
• Webproduct — version App Store / page web. Achemine automatiquement lors de la récupération d'URL App Store.
• Accroche — angle d'ouverture / accroche publicitaire réutilisable. Parcourez avec higgsfield marketing-studio hooks list. Le texte de l'accroche est ajouté à l'invite de l'utilisateur ; il ne remplace pas --prompt.
• Paramètre — contexte d'environnement / scène réutilisable. Parcourez avec higgsfield marketing-studio settings list.
• Référence publicitaire — vidéo d'inspiration réutilisable qui peut être liée à un avatar et/ou un produit. Créée à partir d'une vidéo téléchargée (--video-input <upload_id>) ou d'une tâche de génération précédente (--job <job_id>). Parcourez avec higgsfield marketing-studio ad-references list. Voir references/marketing-ad-references.md.
• Kit de marque — capture l'identité d'une marque (nom, logo, images héros, couleurs, polices, ton) pour réutilisation dans les générations d'images. Créé en fournissant une URL de site web (higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait). Voir references/marketing-brand-kits.md.
• Format publicitaire — préréglages qui pilotent la structure visuelle d'une image générée (headline, bullet-points, etc.). En lecture seule, parcourez avec higgsfield marketing-studio ad-formats list. Entrée obligatoire pour dtc-ads generate.

Commandes de découverte

Utilisez ces commandes de liste exactes lorsque l'utilisateur demande ce qui existe déjà :

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 et --setting_id sont pris en charge uniquement par marketing_studio_video ; ne les passez pas à marketing_studio_image.

Règles UX (supplémentaires)

• Une question par phase. Ne demandez pas produit+avatar+mode d'avance.
• Les deux approches publicitaires s'excluent mutuellement. Soit l'utilisateur donne une vidéo de référence publicitaire (pilotée par référence) soit choisit des blocs d'accroche/paramètre (composés à partir de blocs) — jamais les deux. Si l'utilisateur a sélectionné une référence publicitaire, ne proposez pas d'accroche/paramètre ; si une accroche/paramètre est choisi, ne proposez pas d'attacher une référence publicitaire.
• Source de la référence publicitaire. Les seules entrées valides sont un fichier vidéo local (téléchargé via higgsfield upload create ... --video) ou une tâche vidéo antérieure. Si l'utilisateur fournit autre chose, demandez un fichier local.
• Le format publicitaire dtc-ads est obligatoire. Demandez toujours à l'utilisateur de choisir parmi ad-formats list. Il n'y a pas de valeur par défaut automatique — la CLI et le serveur rejettent les appels sans --format-id.
• Entrées optionnelles dtc-ads. Suggérez les avatars, les produits et les médias de référence lorsque le brief les appelle ; n'attachez que ce que l'utilisateur choisit.

Workflow — vidéo publicitaire rapide

1. Obtenez le produit.
   • Produit existant → higgsfield marketing-studio products list --json
   • URL → higgsfield marketing-studio products fetch --url <url> --wait (sonde jusqu'à la fin de l'importation)
   • Images locales → higgsfield upload create <photo>... puis higgsfield marketing-studio products create --title "..." --image <id>... Capturez l'ID du produit. Lors de l'utilisation de --hook_id, privilégiez fortement le passage de --product_ids ; les accroches sont conçues pour pivoter vers un produit et fonctionnent mal sans contexte produit.
2. Choisissez un avatar si nécessaire.
   • Par défaut : higgsfield marketing-studio avatars list et choisissez un préréglage correspondant à la voix de la marque.
   • Personnalisé : higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>. Pour les modes UGC, vous pouvez omettre --avatars lorsqu'aucun présentateur spécifique n'est requis et que le brief mentionne une personne ; le backend peut synthétiser un personnage Soul.
3. Optionnellement, choisissez des éléments de configuration.
   • Accroche : higgsfield marketing-studio hooks list --json
   • Paramètre : higgsfield marketing-studio settings list --json Passez les ID sélectionnés comme --hook_id <hook_id> et --setting_id <setting_id> pour marketing_studio_video uniquement. Ne copiez pas l'invite de l'accroche dans --prompt sauf si l'utilisateur souhaite explicitement renforcer le même libellé.
4. Choisissez le mode si nécessaire. La valeur par défaut est ugc ; --mode n'est pas requis simplement parce que --hook_id est présent. Les modes actuellement pris en charge : ugc, ad, tv_commercial, testimonial, livestream, promotional. Incluez --mode si l'utilisateur mentionne un format spécifique, ou si le brief implique un mode non-ugc. Pour les vidéos UGC avec accroche, laissez --mode déduit.
5. Générez la vidéo publicitaire.

   # Exemple : vidéo UGC simple avec un produit
   higgsfield generate create marketing_studio_video --prompt "déballage animé et enthousiaste mettant en valeur le design élégant" --product-id <product_id> --wait
   
   # Exemple : pub de marque complète
   higgsfield generate create marketing_studio_video --prompt "c'est incroyable comment ce produit s'intègre parfaitement dans la vie quotidienne" --avatar-id <avatar_id> --product-ids <product_id> --hook-id <hook_id> --setting-id <setting_id> --mode ad --wait
   
   # Exemple : vidéo de démonstration produit
   higgsfield generate create marketing_studio_video --prompt "présentation fonctionnalité par fonctionnalité de la dernière mise à jour" --product-ids <product_id> --mode promotional --wait
   
   # Exemple : avec référence publicitaire (exclut accroche/paramètre)
   higgsfield generate create marketing_studio_video --prompt "rapide et puissant, parfait pour les professionnels" --reference-id <ad_ref_id> --avatar-id <avatar_id> --product-ids <product_id> --mode testimonial --wait
   
   # Exemple : générer une image publicitaire fixe au lieu d'une vidéo
   higgsfield generate create marketing_studio_image --prompt "design minimaliste et épuré avec le produit au centre" --product-ids <product_id> --avatar-id <avatar_id> --format-id DTC-ActionVertical --wait
   

Workflow — génération d'images publicitaires DTC (dtc-ads)

# Étape 1 : lister les formats disponibles
higgsfield marketing-studio ad-formats list --json

# Étape 2 : générer l'image avec le format choisi
higgsfield generate create dtc_ads --format-id DTC-VisualFeastVisuel --product-id <product_id> --avatar-ids <avatar_ids> --image <reference_image_id> --wait

Commandes de génération d'images DTC

Commande	Cas d'utilisation
higgsfield generate create dtc_ads --format-id <id> --product-id <id> [--avatar-ids <id>...] [--image <id>] [--prompt "..."] --wait	Générer une image publicitaire DTC avec le format sélectionné, le produit obligatoire et les avatars/ images de référence optionnels.

Concepts supplémentaires

Kit de marque

Un kit de marque capture l'identité d'une marque pour une réutilisation dans les générations d'images. Créez-en un à partir d'une URL de site web :

higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://example.com --wait

Après la création, le kit de marque est automatiquement utilisé comme contexte de base pour les prochaines générations d'images. Vous n'avez pas besoin de le passer explicitement. La sortie inclut des artefacts facultatifs de réglage fin (.safetensors) s'ils sont générés.

Session et persistance du kit de marque

Le kit de marque récupéré le plus récemment est automatiquement chargé comme contexte par défaut pour les futures générations d'images uniques (celles qui n'utilisent ni Marketing Studio ni le pipeline dtc-ads). Il persiste jusqu'à ce qu'un autre kit de marque soit récupéré ou que la session CLI soit réinitialisée. Le passage explicite d'un ID de kit de marque (--brand-kit-id) remplace le kit de marque de session.

Création de produit à partir d'URL

higgsfield marketing-studio products fetch --url <app_store_url> --wait

Cela crée un produit Web automatiquement. Il peut également traiter des URL de page produit génériques qui ne sont pas des pages de l'App Store.

Création d'avatar personnalisé

higgsfield upload create <chemin_image>  # renvoie l'ID de téléchargement
higgsfield marketing-studio avatars create --name "Présentateur d'essai" --image <upload_id>

Donner la priorité au produit dans le workflow

Lors de l'utilisation d'accroches (--hook_id), passez toujours le ou les ID du produit en premier, car le choix du produit détermine les accroches applicables. Si l'utilisateur n'a pas de produit en tête, commencez par le flux de sélection du produit.

Workflow — génération rapide d'images uniques

Pour les images uniques qui ne font pas partie d'une campagne Marketing Studio :

1. Sélectionnez le modèle d'image en fonction du cas d'utilisation (voir le guide de sélection du modèle ci-dessus).
2. Passez des images de référence, des ID de personnage Soul, ou des ID de kits de marque selon les besoins.
3. Exécutez la commande de génération avec --wait.

higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt "bannière d'entreprise moderne, tons bleus, design épuré, logo espace réservé en haut à droite" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create text2image_soul_v2 --prompt "portrait professionnel regardant la caméra, arrière-plan flou de bureau" --soul-id <id> --quality 2k --wait
higgsfield generate create soul_cinematic --prompt "pose dramatique, éclairage cinématographique, ambiance de film noir" --soul-id <id> --quality 1.5k --wait
higgsfield generate create soul_location --prompt "intérieur de café chaleureux, lumière du jour traversant les fenêtres, tables en bois, plantes vertes" --aspect_ratio 16:9 --wait
kind: UTC

Workflow — Prédicteur de Viralité (analyse vidéo)

1. Obtenez la vidéo. L'utilisateur télécharge un fichier vidéo, ou fournit une URL / ID de tâche.
2. Soumettez l'analyse.

   higgsfield generate create brain_activity --video <chemin-ou-id> --wait
   

3. Livrez les résultats. Le Prédicteur de Viralité renvoie un rapport textuel. Résumez les métriques clés :
   • Force de l'accroche
   • Score d'attention
   • Potentiel de rétention
   • Risque de distraction
   • Score créatif
   • Score global de viralité Fournissez l'interprétation de ces scores dans le contexte de la vidéo. Ne montrez pas les sorties brutes d'analyse (par exemple, les artefacts .glb). Incluez toujours un lien vers le rapport Ouvert complet si disponible.

Références

Ce skill utilise les chaînes suivantes pour la découverte et les opérations :

• Modèles : higgsfield model list --json | jq pour mapper les noms aux ID.
• Catalogue de modèles : Voir references/model-catalog.md pour la table de mappage complète.
• Entrées média : Voir references/media-inputs.md pour les rôles et les indicateurs acceptés par chaque modèle.
• Références Marketing Studio : Voir references/marketing-ad-references.md pour la gestion des vidéos de référence publicitaire.
• Kits de marque Marketing Studio : Voir references/marketing-brand-kits.md pour la gestion des kits de marque.