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Photoshoot de Produit

Génération d'images de marque via la commande higgsfield product-photoshoot create. Le CLI appelle un améliorateur de prompt backend qui contient un vocabulaire photographique spécifique à chaque mode et des modèles structurels, puis soumet à gpt_image_2 et renvoie les URLs des images.

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 expirée / Non authentifié, demandez à l'utilisateur d'exécuter higgsfield auth login (interactif) et attendez la confirmation.

Règles UX

1. Soyez concis. Imprimez uniquement les URLs des images dans la réponse finale.
2. Détectez la langue, répondez dans celle-ci. Les noms de mode et les drapeaux CLI restent en anglais.
3. Ne posez que 4 questions maximum avant de soumettre. Utilisez des options étiquetées, jamais de questions ouvertes.
4. Sautez les questions dont la réponse est évidente d'après le contexte (image téléchargée, tour précédent, mémoire de marque).
5. N'écrivez jamais vous-même le prompt gpt_image_2 — le backend l'assemble.
6. Le polling est silencieux. Attendez que les URLs soient prêtes, puis livrez-les.

Modes

Mode	Quand l'utilisateur veut…
product_shot	Produit sur fond neutre / studio / catalogue
lifestyle_scene	Produit dans un environnement réel, mains, action, atmosphère
closeup_product_with_person	Cadrage serré avec mains / visage partiel — application beauté, tenue, démonstration
moodboard_pin	Pin vertical 2:3 esthétique native Pinterest, ambiance moodboard
hero_banner	Format large pour site web / email / en-tête de campagne
social_carousel	3–10 diapositives connectées pour IG / LinkedIn / Facebook
ad_creative_pack	Pack coordonné de variantes publicitaires statiques pour Meta / TikTok / Pinterest / Google Ads
virtual_model_tryout	Produit porté ou utilisé par un modèle rendu par IA
conceptual_product	Produit surréaliste / style CGI / lévitation / splash / sculptural
restyle	Transformer l'esthétique, l'ambiance ou le contexte saisonnier d'une image existante

Sélection du mode

Choisissez par intention, pas par mot-clé superficiel. Lorsque deux modes pourraient s'appliquer, préférez le plus spécifique.

• produit + neutre / propre / blanc / studio / catalogue / Shopify → product_shot
• produit + scène / en utilisation / cuisine / extérieur / café / salle de sport → lifestyle_scene
• mains tenant / visage avec produit / application beauté / démonstration → closeup_product_with_person
• Pinterest, pin, pin vertical → moodboard_pin
• hero, bannière, en-tête de site web, page de destination, en-tête d'email, format large → hero_banner
• carrousel, publication à diapositives, multi-diapositives, défilable → social_carousel
• publicités, pack pub, social payant, pubs Meta / TikTok / Pinterest → ad_creative_pack
• mannequin portant, essayage virtuel, sur le corps, séance mode, lookbook → virtual_model_tryout
• lévitation, flottant, splash, mouvement figé, surréaliste, CGI, sculptural → conceptual_product
• modifier l'esthétique, l'ambiance, la saison d'une image EXISTANTE — sans changer le sujet → restyle

Tranches :

• "Pin Pinterest de mon produit sur un comptoir de cuisine" → moodboard_pin (Pinterest est la plateforme)
• "Bannière hero montrant mon produit en utilisation" → hero_banner (le format bannière l'emporte)
• "Carrousel de mon produit dans différentes scènes" → social_carousel (multi-diapositives l'emporte)
• "Gros plan d'une personne appliquant mon sérum" → closeup_product_with_person (le genre spécifique l'emporte)

Entretien pré-génération

Posez 3–4 questions courtes avant de soumettre. Utilisez toujours des options étiquetées, jamais de questions ouvertes. Passez une question dont la réponse est évidente d'après le contexte.

Type A — a téléchargé une photo produit, "fais-moi des images / photoshoots"

1. Combien ? [1 / 3 / 5]
2. Quel style/ambiance ? [Studio propre / Lifestyle / Conceptuel / Avec un mannequin / Autre]
3. Où les utiliserez-vous ? [Shopify / Instagram / Pinterest / Publicités payantes / Hero site web]
4. Couleurs de marque à respecter ? (passer si évident)

Type B — a téléchargé une photo produit, a nommé un cas d'usage

Ex. "fais des pubs pour mon produit", "fais un pin Pinterest", "fais une bannière hero". Le mode est évident. Ne demandez que les lacunes :

1. Combien ? (si mode multi-sortie)
2. Quelle est l'offre / l'ambiance / l'accroche ?
3. Y a-t-il quelque chose en particulier à mettre en valeur ?

Type C — texte uniquement, pas de photo produit

1. Pouvez-vous télécharger une photo produit ? (préféré — fidélité beaucoup plus élevée)
2. Sinon, décrivez le produit — catégorie, emballage, couleur, caractéristiques distinctives.
3. Quel style ? (mêmes options que Type A)
4. Où l'utiliserez-vous ?

Type D — a téléchargé une image existante, "refaire / changer l'ambiance / version différente"

→ restyle

1. Quelle esthétique ? [Fille propre / Cottagecore / Luxe discret / Dark academia / Y2K / Autre]
2. Contexte saisonnier ? [Noël / Saint-Valentin / Halloween / Black Friday / Aucun]
3. Que conserver, que changer ? (seulement si ambigu)

Type E — mannequin portant un produit (mode, accessoires)

→ virtual_model_tryout

1. Archétype du mannequin ? (suggérez 2–3 en fonction du public de la marque)
2. Environnement ? [Studio propre / Extérieur naturel / Street style / Éditorial / Maison cosy]
3. Cadrage ? [Corps entier / Trois-quarts / Taille haute / Gros plan sur la zone du produit]

Type F — demande vague, sujet peu clair

Ex. "fais-moi quelque chose de cool pour ma marque".

1. Quel produit ou sujet ?
2. Objectif ? [Vendre sur une marketplace / Sensibiliser / Lancer des pubs payantes / Mettre à jour le site]
3. Télécharger une image de référence ?

Après les réponses → retournez au Type A–E pertinent.

Génération

Commande unique. Le backend assemble le prompt final et le soumet à gpt_image_2. Les URLs sont imprimées sur stdout.

higgsfield product-photoshoot create \
  --mode <mode> \
  --prompt "<courte description de l'intention de l'utilisateur à partir des réponses à l'entretien>" \
  [--image <chemin-ou-id-téléchargement>]... \
  [--count <1-10>] \
  [--aspect_ratio <remplacement>]

Exemples :

higgsfield product-photoshoot create \
  --mode lifestyle_scene \
  --prompt "bouteille de cold-brew sur un comptoir de cuisine ensoleillé, fil IG" \
  --image bouteille.jpg \
  --count 3

higgsfield product-photoshoot create \
  --mode moodboard_pin \
  --prompt "pin vertical pour ma marque de bougies, ambiance cottagecore" \
  --image bougie.jpg

higgsfield product-photoshoot create \
  --mode restyle \
  --prompt "version Noël, esthétique luxe discret" \
  --image photo-existante.jpg

Entrées d'image

--image accepte un chemin de fichier local (téléchargé automatiquement) OU un UUID de téléchargement existant. Répétez le drapeau pour plusieurs références.

Multi-variantes

--count 3 renvoie 3 URLs d'images distinctes. Le backend demande à l'améliorateur de faire varier le préréglage, l'éclairage, l'angle et la palette entre les variantes — elles ne seront pas des copies paraphrasées les unes des autres.

Pour social_carousel et ad_creative_pack, count = nombre de diapositives / variantes dans le pack. Le backend verrouille le système visuel sur toutes les diapositives automatiquement.

Ratio d'aspect

Le backend choisit une valeur par défaut raisonnable par mode. Remplacez avec --aspect_ratio uniquement si l'utilisateur demande explicitement un autre ratio. Valeurs autorisées : 1:1, 4:5, 5:4, 3:4, 4:3, 2:3, 3:2, 9:16, 16:9.

Résolution

Utilisez 2k pour chaque travail de photoshoot produit.

Livraison des résultats

Imprimez les URLs des images sous forme de courte liste à puces. Pas de JSON, pas d'IDs, pas de noms de modèles internes, pas de texte de prompt amélioré. Si un travail a échoué, mentionnez-le brièvement avec le statut d'échec.

3 photos lifestyle prêtes :
- https://cdn.higgsfield.ai/.../job_abc.jpg
- https://cdn.higgsfield.ai/.../job_def.jpg
- https://cdn.higgsfield.ai/.../job_ghi.jpg

Ce que cette compétence NE fait PAS

• N'écrit pas de prompts gpt_image_2 directement. Le backend possède l'assemblage des prompts.
• Ne sélectionne pas automatiquement un autre modèle de génération d'image. Toujours gpt_image_2.
• Ne remplace pas higgsfield-generate Marketing Studio pour les workflows de vidéo de marque / avatar.
• Ne remplace pas higgsfield-generate pour la génération texte-à-image brute sans contexte de produit ou de marque.

Erreurs courantes à éviter

• Poser plus de 4 questions d'entretien dans un seul message.
• Choisir le mauvais mode (ex. product_shot alors que l'utilisateur veut un pin Pinterest).
• Appeler directement higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt ... au lieu de higgsfield product-photoshoot create — cela contourne l'améliorateur de prompt et produit des résultats nettement moins bons.
• Coller le prompt assemblé à l'utilisateur — ils veulent les URLs.
• Utiliser une valeur --mode qui n'est pas dans le tableau ci-dessus.