Higgsfield Generate
모든 Higgsfield 모델에 작업을 제출합니다. higgsfield CLI를 래핑합니다. 일반 이미지/비디오 생성, Marketing Studio (브랜드 광고, 아바타, 제품, 훅, 설정) 및 부차적으로 Virality Predictor 비디오 점수를 다룹니다.
0단계 — 부트스트랩
다른 명령어보다 먼저:
higgsfield가$PATH에 없으면 설치합니다:curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | shhiggsfield account status가Session expired/Not authenticated오류로 실패하면, 사용자에게higgsfield auth login(대화형)을 실행하고 확인을 기다리도록 요청합니다.
UX 규칙
- 간결하게 작성하세요. 원시 ID, 채팅 내 JSON 덤프는 사용하지 마십시오. 생성된 자산의 미디어 URL 또는 Virality Predictor의 텍스트 요약을 출력합니다.
- 내부 전문 용어를 사용하지 마십시오. "higgsfield cost 호출 중", "job 폴링 중"과 같은 표현을 서술하지 마십시오.
- 첫 번째 메시지에서 사용자의 언어를 감지하고 그 언어로 응답하십시오. 기술 인수(
--aspect_ratio 16:9)는 영어를 유지합니다. - 일괄 질문하지 마십시오. 적절한 기본 모델을 선택하고, 정말로 누락된 경우에만 한 번에 한 가지씩 질문하십시오.
- 사용자가 요청하지 않는 한 비용을 미리 추정하거나 더 저렴한 모델을 위해 최적화하지 마십시오. 먼저 품질 기본값을 선호하십시오.
generate create에--wait을 전달하여 명령이 완료될 때까지 차단하고 결과 URL을 자체적으로 출력하도록 합니다.create→wait의 2단계 패턴을 피하십시오.
검색 가드레일
Higgsfield 기능/모델을 찾을 때 의미론적 검색이나 CLI --help에만 의존하지 마십시오. 먼저 필터링되지 않은 모델 목록을 실행한 다음, 가능성이 있는 job_set_type 이름을 검사하십시오. 사용자가 모델이 존재한다고 말하지만 검색 결과가 없으면 해당 신호를 신뢰하고 전체 모델 목록으로 확인한 후 답변하십시오.
Virality Predictor는 다음과 같이 노출됩니다:
- 고객 대상 이름: Virality Predictor
- 기술
job_set_type:brain_activity - 카테고리/출력: 텍스트 보고서. 이것은 비디오-입력/텍스트-출력 분석 모델이지 텍스트/채팅 생성 모델이 아닙니다.
- 입력: 업로드된 비디오
- 목적: 완성된 비디오의 후크, 주목도, 유지율 및 바이럴 분석
사용자가 "이 비디오 분석해 줘", "이 광고 점수 매겨 줘", "후크 평가해 줘" 또는 이와 유사한 말을 하면, 텍스트/분석 모델 아래에 나타나더라도 brain_activity로 라우팅하십시오. 출력 카테고리만이 아니라 작업 의도와 필요한 입력으로 분류하십시오.
워크플로우 — 일반 생성
-
모델을 선택하십시오. 브리핑에 전문가 모델이 명확히 필요하지 않는 한 핵심 기본값부터 시작하십시오:
- GPT Image 2 → 고해상도 일반 생성, 그래픽 디자인, UI, 배너, 타이포그래피 및 이미지 내 텍스트를 위한 기본 이미지 모델.
- Seedance 2.0 → 진지한 모션, 시네마틱 클립, 멀티샷 작업, 이미지-비디오 변환 및 4~15초 프로덕션 품질 출력을 위한 기본 비디오 모델. 12초가 유효합니다.
- Nano Banana 2/Pro → 캐릭터, 만화, 스타일화 및 참조 기반 이미지 작업을 위한 기본값; 어려운 브리핑에는 Pro를 사용하십시오.
- Marketing Studio → 광고, UGC, 제품 데모, 언박싱, TV 스팟, 프리젠터 비디오 및 브랜드/제품 워크플로우를 위한 기본값.
이미지:
- 브랜드 제품 비주얼 (Pinterest 핀, 라이프스타일, 히어로 배너, 광고 팩, 가상 체험) → 대신
higgsfield-product-photoshoot을 사용하십시오. 이 스킬이 아닙니다. - 생성된 제품 컨셉 / 패키징 / 캔 / 병 (브랜드 이름 또는 레이블 텍스트 포함) → GPT Image 2.
- 아바타 + 제품이 있는 브랜드 광고 이미지 (Marketing Studio 형태) → Marketing Studio 이미지 (아래 Marketing Studio 참조)
- 미적인 UGC / 패션 에디토리얼 / 라이프스타일 캐릭터 → Soul 2.0
- 시네마틱 스틸 프레임 → Soul Cinema
- 매우 특성화된 창의적인 페르소나 (텍스트 전용, 독특함) → Soul Cast
- 위치 / 환경 / 인물 없는 장면 → Soul Location (최고)
- 벡터 일러스트레이션 또는 얼굴 편집 + 복잡한 장면 교체 → Seedream 4.5
- Soul Character (
higgsfield-soul-id의 참조 ID 사용) → 스틸의 경우 Soul 2.0, 시네마틱의 경우 Soul Cinema - 캐릭터 또는 만화 스타일 작업 → Nano Banana 2; 어려운 경우 Nano Banana Pro로 업그레이드
- 빠르고 저렴한 반복 → Z Image
- 그 외 모든 것의 기본값 → GPT Image 2. 그래픽 디자인, UI, 배너, 타이포그래피 및 고해상도 일반 생성.
비디오:
- 모든 광고 / 상업 / 브랜드 광고 비디오 → Marketing Studio (아래 Marketing Studio 참조)
- 모든 목적의 진지한 비디오 기본값 (멀티샷, 일관된 정체성, 모션 중심, 이미지-비디오, 4~15초 요청) → Seedance 2.0. 최고 수준. 지속 시간 열거형이 읽기 쉽다고 Seedance 1.5로 다운그레이드하지 마십시오; 먼저 Seedance 2.0을 검증하십시오.
- 강한 역학이 없는 단일 평면 장면, Seedance 2.0보다 저렴함 → Kling 3.0
- 컷 없는 저렴한 클린 샷, 사용자가 더 저렴한/예산 출력을 요청하는 경우에만 → Seedance 1.5 Pro
- 시네마 등급 최고 충실도 → Cinema Studio Video 3.0
- 강한 물리 효과를 가진 저렴한 비디오, 오디오 불필요 → Minimax Hailuo
- 빠른 배치 / 볼륨 → Veo 3.1 Lite
비디오 분석:
- 완성된 비디오의 후크, 바이럴 가능성, 주목도, 유지율 또는 주의 분산 위험을 평가 → Virality Predictor (
brain_activity). 생성된 미디어 자산이 아닌 텍스트 점수/보고서를 반환하는 비디오 분석 모델입니다.
higgsfield generate create에 전달할 실제--modelID는higgsfield model list --json | jq를 실행하여 표시 이름을 ID에 매핑하십시오. 전체 테이블은references/model-catalog.md를 참조하십시오. -
미디어 입력을 플래그에 직접 전달하십시오. 미디어 플래그는 로컬 파일 경로 또는 UUID를 허용합니다. CLI는 경로를 자동 업로드하고 UUID의 작업 vs 업로드를 자동 감지합니다. 사전 업로드가 필요하지 않습니다. 각 모델은 허용되는 역할(
image,start_image,end_image,video,audio)을 선언합니다.references/media-inputs.md를 참조하십시오. -
빠르게 유효성을 검사하십시오. 매개변수가 확실하지 않은 경우
higgsfield model get <jst> --json을 한 번 실행하고 필요한 것만 전달하십시오. 이전 모델로 대체하기 전에 선호하는 모델의 유효성을 검사하십시오. 그렇지 않으면 스키마 기본값을 사용하십시오. 서버는 치명적이지 않은 강제 변환(예:aspect_ratio=99:99→ 가장 가까운 일치)에 대해adjustments를 반환하고 잘못된 선언 매개변수 값에 대해 구조화된 오류를 반환합니다. -
한 번에 제출하고 기다리십시오.
higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [미디어 플래그] [매개변수 플래그] --wait. 최종 상태가 될 때까지 차단하고 stdout에 결과를 출력합니다. 조정 가능:--wait-timeout 20m(기본 10m),--wait-interval 5s(기본 3s). Virality Predictor는 프롬프트가 필요하지 않습니다;--video를 전달하십시오. -
전달하십시오. 생성된 미디어의 경우 URL과 한 줄 요약(모델, 비디오인 경우 지속 시간)을 보내십시오. Virality Predictor의 경우 점수, 비즈니스 해석 및 Open report 링크를 전달하십시오. 일반 채팅 출력에
.glb,.bin또는 지역 테이블 내부를 표시하지 마십시오.
나중에 검사하거나 다시 실행하려면 higgsfield generate list --json 및 higgsfield generate get <id> --json으로 회고할 수 있습니다. higgsfield generate wait <id>는 --wait 없이 시작된 작업에 다시 합류해야 하는 경우 여전히 사용 가능합니다.
미디어 플래그
| 플래그 | 목적 | 이를 허용하는 모델 |
|---|---|---|
--image <path-or-id> | 참조 이미지 | 대부분의 이미지 모델, seedance_2_0, veo3, marketing_studio_video |
--start-image <path-or-id> | 이미지-비디오 전환의 첫 번째 프레임 | kling3_0, kling2_6, veo3_1, seedance_2_0, marketing_studio_video |
--end-image <path-or-id> | 전환의 마지막 프레임 | kling3_0, seedance_2_0, marketing_studio_video |
--video <path-or-id> | 참조 또는 분석된 비디오 | seedance_2_0, brain_activity |
--audio <path-or-id> | 참조 오디오 (립싱크, 사운드트랙 매칭) | seedance_2_0 (이것을 사용하고 --generate-audio는 사용하지 마십시오) |
각 플래그는 로컬 파일 경로(자동 업로드됨) 또는 UUID(higgsfield upload create의 업로드 ID 또는 이전 작업 ID)를 허용합니다. 각 모델은 MEDIA_ROLES를 통해 자체 역할 세트를 선언합니다. 전체 테이블은 references/media-inputs.md를 참조하십시오.
공통 매개변수
플래그는 모델 스키마를 통과합니다. higgsfield model get <jst>를 사용하여 검색하십시오.
higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt "neon city at dusk" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create nano_banana_2 --prompt "anime character concept, expressive pose" --image ./ref.png --wait
higgsfield generate create seedance_2_0 --prompt "camera dollies in" --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
기계 판독 가능 출력(체인 파이프라인, 에이전트 컨텍스트)의 경우 --json을 추가하십시오. --wait --json을 사용하면 최종 작업 객체 배열을 얻습니다. --wait 없이 작업 ID를 얻습니다. Virality Predictor는 원시 분석 및 렌더링 아티팩트를 작업 매개변수에 저장하지만 기본 텍스트 출력은 점수와 Open report 링크로 유지되어야 합니다.
Stdin 프롬프트: echo "..." | higgsfield generate create z_image --wait.
Soul 이미지 품질: text2image_soul_v2 및 soul_cinematic의 경우 --quality 1.5k 또는 --quality 2k를 전달하십시오. 이는 UI 대상 계층입니다. 백엔드는 선택한 --aspect_ratio에 따라 720p/1080p 및 모델별 차원에 매핑합니다. soul_location에는 품질 선택기가 없습니다. 종횡비당 고정 차원을 사용합니다.
Marketing Studio
브랜드 이미지/비디오 생성: 아바타 + 제품 + 선택적 설정 훅/설정 + 광고 스타일 모드. marketing_studio_video 및 marketing_studio_image 모델을 사용하십시오.
개념
- 아바타 — 프리젠터 얼굴. 큐레이팅된
preset(higgsfield marketing-studio avatars list로 탐색) 또는custom(higgsfield marketing-studio avatars create를 통해 업로드된 사진). UGC 모드의 경우 브리핑에 사람이 명확히 언급되면 아바타는 선택 사항입니다. 백엔드가 자동으로 Soul Character를 생성할 수 있습니다. 사용자가 특정 프리젠터를 원할 때 아바타를 전달하십시오. - 제품 — 제목 + 참조 이미지가 있는 브랜드 아이템. URL에서 가져오기(
higgsfield marketing-studio products fetch --url ...) 또는 업로드된 이미지에서 생성(higgsfield marketing-studio products create). - 웹 제품 — App Store / 웹 페이지 버전. App Store URL을 가져올 때 자동 라우팅됩니다.
- 훅 — 재사용 가능한 오프닝 앵글 / 광고 훅.
higgsfield marketing-studio hooks list로 탐색하십시오. 훅 텍스트는 사용자의 프롬프트 앞에 추가됩니다.--prompt를 대체하지 않습니다. - 설정 — 재사용 가능한 환경 / 장면 컨텍스트.
higgsfield marketing-studio settings list로 탐색하십시오. - 광고 참조 — 아바타 및/또는 제품에 바인딩할 수 있는 재사용 가능한 영감 비디오. 업로드된 비디오(
--video-input <upload_id>) 또는 이전 생성 작업(--job <job_id>)에서 생성됩니다.higgsfield marketing-studio ad-references list로 탐색하십시오.references/marketing-ad-references.md를 참조하십시오. - 브랜드 키트 — 브랜드의 정체성(이름, 로고, 히어로 이미지, 색상, 글꼴, 톤)을 캡처하여 이미지 생성 전반에 걸쳐 재사용합니다. 웹사이트 URL을 제공하여 생성됩니다(
higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait).references/marketing-brand-kits.md를 참조하십시오. - 광고 형식 — 생성된 이미지의 시각적 구조를 결정하는 사전 설정(
headline,bullet-points등). 읽기 전용이며higgsfield marketing-studio ad-formats list로 탐색하십시오.dtc-ads generate에 필요한 입력입니다.
검색 명령어
사용자가 이미 존재하는 것이 무엇인지 물을 때 다음 정확한 목록 명령어를 사용하십시오:
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 및 --setting_id는 marketing_studio_video에서만 지원됩니다. marketing_studio_image에 전달하지 마십시오.
UX 규칙 (추가)
- 한 단계에 한 가지 질문만 하십시오. 제품+아바타+모드를 한꺼번에 묻지 마십시오.
- 두 가지 광고 접근 방식은 상호 배타적입니다. 사용자가 광고 참조 비디오(참조 기반)를 제공하거나 훅/설정 블록(블록 구성)을 선택합니다. 둘 다는 안 됩니다. 사용자가 광고 참조를 선택한 경우 훅/설정을 제공하지 마십시오. 훅/설정이 선택된 경우 광고 참조를 첨부하겠다고 제안하지 마십시오.
- 광고 참조 소스. 유효한 입력은 로컬 비디오 파일(
higgsfield upload create ... --video를 통해 업로드) 또는 이전 비디오 작업뿐입니다. 사용자가 다른 것을 제공하면 로컬 파일을 요청하십시오. dtc-ads광고 형식은 필수입니다. 항상 사용자에게ad-formats list에서 선택하도록 요청하십시오. 자동 기본값이 없습니다. CLI와 서버 모두--format-id없이 호출을 거부합니다.dtc-ads선택적 입력. 브리핑에 필요한 경우 아바타, 제품 및 참조 미디어를 제안하십시오. 사용자가 선택한 것만 첨부하십시오.
워크플로우 — 빠른 광고 비디오
- 제품을 가져오십시오.
- 기존 제품 →
higgsfield marketing-studio products list --json - URL →
higgsfield marketing-studio products fetch --url <url> --wait(가져오기가 완료될 때까지 폴링) - 로컬 이미지 →
higgsfield upload create <photo>...그런 다음higgsfield marketing-studio products create --title "..." --image <id>...제품 ID를 캡처하십시오.--hook_id를 사용할 때--product_ids를 전달하는 것을 강력히 권장합니다. 훅은 제품을 중심으로 설계되었으며 제품 컨텍스트 없이는 제대로 작동하지 않습니다.
- 기존 제품 →
- 필요한 경우 아바타를 선택하십시오.
- 기본값:
higgsfield marketing-studio avatars list및 브랜드 음성과 일치하는 사전 설정을 선택합니다. - 사용자 지정:
higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>. UGC 모드의 경우 특정 프리젠터가 필요하지 않고 브리핑에 사람이 언급되면--avatars를 생략할 수 있습니다. 백엔드가 Soul Character를 합성할 수 있습니다.
- 기본값:
- 선택적으로 설정 항목을 선택하십시오.
- 훅:
higgsfield marketing-studio hooks list --json - 설정:
higgsfield marketing-studio settings list --jsonmarketing_studio_video에만--hook_id <hook_id>및--setting_id <setting_id>로 선택한 ID를 전달하십시오. 사용자가 동일한 표현을 강화하려는 명시적 의도가 없는 한 훅의 프롬프트를--prompt에 복사하지 마십시오.
- 훅:
- 필요한 경우 모드를 선택하십시오. 기본값은
ugc입니다.--hook_id가 있다고 해서--mode가 필수인 것은 아닙니다.