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 점수 분석을 다룹니다.
0단계 — 부트스트랩
다른 명령을 실행하기 전에:
$PATH에higgsfield가 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 ID나 JSON 덤프를 채팅에 표시하지 마세요. 생성된 에셋의 미디어 URL 또는 Virality Predictor의 텍스트 요약을 출력합니다.
- 내부 전문 용어를 사용하지 마세요. "higgsfield 비용 호출", "작업 폴링" 등을 설명하지 마세요.
- 첫 번째 메시지에서 사용자의 언어를 감지하고 그 언어로 응답하세요. 기술 인수(
--aspect_ratio 16:9)는 영어로 유지합니다. - 한 번에 모든 것을 묻지 마세요. 적절한 기본 모델을 선택하고, 정말로 누락된 정보가 있을 때만 한 번에 하나씩 질문하세요.
- 사용자가 요청하지 않는 한 비용을 미리 예측하거나 더 저렴한 모델을 최적화하지 마세요. 먼저 품질 기본값을 선호하세요.
generate create에--wait을 전달하여 명령이 완료될 때까지 차단되고 결과 URL 자체를 출력하도록 하세요. 두 단계(create→wait) 패턴을 피하세요.
검색 가드레일
Higgsfield 기능/모델을 찾을 때 의미론적 검색이나 CLI --help에만 의존하지 마세요. 먼저 필터링되지 않은 모델 목록을 실행한 다음, 유력한 job_set_type 이름을 검사하세요. 사용자가 모델이 존재한다고 말했지만 검색 결과가 없으면, 전체 모델 목록으로 확인하기 전에 그 신호를 신뢰하세요.
Virality Predictor는 다음과 같이 노출됩니다:
- 고객용 이름: Virality Predictor
- 기술
job_set_type:brain_activity - 카테고리/출력: 텍스트 보고서. 비디오 입력/텍스트 출력 분석이며, 텍스트/채팅 생성 모델이 아닙니다.
- 입력: 업로드된 비디오
- 목적: 완성된 비디오의 훅, 주의, 유지율 및 바이럴리티 분석
사용자가 "이 비디오 분석해줘", "이 광고 점수 매겨줘", "훅 평가해줘" 등과 같이 말하면, 텍스트/분석 모델 아래에 나타나더라도 brain_activity로 라우팅하세요. 출력 카테고리만이 아닌 작업 의도와 필요한 입력에 따라 분류하세요.
워크플로우 — 일반 생성
-
모델을 선택하세요. 브리핑에 전문가 모델이 명확히 필요하지 않는 한 핵심 기본값부터 시작하세요:
- GPT Image 2 → 고충실도 일반 생성, 그래픽 디자인, UI, 배너, 타이포그래피 및 이미지 내 텍스트를 위한 기본 이미지 모델.
- Seedance 2.0 -> 진지한 모션, 시네마틱 클립, 멀티 샷 작업, 이미지-투-비디오 및 4–15초 프로덕션 품질 출력을 위한 기본 비디오 모델. 12초도 유효합니다.
- Nano Banana 2/Pro → 캐릭터, 만화, 스타일화 및 참조 기반 이미지 작업을 위한 기본 모델; 어려운 브리핑에는 Pro를 사용하세요.
- Marketing Studio → 광고, UGC, 제품 데모, 언박싱, TV 스팟, 프레젠터 비디오 및 브랜드/제품 워크플로우를 위한 기본 모델.
이미지:
- 브랜드 제품 비주얼(Pinterest 핀, 라이프스타일, 히어로 배너, 광고 팩, 가상 착용) → 대신
higgsfield-product-photoshoot을 사용하세요. 이 스킬이 아닙니다. - 브랜드 이름이나 라벨 텍스트가 있는 생성된 제품 컨셉/패키징/캔/병 → GPT Image 2.
- 아바타 + 제품이 있는 브랜드 광고 이미지(Marketing Studio 형태) → Marketing Studio 이미지(아래 Marketing Studio 참조)
- 미적 UGC / 패션 에디토리얼 / 라이프스타일 캐릭터 → Soul 2.0
- 시네마틱 스틸 프레임 → Soul Cinema
- 고도로 개성 있는 창의적 페르소나(텍스트 전용, 독특함) → Soul Cast
- 위치/환경/인물 없는 장면 → Soul Location(최고)
- 벡터 일러스트레이션 OR 얼굴 편집 + 복잡한 장면 교체 → Seedream 4.5
- Soul 캐릭터(
higgsfield-soul-id의 참조 ID) → 스틸용 Soul 2.0, 시네마틱용 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 고충실도 일반 생성.
비디오:
- 모든 광고/상업/브랜드 비디오 → Marketing Studio(아래 Marketing Studio 참조)
- 모든 목적의 진지한 비디오(멀티 샷, 일관된 정체성, 모션 중심, 이미지-투-비디오, 4–15초 요청)의 기본값 → Seedance 2.0. 최고 수준. 지속 시간 열거형이 더 읽기 쉽다고 해서 Seedance 1.5로 다운그레이드하지 마세요. 먼저 Seedance 2.0을 검증하세요.
- 강한 역동성이 없는 단일 평면 장면, Seedance 2.0보다 저렴함 → Kling 3.0
- 컷 없는 저렴한 깨끗한 샷, 사용자가 더 저렴한/예산 출력을 요청한 경우에만 → Seedance 1.5 Pro
- 시네마 등급 최고 충실도 → Cinema Studio Video 3.0
- 강한 물리 효과가 있고 오디오가 필요 없는 저렴한 옵션 → Minimax Hailuo
- 빠른 배치/볼륨 → Veo 3.1 Lite
비디오 분석:
- 완성된 비디오의 훅, 바이럴 가능성, 주의, 유지율 또는 방해 위험 평가 → Virality Predictor(
brain_activity). 생성된 미디어 에셋이 아닌 텍스트 점수/보고서를 반환하는 비디오 분석 모델입니다.
higgsfield generate create에 전달할 실제--modelID를 얻으려면higgsfield model list --json | jq를 실행하여 표시 이름을 ID에 매핑하세요. 전체 테이블은references/model-catalog.md를 참조하세요. -
미디어 입력을 플래그에 직접 전달하세요. 미디어 플래그는 로컬 파일 경로 또는 UUID를 허용합니다. CLI는 경로를 자동 업로드하고 UUID의 경우 작업 vs 업로드를 자동 감지합니다. 사전 업로드가 필요하지 않습니다. 각 모델은 허용된 역할(
image,start_image,end_image,video,audio)을 선언합니다.references/media-inputs.md를 참조하세요. -
빠르게 검증하세요. 매개변수가 확실하지 않으면
higgsfield model get <jst> --json을 한 번 실행하고 필요한 것만 전달하세요. 이전 모델로 폴백하기 전에 선호하는 모델을 검증하세요. 그 외에는 스키마 기본값을 사용하세요. 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 대기하세요.
higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [미디어 플래그] [매개변수 플래그] --wait. 터미널 상태가 될 때까지 차단되고 stdout에 결과를 출력합니다. 조정 가능:--wait-timeout 20m(기본값 10m),--wait-interval 5s(기본값 3s). Virality Predictor에는 프롬프트가 필요하지 않습니다.--video를 전달하세요. -
전달하세요. 생성된 미디어의 경우 URL과 한 줄 요약(모델, 비디오인 경우 지속 시간)을 보냅니다. Virality Predictor의 경우 점수, 비즈니스 해석 및 Open 보고서 링크를 전달합니다. 일반 채팅 출력에
.glb,.bin또는 영역 테이블 내부를 표시하지 마세요.
나중에 검사하거나 재실행하려면 higgsfield generate list --json 및 higgsfield generate get <id> --json을 사용하여 회고할 수 있습니다. higgsfield generate wait <id>는 --wait 없이 시작된 작업에 다시 참여해야 하는 경우 여전히 사용 가능합니다.
미디어 플래그
| 플래그 | 목적 | 이를 허용하는 모델 |
|---|---|---|
--image <경로-또는-ID> | 참조 이미지 | 대부분의 이미지 모델, seedance_2_0, veo3, marketing_studio_video |
--start-image <경로-또는-ID> | 이미지-투-비디오 전환을 위한 첫 번째 프레임 | kling3_0, kling2_6, veo3_1, seedance_2_0, marketing_studio_video |
--end-image <경로-또는-ID> | 전환을 위한 마지막 프레임 | kling3_0, seedance_2_0, marketing_studio_video |
--video <경로-또는-ID> | 참조 또는 분석된 비디오 | seedance_2_0, brain_activity |
--audio <경로-또는-ID> | 참조 오디오(립싱크, 사운드트랙 매칭) | seedance_2_0 (이것을 사용하세요, --generate-audio가 아님) |
각 플래그는 로컬 파일 경로(자동 업로드) 또는 UUID(higgsfield upload create의 업로드 ID 또는 이전 작업 ID)를 허용합니다. 각 모델은 MEDIA_ROLES을 통해 자체 역할 세트를 선언합니다. 전체 테이블은 references/media-inputs.md를 참조하세요.
일반 매개변수
플래그는 모델 스키마에 전달됩니다. higgsfield model get <jst>를 사용하여 확인하세요.
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(연결된 파이프라인, 에이전트 컨텍스트)을 위해 --json을 추가하세요. --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 보고서 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 전달하세요. 이는 UI용 계층입니다. 백엔드는 이를 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 사용하세요.
개념
- 아바타 — 프레젠터 얼굴. 선별된
preset(higgsfield marketing-studio avatars list로 찾아보기) 또는custom(업로드된 사진,higgsfield marketing-studio avatars create로 생성)입니다. UGC 모드의 경우 브리핑에 사람이 명확히 언급된 경우 아바타는 선택 사항입니다. 백엔드가 자동으로 Soul Character를 생성할 수 있습니다. 사용자가 특정 프레젠터를 원할 때 아바타를 전달하세요. - 제품 — 제목 + 참조 이미지가 있는 브랜드 아이템. URL에서 가져오기(
higgsfield marketing-studio products fetch --url ...) 또는 업로드된 이미지에서 생성(higgsfield marketing-studio products create)합니다. - 웹 제품 — App Store / 웹 페이지 버전. App Store URL을 가져올 때 자동으로 라우팅됩니다.
- 훅 — 재사용 가능한 오프닝 앵글/광고 훅.
higgsfield marketing-studio hooks list로 찾아보세요. 훅 텍스트는 사용자의 프롬프트 앞에 추가됩니다.--prompt를 대체하지 않습니다. - 설정 — 재사용 가능한 환경/장면 컨텍스트.
higgsfield marketing-studio settings list로 찾아보세요. - 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 찾아보세요.references/marketing-ad-references.md를 참조하세요. - 브랜드 키트 — 브랜드의 정체성(이름, 로고, 히어로 이미지, 색상, 글꼴, 톤)을 캡처하여 이미지 생성 전반에 재사용합니다. 웹사이트 URL(
higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait)을 제공하여 생성됩니다.references/marketing-brand-kits.md를 참조하세요. - 광고 형식 — 생성된 이미지의 시각적 구조를 결정하는 사전 설정(
헤드라인,글머리 기호등). 읽기 전용이며higgsfield marketing-studio ad-formats list로 찾아보세요.dtc-ads generate에 필요한 입력입니다.
검색 명령
사용자가 이미 무엇이 있는지 물을 때 다음 정확한 목록 명령을 사용하세요:
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_video만 지원합니다. marketing_studio_image에는 전달하지 마세요.
UX 규칙(추가)
- 단계당 하나의 질문만 하세요. 제품+아바타+모드를 한 번에 묻지 마세요.
- 두 가지 광고 접근 방식은 상호 배타적입니다. 사용자가 광고 참조 비디오(참조 기반)를 제공 하거나 훅/설정 블록(블록으로 구성)을 선택합니다 — 둘 다는 안 됩니다. 사용자가 광고 참조를 선택한 경우 훅/설정을 제안하지 마세요. 훅/설정이 선택된 경우 광고 참조를 첨부하도록 제안하지 마세요.
- 광고 참조 소스. 유효한 입력은 로컬 비디오 파일(
higgsfield upload create ... --video를 통해 업로드) 또는 이전 비디오 작업뿐입니다. 사용자가 다른 것을 제공하면 로컬 파일을 요청하세요. dtc-ads광고 형식은 필수입니다. 항상 사용자에게ad-formats list에서 선택하도록 요청하세요. 자동 기본값이 없습니다. CLI와 서버 모두--format-id없이 호출을 거부합니다.dtc-ads선택적 입력. 브리핑에서 요구할 때 아바타, 제품 및 참조 미디어를 제안하세요. 사용자가 선택한 것만 첨부하세요.
워크플로우 — 빠른 광고 비디오
- 제품을 가져오세요.
- 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 캡처하세요.--hook_id를 사용할 때는--product_ids를 전달하는 것을 강력히 선호합니다. 훅은 제품으로 피벗하도록 설계되었으며 제품 컨텍스트 없이 제대로 작동하지 않습니다.
- 기존 제품 →
- 필요한 경우 아바타를 선택하세요.
- 기본값:
higgsfield marketing-studio avatars list를 실행하고 브랜드 음성에 맞는 프리셋을 선택하세요. - 맞춤:
higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>. UGC 모드의 경우 특정 프레젠터가 필요하지 않고 브리핑에 사람이 언급된 경우--avatars를 생략할 수 있습니다. 백엔드가 Soul Character를 합성할 수 있습니다.
- 기본값:
- 선택적으로 설정 항목을 선택하세요.
- 훅:
higgsfield marketing-studio hooks list --json - 설정:
higgsfield marketing-studio settings list --json선택한 ID를marketing_studio_video에만--hook_id <hook_id>및--setting_id <setting_id>로 전달하세요. 사용자가 명시적으로 동일한 문구를 강화하려는 경우가 아니라면 훅의 프롬프트를--prompt에 복사하지 마세요.
- 훅:
- 필요한 경우 모드를 선택하세요. 기본값은
ugc입니다.--hook_id가 있다고 해서--mode가 필요한 것은 아닙니다. 다른 현재 모드는...
(참고: 원본 SKILL.md가 잘렸으나 전체 내용을 번역했습니다. 필요한 경우 추가 번역을 요청해 주세요.)
참조
references/model-catalog.md— 전체 모델 테이블references/media-inputs.md— 미디어 플래그 및 역할 전체 테이블references/marketing-ad-references.md— 광고 참조 상세references/marketing-brand-kits.md— 브랜드 키트 상세