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clonagem-de-retrato

Transforme qualquer conjunto de imagens de referência (com pelo menos uma pessoa) em um prompt de imagem AIGC exclusivamente JSON, completamente travado, sem slop, onde cada variável é fixada para que cada geração seja quase idêntica. Use para replicar a aparência de uma pessoa, travar um personagem ou revisar esse JSON após comparar uma imagem gerada com a referência.

O que é clonagem-de-retrato?

Esta skill transforma imagens de referência (com pessoas) em prompts de imagem AIGC altamente controlados, no formato JSON. Ao fixar cada variável — como pose, roupa, iluminação, fundo e atributos faciais — a skill garante que gerações subsequentes do mesmo prompt produzam resultados quase idênticos, eliminando o 'slop' (variações indesejadas). É ideal para replicar a aparência de uma pessoa em diferentes cenários, 'travar' um personagem para uso consistente em projetos criativos ou revisar e ajustar um prompt existente após comparar a imagem gerada com a referência original. A skill suporta ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex, e seu processo envolve a extração detalhada de características visuais e a formatação de um JSON completo para sistemas como DALL·E, Midjourney ou Stable Diffusion.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/agentara/skills/tree/main/skills/aigc/portrait-clone

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Documentação

O que clonagem-de-retrato faz?

Transforme qualquer conjunto de imagens de referência (com pelo menos uma pessoa) em um prompt de imagem AIGC exclusivamente JSON, completamente travado, sem slop, onde cada variável é fixada para que cada geração seja quase idêntica. Use para replicar a aparência de uma pessoa, travar um personagem ou revisar esse JSON após comparar uma imagem gerada com a referência.

Como usar

  • Forneça 1 a 5 imagens de referência (com uma ou mais pessoas).
  • A skill analisará cada imagem e extrairá atributos faciais, pose, roupas, iluminação, fundo e outros detalhes.
  • Você receberá um prompt JSON completo, estruturado e sem ambiguidades.
  • Para revisar, forneça o JSON anterior e a imagem gerada; a skill ajustará os parâmetros com base na comparação.

Exemplo de JSON gerado

{
  "subject": {
    "name": "pessoa_1",
    "age": "30-35",
    "gender": "masculino",
    "ethnicity": "caucasiano",
    "hair": {
      "color": "castanho escuro",
      "length": "curto",
      "style": "penteado para trás"
    },
    "eyes": {
      "color": "azul",
      "shape": "amendoado"
    },
    "clothing": {
      "top": "camisa social branca",
      "bottom": "calça preta",
      "shoes": "sapatos sociais pretos"
    },
    "pose": "em pé, mãos nos bolsos",
    "expression": "sério"
  },
  "environment": {
    "location": "escritório moderno",
    "lighting": "luz natural suave vindo da janela",
    "background": "paredes brancas, mesa de vidro"
  },
  "camera": {
    "angle": "nível dos olhos",
    "lens": "50mm f/1.8",
    "distance": "plano médio"
  },
  "style": "fotorrealista, alta definição",
  "parameters": {
    "seed": 12345,
    "cfg_scale": 7.5,
    "steps": 30
  }
}

Notas

  • A skill funciona com qualquer gerador de imagens AIGC que aceite prompts em JSON (ex.: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion).
  • O JSON gerado é projetado para ser 'à prova de slop': todas as variáveis são fixadas para evitar variações aleatórias.
  • Para melhores resultados, use imagens de referência com boa iluminação e rostos claramente visíveis.
  • Se você não tiver imagens, pode descrever a pessoa em texto, mas a precisão será menor.

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