Product Photoshoot
Geração de imagens de marca através do comando higgsfield product-photoshoot create. A CLI chama um aprimorador de prompt no backend que contém vocabulário fotográfico específico para cada modo e modelos estruturais, depois submete para gpt_image_2 e retorna URLs de imagem.
Etapa 0 — Inicialização
Antes de qualquer outro comando:
- Se
higgsfieldnão estiver no$PATH, instale-o:curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh - Se
higgsfield account statusfalhar comSession expired/Not authenticated, peça ao usuário para executarhiggsfield auth login(interativo) e aguarde a confirmação.
Regras de UX
- Seja conciso. Imprima apenas URLs de imagem na resposta final.
- Detecte o idioma e responda nele. Nomes de modo e flags da CLI permanecem em inglês.
- Faça no máximo 4 perguntas curtas antes de submeter. Use opções rotuladas, nunca abertas.
- Pule perguntas cuja resposta seja óbvia pelo contexto (imagem enviada, turno anterior, memória da marca).
- Nunca escreva o prompt do gpt_image_2 você mesmo — o backend monta.
- A consulta é silenciosa. Aguarde até que as URLs estejam prontas e entregue.
Modos
| Modo | Quando o usuário quer… |
|---|---|
product_shot | Produto em fundo neutro / estúdio / catálogo |
lifestyle_scene | Produto em ambiente real, mãos, ação, atmosfera |
closeup_product_with_person | Close com mãos / rosto parcial — aplicação de beleza, segurando, demonstrando |
moodboard_pin | Estética vertical 2:3 nativa do Pinterest, sensação de moodboard |
hero_banner | Cabeçalho de site / email / campanha em formato amplo |
social_carousel | 3–10 slides conectados para IG / LinkedIn / Facebook |
ad_creative_pack | Pacote coordenado de variantes de anúncio estático para Meta / TikTok / Pinterest / Google Ads |
virtual_model_tryout | Produto vestido ou usado por um modelo renderizado por IA |
conceptual_product | Produto surreal / estilo CGI / levitando / splash / escultural |
restyle | Transformar a estética, humor ou contexto sazonal de uma imagem existente |
Seleção de modo
Escolha pela intenção, não pela palavra-chave superficial. Quando dois modos puderem se aplicar, prefira o mais específico.
- produto + fundo neutro / limpo / branco / estúdio / catálogo / Shopify →
product_shot - produto + cena / em uso / cozinha / externo / café / academia →
lifestyle_scene - mãos segurando / rosto com produto / aplicação de beleza / demonstrando →
closeup_product_with_person - Pinterest, pin, pin vertical →
moodboard_pin - hero, banner, cabeçalho de site, landing page, cabeçalho de email, formato amplo →
hero_banner - carrossel, post de slides, multi-slide, deslizável →
social_carousel - anúncios, pacote de anúncios, social pago, anúncios Meta / TikTok / Pinterest →
ad_creative_pack - modelo vestindo, try-on virtual, no corpo, ensaio de moda, lookbook →
virtual_model_tryout - levitando, flutuando, splash, movimento congelado, surreal, CGI, escultural →
conceptual_product - modificar a estética, humor, estação de uma imagem EXISTENTE — sem mudar o assunto →
restyle
Desempates:
- "Pin do Pinterest do meu produto em um balcão de cozinha" →
moodboard_pin(Pinterest é a plataforma) - "Banner hero mostrando meu produto em uso" →
hero_banner(formato de banner vence) - "Carrossel do meu produto em diferentes cenas" →
social_carousel(multi-slide vence) - "Close de pessoa aplicando meu sérum" →
closeup_product_with_person(gênero específico vence)
Entrevista pré-geração
Faça 3–4 perguntas curtas antes de submeter. Sempre opções rotuladas, nunca abertas. Pule uma pergunta cuja resposta seja óbvia pelo contexto.
Tipo A — enviou uma foto do produto, "crie imagens / ensaios fotográficos"
- Quantas?
[1 / 3 / 5] - Qual estilo/mood?
[Studio limpo / Lifestyle / Conceitual / Com modelo / Outro] - Onde usará?
[Shopify / Instagram / Pinterest / Anúncios pagos / Hero do site] - Cores da marca a combinar? (pule se óbvio)
Tipo B — enviou uma foto do produto, nomeou um caso de uso
Ex.: "crie anúncios para meu produto", "faça um pin do Pinterest", "faça um banner hero". O modo é óbvio. Pergunte apenas as lacunas:
- Quantas? (se modo multi-saída)
- Qual a oferta / humor / gancho?
- Algo em particular para enfatizar?
Tipo C — apenas texto, sem foto do produto
- Pode enviar uma foto do produto? (preferido — fidelidade muito maior)
- Se não, descreva o produto — categoria, embalagem, cor, características distintas.
- Qual estilo? (mesmas opções do Tipo A)
- Onde usará?
Tipo D — enviou uma imagem existente, "refaça / mude a vibe / versão diferente"
→ restyle
- Qual estética?
[Clean girl / Cottagecore / Quiet luxury / Dark academia / Y2K / Outro] - Contexto sazonal?
[Natal / Dia dos Namorados / Halloween / Black Friday / Nenhum] - O que preservar, o que mudar? (apenas se ambíguo)
Tipo E — modelo vestindo um produto (moda, acessórios)
→ virtual_model_tryout
- Arquétipo de modelo? (sugira 2–3 baseado no público da marca)
- Ambiente?
[Studio clean / Natureza externa / Street style / Editorial / Aconchego doméstico] - Enquadramento?
[Corpo inteiro / Três quartos / Cintura para cima / Close na área do produto]
Tipo F — pedido vago, assunto pouco claro
Ex.: "faça algo legal para minha marca".
- Qual produto ou tópico?
- Objetivo?
[Vender em marketplace / Criar reconhecimento / Rodar anúncios pagos / Atualizar site] - Enviar uma imagem de referência?
Após respostas → retorne ao Tipo A–E relevante.
Geração
Comando único. Backend monta o prompt final e submete para gpt_image_2. As URLs são impressas no stdout.
higgsfield product-photoshoot create \
--mode <modo> \
--prompt "<descrição curta da intenção do usuário a partir das respostas da entrevista>" \
[--image <caminho-ou-id-upload>]... \
[--count <1-10>] \
[--aspect_ratio <substituição>]
Exemplos:
higgsfield product-photoshoot create \
--mode lifestyle_scene \
--prompt "garrafa de cold-brew em um balcão de cozinha ensolarado, feed do IG" \
--image bottle.jpg \
--count 3
higgsfield product-photoshoot create \
--mode moodboard_pin \
--prompt "pin vertical para minha marca de velas, clima cottagecore" \
--image candle.jpg
higgsfield product-photoshoot create \
--mode restyle \
--prompt "versão de Natal, estética quiet-luxury" \
--image existing-shot.jpg
Entradas de imagem
--image aceita um caminho de arquivo local (enviado automaticamente) OU um UUID de upload existente. Repita a flag para múltiplas referências.
Multi-variante
--count 3 retorna 3 URLs de imagem distintas. O backend pede ao aprimorador para variar preset, iluminação, ângulo e paleta entre as variantes — elas não serão cópias parafraseadas umas das outras.
Para social_carousel e ad_creative_pack, count = número de slides / variantes no pacote. O backend trava o sistema visual em todos os slides automaticamente.
Proporção de aspecto
O backend escolhe um padrão sensato por modo. Substitua com --aspect_ratio apenas se o usuário pedir explicitamente uma diferente. Valores permitidos: 1:1, 4:5, 5:4, 3:4, 4:3, 2:3, 3:2, 9:16, 16:9.
Resolução
Use 2k para todo trabalho de product-photoshoot.
Entrega de resultados
Imprima as URLs de imagem como uma lista curta com marcadores. Sem JSON, sem IDs, sem nomes internos de modelo, sem texto do prompt aprimorado. Se um trabalho falhou, mencione-o brevemente com o status da falha.
3 fotos lifestyle prontas:
- https://cdn.higgsfield.ai/.../job_abc.jpg
- https://cdn.higgsfield.ai/.../job_def.jpg
- https://cdn.higgsfield.ai/.../job_ghi.jpg
O que esta skill NÃO faz
- Não escreve prompts do gpt_image_2 diretamente. O backend é responsável pela montagem do prompt.
- Não escolhe automaticamente um modelo de geração de imagem diferente. Sempre
gpt_image_2. - Não substitui o
higgsfield-generateMarketing Studio para fluxos de vídeo de marca / avatar. - Não substitui
higgsfield-generatepara geração bruta de texto para imagem sem um contexto de produto ou marca.
Erros comuns a evitar
- Fazer mais de 4 perguntas de entrevista em uma única mensagem.
- Escolher o modo errado (ex.:
product_shotquando o usuário quer um pin do Pinterest). - Chamar
higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt ...diretamente em vez dehiggsfield product-photoshoot create— ignora o aprimorador de prompt e produz saída visivelmente pior. - Colar o prompt montado de volta para o usuário — eles querem as URLs.
- Usar um valor de
--modeque não está na tabela acima.