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IP as Logo

创建最简约的可爱IP角色：一个紧凑、讨喜的符号，在 32 × 32 像素下依然可辨识，而非细节丰富的角色插画。

工作流程

1. 解析请求，明确IP主题和可用的产品上下文。除非用户明确希望控制颜色模式，否则不要询问用户选择颜色模式。
2. 当用户未指定IP主题且当前工作区是一个产品仓库时，在提问之前先检查相关的只读上下文。优先查看README、产品文档、包或应用元数据、落地页文案、清单文件和设计令牌。当产品用途、主要受众和预期个性能够合理推断时，视上下文为充分的。
3. 当产品上下文不足时，进行一次整合性的背景问题询问，涵盖产品的功能、服务对象以及应有的感觉。不要开始第二次背景调查问卷。在用户回答后，采用最合理的解释继续。
4. 一旦上下文足够，始终在生成前提出三个简洁的设计方向，并明确提议一次性生成六个独立候选方案。在用户同意之前不要生成，除非当前请求已明确授权六个输出或要求代理直接执行，无需再次确认。
5. 有目的地选择三个提议的方向：
   • 当用户明确指定IP主题时，保留该主题，并根据轮廓处理、次要颜色区域、定义特征或个性重点提出三种不同的设计方案。
   • 当用户未指定IP主题时，提出三个真正不同的IP主题或隐喻。将每个主题与不同的产品属性或品牌承诺联系起来；不要不加解释地返回三种随意的动物。
6. 准确解读用户的回应：
   • 如果用户接受所有三个方向以及六个图像的提议，则每个方向生成两个独立变体，并分别标记为 A1、A2、B1、B2、C1 和 C2。将 A1、B1 和 C1 分配给左下角，A2、B2 和 C2 分配给右下角，以便每个方向都从两侧各测试一次。
   • 如果用户选择一个方向但接受六个图像，则生成该方向的六个受控变体，并标记为 A1 到 A6。将奇数编号的变体分配给左下角，偶数编号的变体分配给右下角。
   • 如果用户拒绝提议的数量、方向或分布，则遵循用户的替换指示，不要为默认方案辩解。
   • 对于任何其他偶数的默认批量大小，将候选方案平均分配给左下角和右下角。对于奇数批次，有意识地分配额外的候选方案到其中一侧，并记录此不平衡。除非用户明确要求，否则不要使用底部居中位置。
7. 默认每个候选方案在整个图像中恰好使用三种语义颜色：恰好两种IP基础色加上恰好一种背景色。重用两种IP颜色用于面部标记，而不是引入额外的语义颜色。遵循用户对其他颜色数量的明确要求。确保必要的产品提示、识别特征、复杂性限制以及任何提供的调色板足够一致，以便进行有效的比较。
8. 生成之前，要求使用顶级图像模型：首选 GPT Image 2；也支持 Seedance 5.0 Pro、Nano Banana Pro (Gemini Image Pro) 或 Nano Banana 2 (Gemini Image Flash)。如果以上皆不可用，请要求用户启用合适的工具或提供其 API 密钥。切勿回退到使用 SVG 生成。仅在获得用户明确同意后，才能使用其他可用的图像模型，并警告其质量可能不及推荐的模型。不要编造生成结果。
9. 如果运行时支持子代理，则并行处理六个独立候选方案，充分利用并发能力。为每个子代理提供相同的产品摘要、共享约束条件以及一个指定的方向或变体；当容量有限时，在后续批次中运行剩余的候选方案。如果子代理不可用，则通过单独的图像生成调用或任务来生成候选方案。
10. 如果用户提供了背景调色板，则保留提供的每种颜色用于背景，除非他们明确说明其他用途。独立于上下文为主体和主题选择恰好两种IP基础色，除非用户也分配了主体颜色。不要将任何历史调色板或示例调色板视为允许的背景颜色的封闭列表。
11. 使用以下复杂性预算对每个主题进行抽象。将每个候选方案生成为独立的全分辨率方形资产；切勿要求图像模型合成联系表、网格或多图像工作表。在测试仅基于提示的可复现性时，不要使用之前的候选方案作为图像参考。
12. 将每批视为一次性的创意绘制。生成每个请求的候选方案一次，然后按原样保存并交付每个返回的结果。不要检查输出以阻止交付，将其分类为推荐或不推荐，自动重试，或使用后期处理进行修复。
13. 保存并标记每个生成的结果。报告每个标签、IP方向及理由、分配的角、保存的路径、提示/颜色映射以及尺寸。一起呈现所有结果；仅在用户明确要求另一次绘制时，才生成改进或替代方案。

在生成前提出方向时，用一行紧凑的文字描述每个方向：<IP主题> — <与产品的联系> — <定义性轮廓>。最后直接提议使用上述分布生成六个图像。除非用户要求，否则不要将发现阶段变成一个冗长的品牌研讨会。

复杂性预算

• 使用大约 4–7 个大型基本几何形状构建一个主要的连续外部轮廓。合并或删除任何不承载身份、表情或识别功能的形状。
• 最多使用一个物种定义特征：例如，一个大袋状喙、一对卷曲的角或一个大遮阳板。
• 最多使用两个大的内部颜色区域，对应两种IP基础色。面部保留两只眼睛，仅在表情需要时，添加一个小嘴。省略眉毛、高光、鼻孔、纹理、轮廓和装饰性标记，除非对识别至关重要。
• 移除重复的羽毛、鳞片、绒簇、盔甲片、纽扣、螺丝、数字、标签和其他说明性细节。
• 使简化、可爱和讨喜的婴儿化个性成为决定性品质。在适合的情况下，倾向于大头、紧凑的比例、柔软的脸颊、间距大的简单眼睛以及平静友好的表情。
• 需要在 32 × 32 像素下具有可读的黑色轮廓和可识别性。如果某个特征在该尺寸下消失或变成噪音，则需放大、合并或移除它。

造型语言和构图

• 使用粗、圆、重的轮廓和大面积的色彩块。
• 禁止使用锐角、尖耳朵或尖喙、针状尾巴、细天线、细微笑、窄缝隙以及尖锐的火焰或羽毛尖。将每个必要的尖端替换为明显钝化的圆端。
• 展示成对识别特征的两个部分，例如耳朵、角、翅膀、鳃或铃铛。
• 展示角色直立并从分配的左下角或右下角延伸出来，填充画布约 85–95%，使IP保持视觉主导地位。
• 当底部或分配侧的裁剪能增强从该角延伸出来的感觉时是可取的，但不要规定确切的边缘接触或固定的裁剪。
• 除非用户明确请求，否则永远不要将角色居中或底部居中。
• 在可见构图中保留成对识别特征的两个部分。
• 保持艺术作品直立；未经明确请求，不要旋转画布或倾斜主要标记。

简洁性和视觉处理

• 从大型、干净、语义化的形状和尽可能强的简单轮廓开始。角色应在任何内部特征被注意到之前就被立即理解。
• 倾向于更少、更大、更柔和的形式，而不是额外的细节。不要仅仅为了解释解剖结构或材料而添加特征。
• 保持面部标记微小、简单且从属。不要为眼睛、嘴巴、鼻子或其他小特征添加光泽热点或详细的腔体渲染。
• 保持命名的背景纯色，视觉上均匀且无风景、纹理、光晕、晕影或光照变化。
• 仅使用提示骨架中的单句来要求微妙的立体效果。不要将其扩展为数字强度或渐变、高光、阴影的说明。生成器返回的偶然渐变、着色或轻微立体感是可以接受的，且不得触发筛选或重试。
• 保持所要求的视觉方向为图形化和简洁的，而不是要求粘土、充气、塑料、毛绒、玩具感或照片写实的效果。

颜色和画布

• 默认情况下，整个图像中恰好使用三种语义颜色：恰好两种IP基础色加上恰好一种背景色。
• 从产品上下文、主体身份、预期个性和用户请求中选择两种IP颜色。将两者组织成广阔有目的性的色彩块；重用其中一种用于面部标记，并将另一种保留在一个连续的、定义性的区域内，而不是散布装饰性碎片。
• 独立于背景选择两种主体颜色。在适当的情况下，倾向于清晰、活泼的主体颜色，但不要对IP施加全局饱和度、OKLCH、色相偏移或色度范围。
• 自由地为上下文或从用户提供的调色板中选择背景。除非用户要求鲜艳的颜色，否则通过稍微降低其饱和度来温和地淡化背景；使其保持清晰且有意为之的色度感，而不是鲜艳、灰色或浑浊。历史上的调色板和示例仅供参考，绝不是允许列表或强制性的默认调色板。
• 保持主导IP轮廓、其面部标记和背景之间清晰的视觉分离。如果用户提供的背景导致分离较弱，首先调整主体颜色，而不是替换所请求的背景。
• 在整个批次中，有目的地改变两种IP颜色的策略，而不是重复相同的中性偏重组合。
• 将两种角色颜色视为语义颜色系列。任一颜色系列内的偶然色调变化不使输出无效。
• 直接命名预期的纯色背景。要求它填充每个开放区域和未被角色占据的角落，同时被分配的出现角落由角色占据。不要在生成提示中使用图像模式术语，例如 opaque、alpha 或 transparency。
• 生成直接的 1:1 方形且方形外角。请求大约 1536 × 1536 像素；当服务输出限制为 1254 × 1254 像素时，接受并保留该原生结果。切勿仅仅为了达到请求的数量而重新采样。

提示骨架

根据生成器能力路由约束

从运行时元数据、已配置的提供者文档或用户的明确陈述中确定可用的图像模型及其实际工具模式。不要猜测模型或发明不支持的参数。

仅以图像方式描述所请求的视觉内容。永远不要告诉图像生成器该图像是 logo、brand mark、app icon、icon asset 或用于任何这些用途。不要预先添加揭示此类用途的用例或资产类型脚手架。此规则仅适用于生成提示；周围的用户对话和技能名称仍可描述更广泛的项目。

• 对于现代的指令遵循型图像模型，如 GPT Image 2、Nano Banana Pro、Nano Banana 2 和 Seedance 5.0 Pro，将完整的正向提示保留在主提示内，并将最少的排除项表达为自然语言行 Constraints:。不要为这些模型创建单独的负面提示负载。
• 对于较旧的模型或运行时，如果显式暴露了专用参数（如 negative_prompt），则保持每个正向提示行不变，并通过该专用参数以所需适配器要求的语法交付最少的排除项。从主提示中省略自然语言的 Constraints: 行，以避免在两个通道中重复相同的排除项。
• 对于没有专用负面提示参数的较旧模型，遵循其文档化的提示格式。当只有一个提示字符串可用时，保留简洁的自然语言 Constraints: 行。
• 在生成报告中记录模型或提供者、检测到的约束传递模式（main-prompt constraints 或 dedicated negative parameter）以及确切的约束文本或负载。

当有专用的遗留负面提示参数可用时，将其所需的语法调整为此最小负载：

text, watermark, borders, frames, cards, presentation masks, extra subjects, scenery, thin fragile lines, sharp tips, photorealistic materials, strong three-dimensional rendering, external cast shadows

对于现代的指令遵循型模型和单提示接口，使用以下完整提示：

Create one complete full-bleed 1:1 square image.
Background: fill the entire square with solid <background>. Keep <background> visible in every open area and in the corners not occupied by the character; the assigned emergence corner must be occupied by the character.
Subject: place one extremely simplified, cute, endearing <subject> IP character on the background, reduced to one soft rounded continuous silhouette and one defining feature.
Complexity: use only 4–7 large basic shapes and at most two broad internal color regions. Use two simple eyes and add one tiny mouth only when it helps the expression. Remove every nonessential line, outline, anatomical detail, texture, and decoration. Keep the character readable at 32 × 32.
Col

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