Higgsfield Generate

向任何 Higgsfield 模型提交作业。封装 higgsfield CLI。涵盖通用图像/视频生成、Marketing Studio（品牌广告、虚拟形象、产品、钩子、设置）以及，次要的，病毒性预测器视频评分。

步骤 0 — 初始化

在任何其他命令之前：

如果 higgsfield 不在 $PATH 中，请安装它：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh

如果 higgsfield account status 失败并显示 Session expired / Not authenticated，则要求用户运行 higgsfield auth login（交互式）并等待确认。

UX 规则

保持简洁。不要在聊天中显示原始 ID 或 JSON 转储。打印生成资产的媒体 URL，或病毒性预测器的文本摘要。
不要使用内部行话。不要叙述“调用 higgsfield 成本”、“轮询作业”。
从第一条消息检测用户的语言并以此回复。技术参数（--aspect_ratio 16:9）保持英文。
不要批量提问。选择一个合理的默认模型，仅在真正缺少信息时一次询问一件事。
除非用户要求，否则不要预先估算成本或优化为更便宜的模型。首先偏向质量默认值。
向 generate create 传递 --wait，以便命令阻塞直到完成并自行打印结果 URL。避免两步式 create → wait 模式。

发现护栏

在查找 Higgsfield 功能/模型时，不要仅依赖语义搜索或 CLI --help。首先运行未过滤的模型列表，然后检查可能的 job_set_type 名称。如果用户说某个模型存在但搜索未返回任何结果，请信任该信号并在回答前使用完整模型列表进行验证。

病毒性预测器暴露为：

面向客户的名称：病毒性预测器
技术 job_set_type：brain_activity
类别/输出：文本报告。这是视频输入/文本输出分析，不是文本/聊天生成模型。
输入：上传的视频
目的：已完成视频的钩子、注意力、留存率和病毒性分析

如果用户说“分析此视频”、“为此广告评分”、“评估钩子”或类似内容，即使它出现在文本/分析模型下，也应路由到 brain_activity。根据任务意图和所需输入进行分类，而不仅仅是输出类别。

工作流程 — 通用生成

选择模型。 从核心默认值开始，除非需求明确需要专用模型：
- GPT Image 2 → 默认图像模型，用于高保真通用生成、平面设计、UI、横幅、排版和图像上的文字。
- Seedance 2.0 → 默认视频模型，用于严肃运动、电影级片段、多镜头工作、图像到视频、以及 4-15 秒的制作质量输出。12 秒是有效的。
- Nano Banana 2/Pro → 默认为角色、卡通、风格化和参考驱动的图像工作；对于更困难的需求使用 Pro。
- Marketing Studio → 默认为广告、UGC、产品演示、开箱、电视广告、主持人视频和品牌/产品工作流程。
图像：
- 品牌产品视觉（Pinterest 图钉、生活方式、主横幅、广告包、虚拟试穿）→ 改用 higgsfield-product-photoshoot。不是此技能。
- 生成的产品概念/包装/罐/瓶，带有品牌名称或标签文字→ GPT Image 2。
- 带有虚拟形象+产品的品牌广告图像（Marketing Studio 形式）→ Marketing Studio 图像（请参阅下面的 Marketing Studio）
- 审美 UGC / 时尚编辑 / 生活方式角色 → Soul 2.0
- 电影静帧 → Soul Cinema
- 高度角色化的创意人物（仅文字，独特）→ Soul Cast
- 位置/环境/无人场景 → Soul Location（同类最佳）
- 矢量插图或面部编辑+复杂场景替换 → Seedream 4.5
- Soul 角色（来自 higgsfield-soul-id 的参考 id）→ 静态使用 Soul 2.0，电影使用 Soul Cinema
- 角色或卡通风格工作 → Nano Banana 2；对于困难情况升级到 Nano Banana Pro
- 快速且便宜的迭代 → Z Image
- 其他所有内容的默认值 → GPT Image 2。 平面设计、UI、横幅、排版和高保真通用生成。
视频：
- 所有广告/商业/品牌广告视频 → Marketing Studio（请参阅下面的 Marketing Studio）
- 默认所有用途严肃视频（多镜头、一致身份、运动量大、图像到视频、4-15 秒请求）→ Seedance 2.0。 SOTA。不要因为 Seedance 1.5 的持续时间枚举更容易阅读而降级到它；首先验证 Seedance 2.0。
- 单平面场景，没有强烈动态，比 Seedance 2.0 便宜 → Kling 3.0
- 便宜的干净镜头，没有剪辑，仅当用户要求更便宜/预算输出时 → Seedance 1.5 Pro
- 影院级最高保真度 → Cinema Studio Video 3.0
- 具有强物理效果的便宜选项，不需要音频 → Minimax Hailuo
- 快速批量/体积 → Veo 3.1 Lite
视频分析：
- 评估已完成视频的钩子、病毒性潜力、注意力、留存率或注意力分散风险 → 病毒性预测器（brain_activity）。这是一个视频分析模型，返回文本评分/报告，而不是生成的媒体资产。
对于要传递给 higgsfield generate create 的实际 --model ID，请运行 higgsfield model list --json | jq 以将显示名称映射到 ID。请参阅 references/model-catalog.md 以获取完整表格。
直接将媒体输入传递给标志。 媒体标志接受本地文件路径或 UUID。CLI 自动上传路径并自动检测 UUID 是作业还是上传。无需预上传。每个模型声明接受的角色（image、start_image、end_image、video、audio）——请参阅 references/media-inputs.md。
快速验证。 如果不确定参数，运行 higgsfield model get <jst> --json 一次，仅传递所需参数。在回退到旧模型之前验证首选模型。其他情况下使用架构默认值。服务器返回 adjustments 以进行非致命的强制转换（例如，aspect_ratio=99:99 → 最接近的匹配）和无效声明参数值的结构化错误。
一步提交并等待。 higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [media flags] [param flags] --wait。阻塞直到终端状态并在 stdout 上打印结果。可调参数：--wait-timeout 20m（默认 10m），--wait-interval 5s（默认 3s）。病毒性预测器不需要提示；传递 --video。
交付。 对于生成的媒体，发送 URL 加上一行摘要（模型，如果是视频则包括时长）。对于病毒性预测器，传递分数、业务解释和公开报告链接。不要在正常聊天输出中显示 .glb、.bin 或区域表内部信息。

要稍后检查或重新运行，higgsfield generate list --json 和 higgsfield generate get <id> --json 用于回顾。如果你需要重新加入一个在未使用 --wait 时启动的作业，higgsfield generate wait <id> 仍然可用。

媒体标志

标志	目的	接受的模型
`--image <path-or-id>`	参考图像	大多数图像模型，`seedance_2_0`，`veo3`，`marketing_studio_video`
`--start-image <path-or-id>`	图像到视频转换的第一帧	`kling3_0`，`kling2_6`，`veo3_1`，`seedance_2_0`，`marketing_studio_video`
`--end-image <path-or-id>`	转换的最后一帧	`kling3_0`，`seedance_2_0`，`marketing_studio_video`
`--video <path-or-id>`	参考或分析的视频	`seedance_2_0`，`brain_activity`
`--audio <path-or-id>`	参考音频（唇形同步，配乐匹配）	`seedance_2_0`（使用此标志，而不是 `--generate-audio`）

每个标志接受本地文件路径（自动上传）或 UUID（来自 higgsfield upload create 的上传 id，或先前的作业 id）。每个模型通过 MEDIA_ROLES 声明自己的角色集。请参阅 references/media-inputs.md 以获取完整表格。

常用参数

标志传递到模型架构。使用 higgsfield model get <jst> 发现。

higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt "黄昏霓虹城" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create nano_banana_2 --prompt "动漫角色概念，富有表现力的姿势" --image ./ref.png --wait
higgsfield generate create seedance_2_0 --prompt "镜头推进" --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

对于机器可读输出（链接管道，代理上下文），添加 --json。使用 --wait --json，你将获得最终的作业对象数组。不使用 --wait，你将获得作业 ID。病毒性预测器将原始分析和渲染工件存储在作业参数中，但默认文本输出应保持分数和公开报告。

标准输入提示：echo "..." | higgsfield generate create z_image --wait。

Soul 图像质量：对于 text2image_soul_v2 和 soul_cinematic，传递 --quality 1.5k 或 --quality 2k。这些是面向 UI 的层级；后端将它们映射到 720p/1080p 和基于所选 --aspect_ratio 的模型特定尺寸。soul_location 没有质量选择器；它对每个宽高比使用固定尺寸。

Marketing Studio

品牌图像/视频生成：虚拟形象 + 产品 + 可选的设置钩子/设置 + 广告风格模式。使用模型 marketing_studio_video 和 marketing_studio_image。

概念

虚拟形象 — 主持人面孔。精选的 preset（浏览 higgsfield marketing-studio avatars list）或 custom（通过 higgsfield marketing-studio avatars create 上传的照片）。对于 UGC 模式，如果需求明确提到一个人，则虚拟形象是可选的；后端可以自动创建一个 Soul 角色。当用户想要一个特定的主持人时，传递一个虚拟形象。
产品 — 带有标题+参考图像的品牌商品。从 URL 导入（higgsfield marketing-studio products fetch --url ...）或从上载的图像创建（higgsfield marketing-studio products create）。
Web 产品 — App Store/网页版本。获取 App Store URL 时自动路由。
钩子 — 可重复使用的开场角度/广告钩子。使用 higgsfield marketing-studio hooks list 浏览。钩子文本附加到用户的提示中；它不会替换 --prompt。
设置 — 可重复使用的环境/场景上下文。使用 higgsfield marketing-studio settings list 浏览。
广告参考 — 可重复使用的灵感视频，可以绑定到虚拟形象和/或产品。从上载的视频（--video-input <upload_id>）或先前的生成作业（--job <job_id>）创建。使用 higgsfield marketing-studio ad-references list 浏览。请参阅 references/marketing-ad-references.md。
品牌套件 — 捕获品牌的身份（名称、标志、主打图像、颜色、字体、语气），以便在图像生成中重复使用。通过提供网站 URL 创建（higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait）。请参阅 references/marketing-brand-kits.md。
广告格式 — 驱动生成图像视觉结构的预设（headline、bullet-points 等）。只读，使用 higgsfield marketing-studio ad-formats list 浏览。dtc-ads generate 所需的输入。

发现命令

当用户询问已存在的内容时，使用这些确切的列表命令：

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 和 --setting_id 仅受 marketing_studio_video 支持；不要将它们传递给 marketing_studio_image。

UX 规则（额外）

每个阶段一个问题。不要一次性询问产品+虚拟形象+模式。
两种广告方法是互斥的。 要么用户提供广告参考视频（参考驱动）或者选择钩子/设置块（从块组成）——永远不要两者都用。如果用户选择了广告参考，不要提供钩子/设置；如果选择了钩子/设置，不要提供附加广告参考。
广告参考来源。 唯一有效的输入是本地视频文件（通过 higgsfield upload create ... --video 上传）或先前的视频作业。如果用户提供其他任何内容，要求提供本地文件。
dtc-ads 广告格式是强制性的。 始终要求用户从 ad-formats list 中选择。没有自动默认值——CLI 和服务器都会拒绝没有 --format-id 的调用。
dtc-ads 可选输入。 当需求需要时，建议使用虚拟形象、产品和参考媒体；仅附加用户选择的内容。

工作流程 — 快速广告视频

获取产品。
- 现有产品 → higgsfield marketing-studio products list --json
- URL → higgsfield marketing-studio products fetch --url <url> --wait（轮询直到导入完成）
- 本地图像 → higgsfield upload create <photo>... 然后 higgsfield marketing-studio products create --title "..." --image <id>... 捕获产品 id。当使用 --hook_id 时，强烈建议传递 --product_ids；钩子旨在转向产品，如果没有产品上下文则效果不佳。
如果需要，选择虚拟形象。
- 默认：higgsfield marketing-studio avatars list 并选择匹配品牌声音的预设。
- 自定义：higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>。对于 UGC 模式，当不需要特定主持人且需求提到一个人时，你可以省略 --avatars；后端可以合成一个 Soul 角色。
可选地选择设置项。
- 钩子：higgsfield marketing-studio hooks list --json
- 设置：higgsfield marketing-studio settings list --json 仅对 marketing_studio_video 传递所选 ID 为 --hook_id <hook_id> 和 --setting_id <setting_id>。不要将钩子的提示复制到 --prompt 中，除非用户明确想要强化相同的措辞。
如果需要，选择模式。 默认是 ugc；--mode 不是仅因为存在 --hook_id 就必须的。其他 curre

…[为翻译截断]

faceitall123qwe-hub/videomakerstudio

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