当前AI生图面临画风漂移、版式控制难等核心问题，核心在于提升生图的稳定性、可控性与体系化能力。两个开源生图项目给出了全新解决方案：handraw-style将手绘风格、版式与主题色系统编号，整理出324种手绘风格、161种排版图型及36种经典单色主题色，实现风格与视觉元素的检索复用；而awesome-gpt-image-2将提示词拆解为可复用的原子模块，构建工业级结构化表达体系，推动生图从随机生成转向精准可控。二者分别从风格排版索引、提示词结构优化两个维度切入，精准解决生图在视觉呈现上的核心难点，为设计、内容运营等场景提供稳定高效的生图参考路径，用户可通过关键词快速锁定风格、按需选用模块，大幅提升生图成图质量与整体效率。
--91likeyou---
01 把画风与版式编成一本字典
handraw-style 的思路很直接：既然自然语言有歧义，干脆把视觉元素全部“编号化”。
项目地址
以往调用 gpt-image、seedream 或 midjourney 这类工具，很多人习惯靠一串形容词硬碰运气。这个项目换了个做法：把风格、版式、主题色分别编号，让描述变得可检索、可复用。
整个项目整理了 001 到 324 种手绘插画风格、161 种排版图型（涵盖社媒卡片、信息图、漫画分镜、品牌 IP 与电商视觉）以及 36 种经典单色主题色。使用时只要选定三个编号，再给出一个主题，它就能输出高质量的中英双语生图提示词。（项目还在迭代，目前是这么多风格、图形和主题色）
这套体系在实际工作中有几种典型的打开方式
零门槛智能推荐。哪怕记不住编号，只要说出想画的内容，它就会结合情绪基调推荐画风与配色，并给出推导理由。 三元参数精准锁定。如果已经在它的画廊里挑好了效果，可以直接组合输入，例如指定图型 SC-001、风格 041、主题色 C-01，画面风格和构图骨架瞬间锁定。 原生图文一体设计。做节气海报或社媒题图时，它会输出包含版式与字画融合规范的提示词，让文字自然参与画面构图，减少后期进设计软件二次排版的成本。 长文配图批量回填。给出一篇万字长文，它能自动解析文章的情绪转折，提炼 2 到 5 处核心配图点位，统一锁定单一画风与色彩基调。 划重点
它把“画风”这种原本靠感觉的东西，变成了可被检索和复用的编号。代价是你需要先花点时间熟悉它的画廊体系，才能真正用出效率。
02 Prompt as Code 的工业装配线
如果说 handraw-style 是专注手绘领域的字典，那么在 GitHub 斩获超 3.4 万 Stars的 awesome-gpt-image-2 则是面向全品类生图的工程库。
项目地址
网上有很多散落的提示词案例，偶尔复制一次很惊艳，但只要换个主体，画面就崩塌。作者苍何提出的核心理念是 Prompt as Code（提示词即代码）：把生图指令解构成标准化、可组合的原子模块。
库中收录了 540 多个逆向整理的实战案例和 20 多套工业化模板，覆盖 UI 界面、数据图表、商业海报、电商静物、写实人像以及中国传统历史主题等十几个领域。它的底层逻辑是把主体、光影、材质质感、构图比例与文字层级拆解为独立的参数块，这套结构化描述方式对主流生图模型都有较好的适配性。
划重点
一个负责“选得准”，一个负责“写得稳”。两者并不冲突：前者解决风格与版式的检索问题，后者解决提示词的结构问题。按需选用即可——要手绘风就翻字典，要全品类案例就上装配线；场景重叠时，搭着用也不耽误。
03 安装只要一句话
现在给智能体安装技能非常轻量。如果你在用支持 Skill 协议的工具（比如 Claude Code、Codex、WorkBuddy 等），直接把仓库地址丢给它即可：
CODE发给智能体的安装指令
学习并安装这两个skill
当然，你也可以根据需求只装其中一个。安装完成后，建议先让智能体汇报一下它掌握的技能边界，确认风格编号、版式编号和主题色的覆盖范围，再开始正式使用。
04 案例一：西安 5 日游信息图
需求很简单，直接向智能体提问就行。
生成一个西安5日游的小红书信息图提示词，路线要合理。
调用技能后，它给出了兼顾丝网印刷风格与路径排版的专业描述——从纸张材质、限色套印，到路径节点与留白关系，全部写进了提示词里：
handraw-style 生成的完整提示词
风格名称：Vintage Risograph and Silkscreen Print Illustration。主题色：普鲁士蓝（Prussian Blue）、赭石（Ochre）。核心风格特征：暖象牙色纤维旧纸底；深普鲁士蓝与灰珊瑚红限色双色套印；大量纸白留白与大面积负空间；手绘轮廓、蚀刻排线、断续干笔、粗颗粒半调网点、点描与平涂墨块塑形；墨色浓淡不均、磨损边缘、纸纹透出、轻微双色套印错位与局部掉墨；构图简洁疏朗，主体突出，背景层叠概括；20 世纪中期复古旅行宣传插画与私人速写怀旧文学感。
小红书信息图。排版：路径地图型，一条弯曲、蜿蜒或游戏地图式路线贯穿画面，沿途安排多个编号节点、地点或阶段。每个节点配一个小视觉和一句短说明，用箭头、虚线或路标表达探索方向；不必是真实地图，重点是路径和节点关系，保留大面积留白。
主题：西安 5 日游路线。第一天，钟楼、鼓楼、回民街、洒金桥、城墙南门。第二天，华山。第三天，华清宫、兵马俑。第四天，陕西历史博物馆、大雁塔、大唐不夜城。第五天，大唐芙蓉园、西安博物院、兴庆宫公园。
【如果主题直白包含画面元素那就按主题出图，文案由你来升华，但是不要直接描述画面。如果主题比较概念化，那么文案和主题尽量保持一致，如果文案较长由你提炼，由你先设计画面隐喻（人类和非人类都行）再出图。文字参与构图，图文一体】
把这段提示词输入生图模型后，最终生成的成图如下：
它不仅把每日行程以路径点清晰串联，还完整呈现了网点、纸张泛黄感与双色套印的复古质感，图文浑然一体。此外它还有很多深入的使用场景，可以参考官方文档：
05 案例二：史诗级叙事海报
切换到 awesome-gpt-image-2，这次只给出一句概念指令：
史诗叙事海报：笑傲江湖
这次测试中，智能体给出了两种视觉方向：一组以人物关系和山水空间展开叙事，另一组以侧脸剪影和内部意象营造留白。
提示词 1：电影级宏大全景叙事
这组提示词侧重宽广的物理空间与人物关系，包含严格的三层视线流、水墨与岩彩材质设定，以及苛刻的负面约束词：
创作一张竖版电影级史诗海报，主题：金庸武侠小说《笑傲江湖》。
【主体与任务】主视觉为令狐冲与任盈盈并肩立于华山思过崖断崖之上。令狐冲一袭青灰粗布长衫、背负长剑、姿态疏狂，侧身回望；任盈盈素白衣裙、手持竹箫，安静立于身侧。远景为层叠山峦、翻涌云海与一线远天，近景有孤松、断石碑与随风翻卷的落叶。整体传达“潇洒不羁、笑看江湖”的史诗气魄。
【构图与版式】竖幅海报，2:3。分三层：上部约三分之一为标题区，中部为主体人物与山崖群像，下部为留白与副标题区。人物置于画面中下部，头顶留出云海与天空供标题呼吸。视线引导自上而下：标题 → 人物 → 印章。构图克制，不做元素堆砌，不出现多格分栏。
【视觉风格与材质】中国水墨与岩彩淡设色融合，宣纸肌理可见，墨色有浓淡五层过渡，山峦用大笔泼墨、人物用细线白描。整体色调克制：墨黑、暖褐、靛青为底，朱红仅作点缀。冷调侧逆光，云雾有体积感。印刷质感，颗粒细腻，无数字感。
【文字与标签要求】主标题「笑傲江湖」四字，繁体行草书法，横排居中，为画面最大字号，笔画要有墨迹飞白与剑气势。主标题下方小字「金庸 著」。底部居中细体小字英文副标「THE SMILING, PROUD WANDERER」。右下角落一枚朱红方形篆刻印章。所有中文字必须字形准确、笔画完整、无缺笔、无错字。
【比例与输出格式】2:3 竖版，高清印刷级，300dpi 观感。
【约束与负面细节】不要现代物件；不要日式浮世绘或和风元素；不要廉价奇幻光效与发光粒子；不要动漫大眼人物；不要拼贴板与多图分格；不要默认 word art 字效；不要多余英文标语；不要水印与 logo；不要错别字与乱码汉字；不要赛博朋克配色。
直接喂给模型出图，效果很好：画面中苍劲的行草书法、山石上的水墨与岩彩肌理、思过崖的空灵意境被精准还原，跳出了以往 AI 武侠画风常见的塑料感。
提示词 2：文人写意水墨双重曝光
如果不想要繁杂的群像，而是更具哲思与现代平面感的艺术海报，第二组方案展示了模板在微观隐喻上的控制力：
创作一张竖版水墨双重曝光艺术海报，主题：金庸武侠小说《笑傲江湖》。
【主体与任务】画面主体为令狐冲的侧脸轮廓剪影，面朝右侧，闭目微醺，神情疏狂而落寞。在人物剪影内部做双重曝光：融入竹林、一柄长剑的剑锋、一只酒葫芦，以及几缕线条化的琴箫余韵。剪影之外是大面积留白与淡墨云雾。
【构图与版式】竖幅 2:3。人物剪影偏左、占画面中部约三分之二高度，右侧与上方大面积负空间。主标题「笑傲江湖」以竖排小字落于画面右侧空白的中下部，字号克制，不抢主体。印章置于标题下方。
【视觉风格与材质】纯水墨语言：宣纸纤维肌理，墨色晕染边界自然扩散，干笔飞白与湿笔洇墨并存。仅使用墨黑、灰阶与一处朱红，不加其他色彩。气质安静、高级、诗意，忌热闹。
【文字与标签要求】「笑傲江湖」四字竖排，繁体行楷，墨色，字号中等偏小；其下竖排小字「金庸 著」；下方一枚朱红篆刻印章。文字必须准确无误。
【比例与输出格式】2:3 竖版，高清，留白干净无噪点。
【约束与负面细节】不要拼贴；不要多人物；不要艳丽色彩；不要光效；不要写实皮肤质感；不要动漫风；不要 word art 字效；不要多余英文与标语；不要水印；不要错别字。
成图同样令人眼前一亮。这幅图的妙处在于纯粹的版面克制感：侧脸轮廓内隐约可见竹影、醉意与剑气，右侧大面积留白给视线留足呼吸感。传统中国画的计白当黑与当代平面设计的极简主义在此交融。
写在最后
AI 生图发展到现阶段，拼的早已不是盲盒式的运气，而是对视觉语言的结构化拆解能力。
这两个开源库的价值在于，它们将专业插画师的调色法、版式网格规范以及资深视觉设计师的构图直觉，提炼成机器可读的精确指令。把偶尔灵光一现的想法，交付给这种有体系沉淀的工具，才能真正将 AI 变成稳定可靠的日常生产力。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议
🔥 热词：#开源ai生图平台 · #生图模型开源