人工智能AI 技能/插件提示工程【免费下载链接】garden-skillsConardLis open-source Skills collection, featuring web design, knowledge retrieval, image generation, and more.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/garden-skills点击查看免费下载本篇文章是 garden-skills 仓库中 gpt-image-2 技能 的「编辑工作流」系列模板之一——背景替换工作流模板 的完整技术解读。你将从任务边界判断、缺失信息提问顺序、主模板与三种变体模板、自动补全策略一直深入到对应的 edit.js 脚本实现与 OpenAI 兼容图片编辑接口的调用细节读完即可直接复用这套结构化模板跑通「单主体换背景」类任务。一、这个模板解决什么问题背景替换是「基于现有图片做编辑」类任务对应POST /images/edits接口中最常见的一种输入一张主体图输出一张主体完全保留、背景换成指定新场景的图。garden-skills 中 gpt-image-2 技能把它沉淀为一个独立模板文件并与同目录下的其它编辑模板局部对象替换、杂物去除、产品精修明确划清边界避免误用。从 SKILL.md 的模板索引可以看到编辑工作流Editing Workflows下共有五个模板background-replacement.md— 背景替换商品 / 人像 / 户外 / 棚景即本文主体local-object-replacement.md — 局部对象替换配合或不配合蒙版object-removal.md — 杂物 / 路人 / 电线 / 瑕疵去除product-retouching.md — 产品精修光泽 / 标签 / 阴影 / 瑕疵portrait-local-edit.md— 人像局部修改发型 / 服装 / 妆容 / 配饰适合场景模板开头列出的四类典型业务场景场景典型描述商品图换背景白底 → 生活场景 / 影棚 / 户外人像换背景杂乱 → 干净棚景老照片背景翻新旧背景替换为干净或指定场景跨品类素材统一背景风格多张图换到同一背景风格保持系列统一适用范围该模板限定为三类边界清晰的编辑任务单主体图换背景主体不变 / 仅背景变主体边缘清晰 / 可识别何时使用当用户的行为符合以下任一情况时命中此模板用户提供原图REFERENCE_0 一句「换成 XX 背景」用户希望主体不动、只换背景用户希望多张图统一背景不要使用的情况任务分流模板明确给出「不要使用」的三种情形用于与相邻模板做边界切分主体本身需要修改→ 用 local-object-replacement.md仅去除某物不换新对象→ 用 object-removal.md产品本身需要精修质感升级而非替换→ 用 product-retouching.md判断口诀换的是「背景」用本模板换的是「主体/对象」用局部替换去掉的是「某物」用去除升级的是「质感」用精修。二、缺失信息优先提问顺序模板遵循 prompt-writing.md 定义的「精准提问、少量提问、围绕模板关键字段」原则为背景替换任务规定了五级提问优先级原图描述 / 主体是什么——决定保留边界缺失会让模型不知道「哪些不能动」新背景场景 / 色调 / 灯光——决定替换目标是本任务的核心输入是否保留原图灯光方向——影响后续是否要求「重新布光」是否需要重新阴影 / 反光——影响 prompt 中是否追加阴影重生成指令输出比例保持原图 / 调整——影响aspect ratio参数参数策略模板把参数分为三类对应 prompt-writing.md 的 6.1/6.2/6.3 节参数类型本项目中的内容处理方式必问原图主体、新背景描述缺失会显著影响结果优先提问可默认渲染风格、输出比例直接用模板default值可随机背景细节小道具在风格范围内合理自动补全自动补全策略当用户说「你来补全 / 随机生成 / 先给个 demo」时模板给出三条行业级自动选择规则行业自动选背景化妆品 → 梳妆台食品 → 餐桌电子 → 极简办公桌默认保持原图比例除非用户要求调整一律不动宽高比默认重新生成阴影新背景必然带来新光源阴影默认跟随重做三、主模板商品图换背景含完整参数解析模板的主模板是全系列中最通用、最容易复用的一套可直接复制使用以 REFERENCE_0 为基础保留 {argument namesubject default画面中央的白色按压瓶} 的形态、比例、标签和材质仅将背景替换为 {argument namenew background default清晨阳光下的木质梳妆台柔光从左侧窗户洒入远景轻微虚化背景元素包含一杯水、几片白色花瓣、折叠的米色毛巾}。 重新生成与新背景一致的阴影与反光让主体看起来真实地存在于新场景中。 不要修改主体本身的颜色、文字、形状或材质。 渲染风格{argument namerender style default高分辨率商业摄影颗粒感真实浅景深主体清晰背景自然虚化}。 输出比例{argument nameaspect ratio default保持原图比例}。参数槽说明模板中所有可替换变量都使用{argument name... default...}语法规范见 prompt-writing.md 第七节「参数写法规范」参数名默认值职责subject画面中央的白色按压瓶必须保留的主体形态 / 比例 / 标签 / 材质四项全部锁定new background清晨阳光下的木质梳妆台…新背景的场景、色调、灯光、前景道具描述越具体背景细节越可控render style高分辨率商业摄影…渲染风格可默认浅景深保证主体清晰、背景自然虚化aspect ratio保持原图比例输出比例默认不动这段 prompt 的精髓在于用「保留清单」「替换清单」把编辑范围约束到最小保留句锁定主体的形态、比例、标签、材质替换句只授权背景变化最后再用一句「不要修改主体本身的颜色、文字、形状或材质」兜底防止模型顺手改动产品本身。四、三种变体模板变体在主模板结构上只调整少量字段覆盖最常见的三类需求。变体 1人像换棚景适用于把杂乱背景换成干净棚景的人像场景以 REFERENCE_0 为基础保留 {argument namesubject default画面中的人物} 的姿势、表情、穿着与五官仅将背景替换为 {argument namestudio backdrop default中性灰背景纸}。 重新生成与新背景一致的柔光阴影不要改变人物形象、肤色、服装颜色。 渲染风格{argument namerender style default棚拍人像摄影柔光自然肤质}。与主模板相比这里把「保留项」升级为人的姿势、表情、穿着与五官四项身份要素并把「不要改变」明确扩展到人物形象、肤色、服装颜色——人像换背景最容易翻车的就是肤色漂移和五官变形。变体 2商品图换户外场景以 REFERENCE_0 为基础保留 {argument namesubject default画面中央的产品}将背景替换为 {argument nameoutdoor scene default海边木栈道黄昏暖光远处海浪虚化}。 保留产品所有标签与材质细节为产品重新生成与户外光线方向一致的阴影。 不要让产品颜色因光线偏移过强保持品牌色。户外场景的灯光往往比棚内复杂因此本变体额外加了一条品牌色保护指令「不要让产品颜色因光线偏移过强保持品牌色」——这是商品跨场景替换时的常见防翻车条款。变体 3自动补全模式以 REFERENCE_0 为基础保留主体自动选择最适合该主体的“干净影棚 / 自然场景 / 极简室内”三种背景之一并替换。 保持原图比例为主体重新生成自然阴影。当用户没指定具体背景时模型在三个候选背景类型中自动选择最匹配的一个同时锁定「保持原图比例 重新生成自然阴影」两个默认行为。五、避免事项编辑红线模板在末尾总结了最容易失败的五条红线实战中应作为 prompt 约束与验收清单双重使用不要修改主体本身除非用户明确允许不要让光线方向与主体原本受光不一致——新背景的灯位应与主体原有受光方向逻辑自洽不要让背景元素太多分散注意力——背景服务于主体忌堆砌不要让主体边缘出现明显抠图痕迹——白边、锯齿、羽化不均都要避免不要修改主体上的文字 / 标签——品牌信息是硬约束六、源码级实现edit.js 如何执行背景替换背景替换任务的落地脚本是 scripts/edit.js它只负责一件事把原图 渲染好的 prompt 组装成 multipart form-dataPOST 到 OpenAI 兼容的图片编辑接口并把返回图片落盘。完整 CLI 参数表从printHelp()与parseCli()edit.js可以看到全部可用参数参数必需说明--image path✅ 必需原图路径即模板中的REFERENCE_0--mask path可选蒙版路径背景替换通常不需要局部编辑才用--prompt text二选一直接传入 prompt 文本--promptfile path二选一从文件加载 prompt--prompt-output path可选保存最终 prompt 到指定文件--output path可选输出路径默认garden-gpt-image-2/image/slug-timestamp.png--model name可选模型覆盖默认gpt-image-2--size WxH\|auto可选输出尺寸--n count可选生成数量--quality level可选auto/high/medium/low--background mode可选transparent/opaque/auto--input-fidelity level可选low/high--output-format format可选png/jpeg/webp--output-compression 0-100可选jpeg/webp 压缩比--moderation level可选low/auto--json可选输出结构化结果基础用法以「商品图换背景」为例Mode A 下的典型命令node skills/gpt-image-2/scripts/edit.js \ --image assets/source.png \ --prompt 以 REFERENCE_0 为基础保留画面中央白色按压瓶的形态、比例、标签和材质仅将背景替换为清晨阳光下的木质梳妆台…… \ --output out/edit.png也可以用--promptfile配合模板渲染好的 prompt 文件node skills/gpt-image-2/scripts/edit.js \ --image assets/source.png \ --promptfile garden-gpt-image-2/prompt/background-replacement-20260424-153045.md底层调用链从源码看一次背景替换请求的完整数据流是配置解析parseCli()解析所有 CLI 参数--image缺失直接抛错edit.js环境变量加载loadAmbientEnv()按cwd/.env→cwd/.gateway.env→~/.gateway.env顺序读取shared.js文件校验ensureFilesExist()确认原图存在shared.jsprompt 输入readPromptInput()支持--prompt或--promptfile二选一shared.js组装表单buildForm()把图片以Blob形式 append 进FormData并附加prompt、model、size、quality、background、input_fidelity、output_format等字段edit.js——注意编辑脚本使用 multipart form data而非生成脚本的 JSON body这是 SKILL.md 明确区分的重要约束请求 URLbuildRequestUrl()拼接为${OPENAI_BASE_URL}/images/editsedit.js响应解析extractGeneratedBytes()优先解析data[0].b64_json兼容data[0].url下载shared.js落盘prompt 存为.md图片存为.png目录不存在自动创建shared.js 与 shared.js默认命名与落盘未指定--output时图片默认落在garden-gpt-image-2/image/prompt 默认落在garden-gpt-image-2/prompt/文件名由 prompt 前 8 个词 slug 化并附加时间戳生成edit.js格式为task-slug-timestamp.png例如garden-gpt-image-2/prompt/background-replacement-20260424-153045.md garden-gpt-image-2/image/background-replacement-20260424-153045.png七、运行模式先判定再执行背景替换脚本只在Mode AGarden 本地生图下直接调用。任务第一步永远是运行模式探测node skills/gpt-image-2/scripts/check-mode.js # 拿结构化结果 node skills/gpt-image-2/scripts/check-mode.js --json探测逻辑见 check-mode.js当ENABLE_GARDEN_IMAGEGEN为真值1/true/yes/on/y且存在OPENAI_API_KEY时进入 Mode A可以调用edit.js出图落盘否则降级为 Mode B把渲染好的 prompt 交给宿主自带图像工具或 Mode C只输出 prompt 供用户拿去其它工具执行。三种模式下模板文件都照常使用区别只在第 7 步之后「如何出图」。八、真实案例对照JSON 模板如何驱动背景替换仓库的案例库website/gpt-image2-website/public/case/editing-workflows/background-replacement/提供了两个可对照的真实案例数据展示了本模板在「人像换夜景」和「商品换沙滩」两类任务上的完整 JSON 结构案例 1人像 → 时代广场夜景1.json{ type: 背景替换工作流, goal: 以 REFERENCE_0 为输入保留人物与穿搭不变仅将背景换成纽约时代广场夜晚实景……, reference_0: { assumed_input: ……紫金色 23 号无袖球衣……白天户外篮球场围栏与绿树作为背景…… }, edit: { preserve: 人物的五官、表情、身体姿势、紫金色 23 号球衣的图案与数字……, replace_only: 背景整体替换为时代广场夜晚……以蓝紫冷色霓虹为主、夹杂暖色广告面光源, lighting_rematch: 按新背景主光方向……重新生成与夜景一致的边缘轮廓光与球面料微反光……, shadow_reflection: 在脚下路面生成柔和接触阴影与时代广场湿路面微弱倒影衔接…… }, constraints: { do_not: [修改球衣号码、队名区域文字或队标形状, 改变人物脸形、表情或增删身体配件], must: [人物边缘无抠图白边与锯齿] }, render_style: 高分辨率运动人像摄影夜景城市氛围真实……, aspect_ratio: 保持原图比例 }案例 2商品 → 黄昏沙滩2.json{ type: 背景替换工作流, goal: 以 REFERENCE_0 为输入保留耳机与盒体产品级还原仅将背景从纯白无缝纸换成黄昏海边沙滩……, edit: { preserve: 白色 AirPods Pro 3、充电盒、金属铰链、USB-C 口与盒内耳机形态……, replace_only: 背景替换为日落时分的暖色沙滩近景细腻沙纹与贝壳中景退潮水线柔焦远处海平线橘粉渐变天空……, lighting_rematch: 主光来自画面左侧低角度夕阳金橙色在白色塑料上形成长条柔和高光……, shadow_reflection: 替换为贴近沙面与潮湿沙滩的柔边接触阴影…… }, constraints: { do_not: [修改产品颜色、开盖角度、耳机数量或机身上的小型监管文字与 logo 形状], must: [白盒与耳机仍是官方白而非奶油灰] }, render_style: 高分辨率商业产品摄影颗粒感真实、浅景深、主体清晰、背景自然虚化, aspect_ratio: 保持原图比例 1:1 }对照可见两个真实案例完整继承了模板的三段式核心结构preserve保留清单replace_only替换清单lighting_rematch/shadow_reflection灯光与阴影重生成外加constraints.do_not/must红线约束。这正是 prompt-writing.md 所定义的模板设计方法论——「主体 / 场景 / 布局 / 风格 / 约束」拆字段再标记必问 / 可默认 / 可随机——在背景替换场景中的具体落地。九、实战建议总结结合模板与源码一条可复用的背景替换工作流可以收敛为五步判边界确认任务是「只换背景」主体不动否则切到局部替换 / 去除 / 精修模板补关键信息按五级提问顺序优先确认主体描述与新背景场景 / 色调 / 灯光渲染 prompt套用主模板或变体用{argument ...}填槽用户没给的就走自动补全策略执行Mode A 下调用node scripts/edit.js --image 原图 --promptfile 渲染好的promptMode B / C 下把 prompt 交给宿主图像工具或直接交付验收对照「避免事项」五条红线检查——主体未变、光线自洽、背景不抢戏、边缘无抠图痕、文字标签未改这套「结构化模板 脚本落地」的组合正是 garden-skills 中 gpt-image-2 技能把提示词工程从「自由发挥」升级为「可复用、可校验、可归档」的关键设计。赞分享人工智能AI 技能/插件提示工程【免费下载链接】garden-skillsConardLis open-source Skills collection, featuring web design, knowledge retrieval, image generation, and more.项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/garden-skills点击查看免费下载相关推荐Qwen3.6-27B-MTP-UD-GGUF完全指南从零开始构建支持MTP的llama.cppQwen3.6 27B MTP UD GGUF完全指南从零开始构建支持MTP的llama.cpp 想要体验 Qwen3.6 27B MTP UD GGUF 带香山RISC-V处理器面积基准深度分析多工艺节点架构评估与优化策略香山RISC V处理器面积基准深度分析多工艺节点架构评估与优化策略 香山处理器作为开源高性能RISC V架构的典型代表其面积效率在不同工艺节点下的表现直接关硬件开发指令集高性能计算BackgroundMattingV2高级应用动态背景替换与多场景切换技术BackgroundMattingV2高级应用动态背景替换与多场景切换技术 你是否在视频会议中需要频繁切换虚拟背景是否在直播时希望实现无缝场景转换Back人工智能计算机视觉深度学习图像处理视频处理上一篇Windows 11终极优化指南使用Win11Debloat让系统重获新生下一篇掌握网页媒体资源开源猫抓插件的专业使用指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考