即
即梦 CLI 文生图
作者:鹿Sir内容创作v3
通过即梦 dreamina CLI 提交、轮询与排障文生图任务,覆盖分辨率与宽高设置、模型版本选择、批量生成、会话管理与异步终态处理。当用户需要用命令行调用即梦生成图片、文生图任务排障、批量生图等场景时触发。
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技能文档
--- name: jimeng-cli-text2image title: 即梦 CLI 文生图 category: 内容创作 description: 通过即梦 dreamina CLI 提交、轮询与排障文生图任务,覆盖分辨率与宽高设置、模型版本选择、批量生成、会话管理与异步终态处理。当用户需要用命令行调用即梦生成图片、文生图任务排障、批量生图等场景时触发。 --- # 即梦 CLI 文生图 执行前先运行 `dreamina text2image -h`。本技能记录 v1.4.15 稳定工作流;实际 help 始终是参数事实源。 ## 适用范围 用于已经进入 CLI 执行、轮询或故障诊断阶段的文生图任务。不该用于图生图、视频生成或单纯的提示词创作;这些场景请使用对应的专用技能。 ## 必须遵守 - 每次提交显式传 `--resolution_type=1k|2k|4k`。 - `--width` 与 `--height` 必须成对出现、为正整数,并与 `--ratio` 互斥。 - 模型 token 使用 `5.0Pro`,不要写成人类可读名称 `5.0 Pro`。 - `generate_num` 范围为 1–10。 - 提交前说明会消耗积分;优先 `--poll=0` 获取 `submit_id`。 模型与分辨率矩阵、宽高像素限制见 [references/parameter-reference.md](references/parameter-reference.md)。 ## 技能工作流 ```bash dreamina user_credit dreamina text2image \ --prompt="一只橘猫坐在窗边,柔和晨光,浅景深" \ --ratio=1:1 \ --model_version=5.0 \ --resolution_type=2k \ --poll=0 ``` 自定义尺寸时省略 ratio: ```bash dreamina text2image \ --prompt="竖版产品海报,留出标题区域" \ --model_version=5.0 \ --resolution_type=2k \ --width=1536 \ --height=2048 \ --poll=0 ``` ## 异步闭环 ### 步骤1:验证 运行 `dreamina text2image -h`,校验模型、分辨率、ratio 或自定义尺寸组合。 ### 步骤2:提交 检查积分、说明消费影响、提交并保存 `submit_id`。 ### 步骤3:终态闭环 `querying` 仅表示已受理;继续 `query_result`,直到 `success` 或 `fail`。失败时报告 `fail_reason`;需要文件时增加 `--download_dir=<absolute-path>`。 ## Gotchas 1. **分辨率遗漏**:v1.4.15(沿用 v1.4.14 规则)会拒绝未传 `resolution_type` 的请求。 2. **宽高冲突**:自定义 width/height 不能与 ratio 同时出现。 3. **展示名误作 token**:`5.0 Pro` 必须转换为 `5.0Pro`。 4. **受理误作成功**:`querying` 不是成功终态。 5. **积分消耗**:真实提交前必须让用户知道会消费积分。 ## References - [参数参考](references/parameter-reference.md) - [模型选择](references/model-guide.md) - [工作流模式](references/workflow-patterns.md) - [示例](examples/basic-generation.md)
使用说明
# 即梦 CLI 文生图 一句话:用 dreamina CLI 提交、轮询、下载即梦文生图任务,覆盖批量与会话工作流。 ## 使用 ```bash dreamina text2image \ --prompt="一只橘猫坐在窗边,柔和晨光" \ --ratio=1:1 --model_version=5.0 --resolution_type=2k --poll=0 ``` 直接对话,例如:「用即梦帮我生成一张竖版海报图」。 ## 工作原理 技能封装 CLI v1.4.15 稳定工作流:先 `-h` 校验参数组合,检查积分后以 `--poll=0` 提交拿 submit_id,再轮询查询到 success/fail 终态,按需下载文件。参数与模型矩阵见 references/,批量与异步示例见 examples/。
支持平台:Qoder · QoderWork · Claude · Codex 等 AI 编程助手