AB portrait-generator
Генерация гипердетализированных ИИ-портретов с помощью рабочего процесса ComfyDeploy Morfeo Portrait. Контролируйте каждую черту лица: глаза, нос, губы, линию челюсти, кожу, волосы, выражение лица. ✅ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Нужен конкретный человек с контролируемыми чертами (возраст, этническая принадлежность, выражение лица, кожа) - Генерация референсов моделей для кампаний Morpheus - Создание разнообразных портретов персонажей для контента - Пользователь описывает конкретного человека или тип персонажа ❌ НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Нужен снимок в полный рост → используйте morpheus-fashion-design - Нужен человек С продуктом → используйте morpheus-fashion-design - Нужны вариации изображения → используйте multishot-ugc ВВОД: Описание на естественном языке → сопоставленное со структурированными параметрами лица ВЫВОД: Портрет в высоком разрешении PNG ID РАЗВЕРТЫВАНИЯ: 0b82e690-9a08-4d1f-85f8-28849d16caa4
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate hyper-detailed AI portraits via ComfyDeploy Morfeo Portrait w…»
Generate hyper-detailed AI portraits via ComfyDeploy Morfeo Portrait workflow. Control every facial feature: eyes, nose, lips, jawline, skin, hair, expression. ✅ USE WHEN: - Need a specific face with controlled features (age, ethnicity, expression, skin) - Generating model references for Morpheus campaigns - Creating diverse character portraits for content - User describes a specific person or character type ❌ DON'T USE WHEN: - Need a full-body shot → use morpheus-fashion-design - Need a person WITH a product → use morpheus-fashion-design - Need image variations → use multishot-ugc INPUT: Natural language description → mapped to structured facial parameters OUTPUT: High-resolution portrait PNG DEPLOYMENT ID: 0b82e690-9a08-4d1f-85f8-28849d16caa4
Генерация гипердетализированных ИИ-портретов с помощью рабочего процесса ComfyDeploy Morfeo Portrait.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2938 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 758 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 53 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.