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模特图去AI感 | 超写实 | 高清超分 | 质感修复 | LinkPix

面向电商模特图的超写实处理技能:通过青虎AI 工作流(wf_037)去除 AI 感、提亮肤色、修复细节并高清超分。需先安装 qhkit 命令行工具并配置青虎AI 密钥,流程为查字段表、报价、提交、轮询状态取结果图;一次仅处理一张,只适用于人像类图片。

autoagc
热度 62.29
最近更新 2026-10-16 11:57:59
分类:创作依赖:代码执行 / 第三方 API / 读写文件应用场景:图像生成

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add qinghu-model-photo-realistic
Metadata
name
qinghu-model-photo-realistic
description
青虎AI 模特图去 AI 感超写实:上传模特图一键去除 AI 感,提亮肤色、修复细节、还原真实皮肤质感并做高清超分,专为电商模特图优化设计。当用户说模特图太假、有 AI 感、皮肤像塑料、要更真实的质感、要洗图、要提亮肤色时必须触发。关键词:青虎AI、模特图、去AI感、超写实、洗图、皮肤质感、提亮肤色、修复细节、高清超分、电商图。
user-invocable
true
homepage
https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit
metadata
{"openclaw":{"emoji":"✨","requires":{"bins":["qhkit"]},"install":[{"kind":"node","package":"@iqinghu/qhkit","bins":["qhkit"]}]}}

模特图去AI感 | 超写实 | 高清超分 | 质感修复 | LinkPix

AI 生成的模特图那种「塑料皮肤 + 过度磨皮」的感觉,一键洗掉:去 AI 感、提亮肤色、修复细节、超清放大。

高定版洗图,专门针对电商模特图调过。固定计费(快照 2 积分/次),出图快。

何时触发

  • 「这张模特图太假了」「有 AI 感,帮我处理下」
  • 「皮肤像塑料 / 磨皮过度」
  • 「洗一下这张图」「提亮肤色」

使用配方

# 字段表
qhkit workflow options '{"workflow":"wf_037"}'

# 报价(固定计费)
qhkit workflow estimate '{"workflow":"wf_037","fields":{"替换图片":"./素材/模特图.jpg"}}'

# 提交
qhkit workflow generate '{"workflow":"wf_037","fields":{"替换图片":"./素材/模特图.jpg"}}'

# 轮询,完成后 images 里是结果图
qhkit workflow status '{"logId":"<generate 返回的 logId>"}'
字段 必填 说明
替换图片 否(实际必给) 待处理的模特图,1 张

线上标为选填,但不给图跑不出结果——提交前确认图给了。

适用范围:模特图 / 人像。商品图、场景图请用「超清修复强化细节质感」或「图片高清写实去AI感」, 用错应用会把优化重点放在皮肤上,商品细节反而不理想。

多张图要逐张提交(一次一张),批量场景提醒用户积分按张累计。

以上字段是 2026-08 的快照。线上字段表随时可能调整,拿不准先跑 options,字段名一律以它返回的 label 为准。

调用契约

  • 形式:qhkit workflow <action> '<json>',或 qhkit workflow <action> @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,中文字段名推荐用这种)。
  • Windows 防乱码:Windows 上经 PowerShell 调 qhkit 时,stdout 里的中文会按系统代码页 GBK 解码成乱码(如「专图模型」变成「涓撳浘妯″瀷」),模型名、选项、报错都对不上——看到乱码不要据此判断模型或选项不存在。每条 qhkit 命令在同一行先切 UTF-8 再调用:[Console]::OutputEncoding=[Text.Encoding]::UTF8; qhkit <命令> <action> @params.json;仍有乱码就加全局参数 --out result.json(qhkit 0.15.0+),stdout 只回一行纯 ASCII 的文件路径,再按 UTF-8 读该文件拿完整结果。PowerShell 5.1 还会吞掉命令行 JSON 里的双引号(报「json_args 解析失败」),Windows 上参数一律写进文件走 @params.json。macOS / Linux / Git Bash 不受影响。
  • stdout 恒为一行 JSON;失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."} 且退出码 1,把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行,不是错误。
  • fields 的键就是 options 返回的中文字段名(label),一字不差地照抄;字段表由线上定义,拿不准先跑 options,不要凭本文档的快照硬编。
  • 图片 / 视频 / 音频字段直接填本地文件路径(CLI 自动上传换 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
  • 选择类字段填中文选项名即可(CLI 内部转成线上取值),选项必须与 options 返回的候选逐字一致。

环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务)

本技能依赖 qhkit 命令(npm 包 @iqinghu/qhkit),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐:

  1. 有 qhkit 吗? qhkit config show 能跑通即已安装。再确认版本:本技能用的 workflow 命令自 v0.10.0 起提供, qhkit --version 低于 0.10.0(或执行 workflow 报「未知命令」)时按下面「升级」一节升级后再用。两项都满足就跳到第 4 步。

  2. 没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装(推荐):

    npm i -g @iqinghu/qhkit
    

    默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...(npx 必须写包全名)。

  3. 连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。

    # Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包):
    cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
    cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
    mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
    export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
    

    校验行输出 OK 才继续;校验失败就删掉重下,绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。export PATH 只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进 ~/.bashrc)。macOS 用 brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。

  4. 密钥:无密钥时(命令返回 stage:"config"),先执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod(密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417429126 注册/登录后,从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys?urlCode=1788417429126 获取),或设环境变量 QHKIT_TOKEN,或用 OPENCLAW_CONFIG_PATH 指向已有配置文件。

  5. 自检:qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。 核对站点(本技能对接国内版 iqinghu.com):config show 返回的 site 必须是 cn。是 intl(baseHost 为 autoagc.com)说明本机残留了国际版配置——不要按国际站引导用户取密钥,也不要拿国际站的模型清单答复(那边是 gpt-image-2 / gemini-3.1-flash 这类底层模型名,和本技能对不上);直接把第 4 步的国内站取密钥文案发给用户,拿到密钥后执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod 覆盖。source 为 env 时配置来自环境变量,要请用户删掉 QHKIT_TOKEN / QHKIT_ENV 或把 QHKIT_ENV 改成 prod。只有用户明确说自己用的是国际版(AutoAGC)账号时才保留 intl。调用报 401 / 未登录时同样先跑 config show 核对站点:国内版密钥配在国际站必然 401。

升级:命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令)或 stderr 提示有新版时,先升级再重试(官方源慢时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com):

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。

报价、轮询与交付

  • 报价:提交前先跑 qhkit workflow estimate '<与 generate 完全相同的参数>',把返回的 credits 报给用户并等确认;enough:false 时提前告知余额不足并停下。不要引用文档里的价格快照当报价。

  • 权益:多数 AI 应用是订阅制付费应用。estimate 返回的 benefit 里 hasPurchased / freeCount / workflowFree 三者都不满足时,generate 会被直接拦下——如实转告开通入口,不要反复重试。

  • 轮询:generate 只提交,立即返回 logId;用 qhkit workflow status '{"logId":"<返回值>"}' 每 15 秒查一次,直到 stage:"done"。工作流最长可跑约 40 分钟,提交后立即告知 logId 和耗时预期,不要提前放弃。需要中止用 qhkit workflow stop '{"logId":"..."}'。

  • 交付:产物 URL 在 status 返回的 videos / primaryVideo / images / files 字段里,按当前环境的媒体交付约定发给用户;产物必须和「生成完成」写在同一轮回复。

  • 消耗写在回复的最末尾,单独一行,格式固定:

    本次共消耗 9.6 青虎积分
    

    数值取 status 返回的 credits(实扣值,预扣多退少补之后的结果)。这一行必须另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后,前面空一行隔开,不要混写进交付段落。refundedCredits 是预扣多退回的部分,用户问起再说,不占这一行。任务失败未扣费时不输出这一行。

  • 失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、未订阅、素材不合规、工作流执行失败),不要重试轰炸。

能力边界

  • AI 应用是订阅制付费应用(个别免费):未订阅且免费次数用完时提交会被拒,如实转告开通入口,不要反复重试。
  • generate 只提交不出结果,必须用 logId 轮询 status;任务不可撤销,logId 要保留。
  • 素材需为自有或已获授权的内容,处理他人素材用于商用有侵权风险,适时提醒用户。
  • 专为模特图/人像设计;商品、景物类图片用「超清修复强化细节质感」或「图片高清写实去AI感」。
  • 一次处理一张,批量要逐张提交。
  • 不做换装、换脸、换背景——那些走 LinkPix 系列或「模特换装高一致性还原」。

相关技能

同系列的其他「青虎AI」技能(按需转交,不要在本技能里硬做):

  • 图片高清写实去AI感:非人像图片的去 AI 感
  • 超清修复强化细节质感:只要放大补细节、不改质感时
  • 模特换装高一致性还原:给模特换衣服