电商服装多姿势套图 | 模特姿势生成 | 多角度展示 | 服装套图 | LinkPix

根据一张服装模特图自动生成多种姿势及展示角度的套图，丰富商品展示效果，适用于服装详情页及社交媒体营销。当用户要求模特多姿势、多角度展示图、服装套图、一张模特图出一组时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、多姿势、姿势套图、多角度、模特套图、服装展示、详情页套图、社媒素材、pose。

AutoAGC@autoagc

Install

openclaw skills install @autoagc/linkpix-model-pose-set

电商服装多姿势套图 | 模特姿势生成 | 多角度展示 | 服装套图 | LinkPix

一张模特上身图裂变出多姿势多角度的整组展示图：底层是 qhkit image 自定义生图（同模特同服装、换姿势）。

何时触发

「这张模特图出一组不同姿势/角度的」
服装详情页需要正面/侧面/背面/细节多机位素材时。

使用配方

bash

# 一次出一组姿势变体
qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Lite","uploadedImages":["./模特图.jpg"],"prompt":"保持同一模特、同一服装与同一背景，生成不同姿势与展示角度的服装展示图：站姿正面、侧身回眸、行走抓拍、上半身特写等，服装版型花色细节保持完全一致，真实商业摄影质感","imageCount":6}'
# 定向单姿势（用户点名某个角度时）
qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Lite","uploadedImages":["./模特图.jpg"],"prompt":"保持同一模特同一服装，改为背面全身展示，突出背部剪裁细节"}'

模型用 图片 5.0 Lite（多张之间人物与服装细节一致）。
常用姿势清单：正面站姿/侧身/背面/行走/坐姿/上身特写/面料细节特写，按详情页栏目挑。

模型选择：默认 智慧模型（效果好、有免费额度，LinkPix 工作台各图片编辑功能同用此模型）；要更强真实感或更快换 图片 5.0 Pro；多张产出之间要细节一致用 图片 5.0 Lite；用户明确要最好效果且不赶时间用 专图模式。尺寸：sizePreset 逐模型独立，先查再传：qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"智慧模型"}'；imageCount 可选 1/2/4/6/8/10。 提示词：官方模板中的 【】 表示需填入/替换的内容，生成时保留【】并把实际内容写在里面即可；可在模板后追加细节要求。注意：这是生成式重绘，不是像素级修图——主体细节可能有轻微差异，出图后应引导用户核对关键细节（文字、logo、商品结构）。

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：

有 qhkit 吗？ qhkit config show 能跑通即就绪，跳到第 4 步。
没有 qhkit 但有 node/npm（OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+）→ 全局安装（推荐）：
bash
```
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）。
连 node 都没有（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。
bash
```
# 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。
密钥：无密钥时（命令返回 stage:"config"），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 获取），或设环境变量 QHKIT_TOKEN。
自检：qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

升级：出现以下任一信号，先升级再重试原命令——命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}（版本门禁，message 里就是升级命令，照做即可）；stderr 提示有新版本；options 返回 catalogNotice 且用户恰好要用那个新模型；报「模式在线上已下架或配置变更，请升级 qhkit」。

bash

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。

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

调用契约

形式：qhkit <命令> <action> '<json>'，或 qhkit <命令> <action> @params.json（参数写进文件，避免 shell 转义问题，推荐）。
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。
图片/视频参数直接填本地文件路径（CLI 自动上传换取 URL），素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
标签类参数（modelLabel、sizePreset、themeLabel 等）必须与 options 返回的候选值逐字一致，不要自造或翻译；拿不准先调 options。

报价、轮询与交付

报价：要把积分数字报给用户时，先跑 qhkit image estimate '<与 generate 完全相同的参数>'，报它返回的 credits（实扣值，秒回、无副作用）；enough:false 时提前告知余额不足。不要引用文档快照报价。
轮询：image generate 自带轮询，阻塞到出图（最长约 14 分钟），返回里直接有图片 URL，不需要再查 status。
交付：产物 URL 在返回的 images 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，并附返回里的实扣 credits（「本次实际消耗 X 积分」）。
失败：转述 CLI 的 message（已是面向用户的中文，常见：积分不足、内容审核未通过），不要重试轰炸。

能力边界

换衣服走「AI电商模特换装 | AI换装 | 服装试穿 | 换装工具 | LinkPix」；换模特形象走「AI电商模特换脸 | AI换脸 | 替换模特 | 换脸工具 | LinkPix」。