核心功能
VGL（Visual Generation Language）是一种结构化图像生成控制语言，将模糊的自然语言提示替换为精确的 JSON 配置，实现对图像生成过程的完全可控。
主要能力
| 维度 | 控制内容 |
|------|---------|
| **对象定义** | 位置、大小、形状、颜色、纹理、朝向、关系（最多5个对象） |
| **人物专精** | 姿态、表情、服装、动作、肤色等详细属性 |
| **场景环境** | 背景设置、光照条件（方向/强度/阴影）、氛围营造 |
| **摄影参数** | 景深、焦距、相机角度、镜头规格（35mm/85mm等） |
| **美学控制** | 构图法则（三分法/对称）、配色方案、情绪基调 |
| **风格输出** | 照片/油画/水彩/3D渲染/数字插画等介质选择 |
五种操作模式
- Generate：从文本描述创建新图像
- Edit：基于参考图像进行编辑
- Edit_with_Mask：填充遮罩区域进行局部修改
- Caption：对现有图像生成结构化描述
- Refine：迭代优化现有 VGL 配置
显著优势
1. 可重现性：相同 JSON 输入产生一致输出，消除自然语言的随机性
2. 精确控制：数值化参数替代主观描述（如"85mm肖像镜头"而非"好看的相机"）
3. 多模态工作流：支持生成→编辑→遮罩修复的完整链路
4. 商业就绪：针对电商、广告、内容创作等场景的上下文优化
局限性
- 学习曲线：需掌握完整的 JSON Schema，对非技术用户门槛较高
- 模型绑定：当前主要适配 Bria FIBO 系列模型，通用性受限
- 对象上限：单场景最多5个对象定义，复杂场景需分层处理
- 文本渲染：默认禁用，仅支持用户明确提供的精确文本内容
适用人群
- 需要批量生成风格一致图像的电商设计师与广告从业者
- 追求像素级控制的 AI 艺术创作者
- 构建自动化图像工作流的开发者与 MLOps 工程师
- 需要将自然语言需求转化为机器可读格式的技术产品经理
风险提示
- API 依赖：实际生成需配合 Bria API 使用，存在服务商可用性风险
- 版权合规：生成内容的商用授权需确认 Bria 平台条款
- 数据隐私：图像编辑模式涉及原始图像上传，需评估敏感数据处理策略
---
> 配套使用建议：结合 bria-ai skill 完成从 VGL 定义到实际 API 调用的完整流程。