核心功能
vgl 是一个专为 Bria AI 的 FIBO 图像生成模型设计的结构化提示词编写工具。它将模糊的自然语言描述转换为确定性的 Visual Generation Language (VGL) JSON 格式，实现对图像生成的精细控制。
核心用法
该技能支持五种操作模式：
- Generate：从文本描述创建全新图像的 VGL JSON
- Edit：基于参考图像和指令生成编辑用的结构化提示
- Edit_with_Mask：针对遮罩区域（灰色填充区）的局部重绘提示
- Caption：将现有图像反向描述为 VGL JSON
- Refine：修改已有的 VGL JSON 提示
显著优点
1. 确定性输出：相比自然语言提示的随机性，VGL JSON 明确声明每个视觉属性（对象、光照、相机设置、构图、风格），确保可复现的生成结果
2. 精细化控制：11 个结构化字段覆盖从短描述、对象数组（最多 5 个，含人体专属属性）、背景、光照、美学构图、摄影特性到风格介质的完整维度
3. 编辑保真度：标准编辑模式保留所有未提及的视觉属性；遮罩编辑模式确保非遮罩区域完全不变，仅填充遮罩区域
4. 专业摄影导向：内置镜头焦段建议（人像推荐 50-85mm）、景深控制、构图法则（三分法、对称、引导线）等专业参数
潜在局限
1. 学习成本：需要理解 JSON Schema 的层级结构和各字段的取值规范
2. 对象数量限制：最多 5 个对象，复杂场景需取舍
3. 语言绑定：当前主要优化为英文输出，中文场景需转换
4. 依赖执行层：VGL 仅定义提示格式，实际生成需配合 bria-ai 技能调用 API
适合人群
- AI 图像生成的高级用户和专业设计师
- 需要批量生成风格一致图像的商业场景（电商、广告、媒体）
- 对构图、光照、相机参数有明确要求的摄影导向型用户
- 开发集成 Bria API 的应用开发者
常规风险
- 过度约束：过于详细的参数可能限制模型的创意发挥
- 版本兼容性：FIBO 模型更新可能导致 Schema 字段调整
- API 成本：结构化提示通常用于高质量生成，单次调用成本高于简单文生图
- 遮罩误用：
Edit_with_Mask中若未正确描述"遮罩区域"填充内容，可能导致融合瑕疵