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LLM Prompt

通用 LLM 提示词节点(不限 MOSS):反推(看图写提示词)/ 扩写(想法→完整画面描述)/ 编辑指令(图生图一条改法)/ 拼装(结构化草稿→7 个后端方言,零模型)。前三个走 llama-server sidecar,跑完释放显存;拼装是确定性 Python,毫秒级可复现。输出可直接接 CLIPTextEncode 或采样器 positive。

By ZenHG·Created 22 days ago·Updated about 21 hours ago· 17
LLM Prompt
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  • 提示词
  • report
◄task反推►
◄model(未找到 GGUF 模型)►
◄text►
◄style_class连贯描述►
◄style英文详述►
◄targetmoss-image►
◄style_note►
◄length中►
◄temperature0.20►
◄panels4►
◄languageauto►
◄keep►
◄seed0►
◄api_base►
◄api_model►
◄api_key►
◄speed均衡►
◄runtimeauto►
CategoryLLM

Inputs (27)

NameTypeDefaultDescription
taskCOMBO反推反推=看图写提示词(接图);洗图=反推+先结构化盘点再写(洗图/高保真);扩写=想法→完整画面描述(填文字);拼装=结构化草稿→成品提示词(不开模型)
modelCOMBO(未找到 GGUF 模型)本机 GGUF 权重。用在线服务时这里可以不管,填下面的「API地址」即可
textSTRING扩写=你的想法;洗图/反推=要保留什么;拼装=粘贴 JSON 草稿
style_classCOMBO连贯描述先选一类:连贯描述 / 风格 / 标签串 / 分段结构
styleCOMBO英文详述具体写法。「风格」类会注入风格锁定,不改变结构
targetCOMBOmoss-image输出给哪个模型。拼装时决定编译目标;扩写时一般不用动(填了就以它为准,选「时间线六段式」会自动切成 minimax-h3)
style_noteSTRING选「自定义」风格时在这里写:光线/色调/质感/参考方向,一句话即可;留空则等同「英文详述」。平时不用管它
lengthCOMBO中短≈512 / 中≈1024 / 长≈2048 tokens
temperatureFLOAT0.200–2越低越稳、越高越发散。三档够用:0.1–0.3 稳定(默认 0.2,同一输入基本重写同一段);0.5 左右平衡;0.9 以上发散(措辞变化大,也更容易跑偏)。写实/产品/复刻用低档,创意/氛围用高档
panelsINT41–9仅「宫格稿」写法:分几格
languageCOMBOauto输出语言。auto=跟随写法
keepSTRING必须保留的字/数/色/风格,分号分隔。会逐字出现在提示词里
seedINT00–18446744073709550000复现用。0=每次不同
api_baseSTRING填了就走在线服务,留空走本机模型
api_modelSTRING在线模型名。直接手填服务商给的 id 就能用;点 ↻ 拉一次清单后,也可在这格右边的下拉里选
api_keySTRING在线服务的密钥。保存工作流时自动清空
speedCOMBO均衡本机跑的显存档:省显存 / 均衡 / 尽量快
runtimeCOMBOauto本机程序从哪来。自动=先找环境变量/本包/系统环境,找不到就报错;自动下载=找不到时联网装一个(CPU 约 35MB,CUDA 数百 MB,按显卡自动选后端;国内可设 MOSS_LLM_MIRROR)
imageoptIMAGE接一张参考图。反推/洗图必须接;扩写接了会当参考。最多 9 张,顺序对应「参考图 2…9」
image2optIMAGE第 2 张参考图。不用就空着
image3optIMAGE第 3 张参考图。不用就空着
image4optIMAGE第 4 张参考图。不用就空着
image5optIMAGE第 5 张参考图。不用就空着
image6optIMAGE第 6 张参考图。不用就空着
image7optIMAGE第 7 张参考图。不用就空着
image8optIMAGE第 8 张参考图。不用就空着
image9optIMAGE第 9 张参考图。不用就空着

Outputs (2)

NameTypeDescription
提示词STRING—
reportSTRING—