从一张照片到 3D 世界：image-blaster 清洁底版完整指南

从一张照片到 3D 世界image-blaster 清洁底版完整指南【免费下载链接】image-blasterAn image-to-world skillset for Claude.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-blasterimage-blaster 是一套给 Claude 用的「图生世界」技能集丢一张照片进去几分钟内就能得到一个可探索的 3D 环境、对应的物体模型和音效。这里只拆它最实用的一招——清洁底版clean plate把照片里的椅子、人物、道具擦掉留一张「空的」背景图再拿这张干净的底版去重建环境。为什么不直接拿原图重建image-blaster 会把照片拆成两半处理能搬走的动态物体单独提取成 3D 模型.glb/.obj墙面、地面这类静态环境则重建为可走动的场景Gaussian splat。如果原图里还留着那把椅子重建出来的环境里就会浮着一圈「椅子的残影」。所以顺序得倒过来先确认哪些物体要单独建模再把它们从原图里擦掉最后用擦干净的底版生成静态环境。这一步就是 image-blaster 里的image-blast-plate技能。两个 API Key 分别填在哪先把环境配好只需三小步拿到仓库并进入git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-blaster cd image-blaster装好 Claude Code 后复制环境变量模板并填入密钥cp .env.example .env文件里要填两把钥匙约定见 .claude/rules/project.mdWORLD_LABS_API_KEY—— 交给 World Labs负责生成 3D 世界FAL_KEY—— 交给 FAL3D 建模、音效、图像编辑都走它清洁底版依赖的就是这把 Key。终端里输入claude进入对话把两个 Key 发给它即可开工。把照片丢进 input/再让它学会认物体步骤 1图片进input/把想「清洁」的照片放进仓库根目录的input/文件夹。跑分析时image-blaster 会自动把input/里的文件暂存stage到worlds/世界名/source/下从此源图路径就固定下来对应 image-blast-project 技能。步骤 2分析 你点头确认接着它按 image-blast-uncover 技能 逐张读图用观察性的描述写场景——环境、光照、氛围只挑「人搬得走」的独立物体一把椅子算墙上的钉子不算结果落进worlds/世界名/image.json然后停在这里等你确认哪些物体要做成 3D 模型。image-blaster 会把你确认的物体如蝴蝶单独提取建模再从底版中移除它们。这步是关键只有你点头的物体会写进worlds/世界名/output/物体名/object.json而清洁底版正是照着这份「已确认清单」来拼移除提示词的。一句话生成清洁底版确认完物体直接对 Claude 说照着发就行给my-room这个世界生成一张 clean plate把我确认的物体从源图里移除。它会在后台拉起 image-blast-plate 智能体由 image-blast-plate 技能 驱动。有几处设计值得知道一次编辑删完所有全部确认物体合并进一条移除提示词单次图像编辑搞定不拆成多次提示词只做减法只说删什么不说留什么免得模型「顺手」动背景底版是一张新的源图写进worlds/世界名/source/编号用下一个可用的命名见下一节跑完会汇报输入图、输出底版图、请求元数据、实际使用的提示词。真正干活的入口是 generate-edit.mjs带--role plate参数标识这是一次底版生成--provider参数可切换图像编辑模型。底版落在哪个目录怎么核对一次底版生成后source/目录长这样完整约定见 .claude/rules/project.mdworlds/my-room/source/ 0-room.png ← 原始照片 0-room.json ← 这张图的分析结果 .0-room-request.json ← 原始请求元数据隐藏文件 1-room-plate.png ← 清洁底版注意编号是 1 不是 0 .1-room-plate-request.json ← 底版请求元数据规则很简单N-slug.ext里的N是生成序号0永远是原始图数字越大越是后派的生图每张图旁还躺着一个隐藏的.N-slug-request.json请求记录支持断点续传和本地修复。靠这套编号原图永远不会被覆盖——每次编辑都产出一张新编号的图来龙去脉查得到。几个常见卡点底版文件不见了请求记录里有模型返回的 URL、本地却缺文件用 ensure-local-assets.mjs 从对应请求 JSON 把本地文件补回来不用重新花钱生成。底版把背景改坏了重新发起请求指令里写死「只做移除不要修补或新增内容」或者换模型再试。想顺手删掉没确认过的东西路人、电线杆调用底版时追加一句「额外的移除说明」就行。默认 nano-banana不满意就换 gpt-image-2底版默认用nano-banana做图像编辑想换的话在提示里点名gpt-image-2即可。两个入口脚本 nano-banana-edit.mjs 和 gpt-image-2-edit.mjs 都由 FAL 统一调度不用额外配置。底版越干净重建出的世界越可信——上图是 image-blaster 重建出的 3D 环境。底版之后按 image-blast-project 的建议顺序走先跑image-blast-world生成 3D 世界再逐个跑image-blast-3d出物体模型最后用image-blast-sfx配上环境音和撞击音效。整条链路串起来就是原图 → 物体分析确认 → 清洁底版 → 环境 3D 化 → 物体建模 → 音效产物能在 app/ 查看器 里实时浏览。更多玩法视频级世界、SFX、通配模式看 README.md 和 .claude/skills/ 下的各技能文档。【免费下载链接】image-blasterAn image-to-world skillset for Claude.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-blaster创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考