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GitHub · freestylefly/awesome-gpt-image-2↑ +401 hoy

Plantillas para la generación visual de IA

GPT-Image2 es una biblioteca de ingeniería rápida que define los procesos de creación de imágenes como código (Preguntar como código). Con más de 470 ejemplos de ingeniería inversa y más de 20 plantillas industriales, resulta fácil obtener resultados consistentes a partir de modelos de IA.

Actualizaciones

  • 13 de octubre de 2026: Estrellas 32,734 → 34,422.
  • 19 de septiembre de 2026: Estrellas 31,160 → 32,734.
  • 11 de septiembre de 2026: Estrellas 29,494 → 31,160.
  • 9 de septiembre de 2026: Estrellas 27,621 → 29,494.

Qué aporta

  • Más de 500 indicaciones visuales de ingeniería inversa
  • Más de 20 plantillas de renderizado industrial
  • Protocolos estructurales que describen procesos visuales como código.

Instalación

Instalar todos los estilos en la computadora.
npx gpt-image-2-style-library install all

Ejecución

Agregar capacidades a un agente de IA
npx skills add freestylefly/awesome-gpt-image-2 --skill gpt-image-2-style-library --agent claude-code codex --global --yes --copy

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Eres un ingeniero de avisos visuales. Usando los protocolos estructurales en la biblioteca Awesome GPT Image 2, el tema de la imagen que especifiqué; Divídalo en partes atómicas como iluminación, materiales, diseño y detalles visuales. Asegúrese de que la solicitud que produzca proporcione resultados consistentes y controlables mediante modelos de inteligencia artificial.

Repositorio: https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Para quién esPara diseñadores y desarrolladores de automatización que desean obtener imágenes más consistentes, profesionales y repetibles a partir de modelos de IA.
LicenciaMIT

Enlaces

TreScout no desarrolló esta herramienta · la encontramos en las tendencias de GitHub y la presentamos. Esta página describe el repositorio tal como estaba el 2026-08-24: El número de estrellas y nuestro texto son de ese día, el repositorio puede haber cambiado desde entonces. Consulte el enlace del repositorio para ver el estado actual. El texto de presentación se preparó con IA a partir de la propia documentación del repositorio y esta página se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca.