OpenMontage Grok 提示工程指南Grok Imagine 图像编辑与参考图视频生成实战【免费下载链接】OpenMontageWorlds first open-source, agentic video production system. 12 production pipelines, 100 tools, 700 agent skill and production-knowledge files. Turn your AI coding assistant into a full video production studio.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenMontage本指南基于 OpenMontage 仓库的 grok-prompting.md系统讲解 xAI Grok Imagine 系列模型grok_image与grok_video的提示词编写方法何时选择 Grok、图像编辑与多图合成的提示结构、参考图视频的占位符写法以及如何与仓库中的视频选择器、评分路由机制配合使用。读完你将掌握在 OpenMontage 的 12 条生产管线中为 Grok 写出高质量、可复现、符合模型特性的提示词并懂得在何种任务场景下优先选用 Grok 而非其他生成器。何时选择 Grok适用场景判断Grok 不是万能的默认选择它的优势集中在「编辑既有素材」与「参考图驱动的生成」这两类任务上。文档给出的判断标准如下编辑已有图像而非从零生成需要对一张现成图片做风格迁移、局部替换或重绘合并多张源图为一张输出把多个人物、产品或场景元素合成到同一画面生成受参考图影响、但不需要锁定首帧的短视频参考图只提供身份、服装、产品的「影响因素」构图与运动由模型自由发挥希望用同一家供应商同时处理图像与视频且两者提示词语法相近降低切换成本。从源码角度这四条判断标准与工具元数据一一对应。grok_image在 tools/graphics/grok_image.py 中声明capabilities [generate_image, edit_image, text_to_image, image_to_image, style_transfer]supports中image_edit、multiple_reference_images均为Truegrok_video在 tools/video/grok_video.py 中声明capabilities [text_to_video, image_to_video, reference_to_video]。这正是文档建议在「图像编辑/合成」与「参考条件视频」场景优先使用 Grok 的底层依据。Grok Image图像生成与编辑提示词最佳提示结构Grok 图像提示遵循一个五段式骨架覆盖主体、变化、环境、风格与光效[subject] [action or change] [setting] [one style anchor] [lighting]要点在于「one style anchor」——只保留一个风格锚点。文档在常见错误中特别强调风格标签堆砌过多、场景信息过少是 Grok 输出混乱的头号原因。宁可让风格描述具体cinematic sodium-vapor lighting, realistic photography也不要罗列五六个互相冲突的风格词。编辑提示直接描述变化编辑类提示的核心原则是直接命名你想要的变换而不是复述原图细节。文档给出三个范例Render this as a pencil sketch with detailed shading.重绘为铅笔素描Replace the plain t-shirt with a dark green bomber jacket.替换单品Combine these two people into the same sunny park scene.合并人物到同一场景一个重要的边界不要过度指定未变化的细节除非这些细节的保留至关重要。Grok 的编辑模型会从输入图中读取不变的上下文提示词里复述得越多越容易引入与模型理解冲突的描述。多图合成交代输入来源与空间关系合成类提示需要向 Grok 说明三件事哪个来源提供哪个人物who comes from which source什么应该保持独立what should stay separate最终场景发生在哪里where the final scene takes place。文档示例Place the person from image 1 and the person from image 2 on the same subway platform at dusk, standing shoulder to shoulder, cinematic sodium-vapor lighting, realistic photography.底层实现与调用细节grok_image的参数设计直接支撑上述提示结构generation_mode支持generate/edit两种模式源码在 _build_payload 中会根据是否提供输入图自动切换只要传入image_url/image_path单图或image_urls/image_paths多图模式即自动转为edit并分别调用 xAI 的/v1/images/edits与/v1/images/generations端点本地图片通过_file_to_data_uri转为 base64 data URI 上传远程图片则直接以 URL 传递输出支持aspect_ratio如1:1、3:2、16:9、9:16、resolution1k/2k与n一次生成 110 张成本估算在estimate_cost中实现每张生成图 $0.02每张输入编辑图额外 $0.002可用性由环境变量XAI_API_KEY决定get_status()未检测到密钥时返回UNAVAILABLE。Grok Video视频提示词结构最佳提示结构视频提示词比图像多出镜头、运镜与情绪三个维度[shot] [camera movement] [subject] [main motion beat] [environment] [lighting] [tone]其中main motion beat主要运动节拍是 Grok 视频提示的灵魂——模型需要知道画面里「发生了什么」而不是只看到静态描述。这与仓库通用视频提示技能 video-gen-prompting.md 中「主体运动必须按时间顺序描述」的 5 方面骨架Subject / Subject Motion / Scene / Spatial / Camera一脉相承。参考图视频用占位符绑定身份与产品Grok 支持在提示词中引用源图占位符语法为IMAGE_1、IMAGE_2等。文档示例Medium full shot, slow push-in. The model from IMAGE_1 walks onto a clean white runway wearing the jacket from IMAGE_2. Soft studio lighting, premium fashion campaign, confident expression.这里的用法是为每张参考图分配一个明确的角色身份来自图 1、服装来自图 2模型据此在运动画面中保持人物、服装或产品的一致性。通用视频技能文档的迭代策略第 6 条也印证了这一点「对于 Grok 参考图视频用IMAGE_1、IMAGE_2等占位符为每张源图分配清晰的角色」。Image-to-Video 与 Reference-to-Video 的本质区别这是 Grok 视频最容易混淆的一对概念image-to-video图生视频源图充当首帧画面从这张图开始运动构图被首帧锁定reference-to-video参考图驱动源图只作为影响因子提供身份/服装/产品的一致性约束但不冻结构图模型可以自由设计机位、景别与运动。在grok_video的工具参数中两者对应不同的输入通道image_to_video使用单个image_url/image_path而reference_to_video使用数组reference_image_urls/reference_image_paths对应operation枚举的三种取值text_to_video/image_to_video/reference_to_video。video_selector在 tools/video/video_selector.py 中也将这两个操作列入MOTION_REQUIRED_OPERATIONS——它们必须路由到真正的视频生成器绝不能降级回图像工具。常见错误清单文档归纳的四类高频错误本质都可归结为「没有尊重 Grok 的参考图语义与单镜头约束」错误原因正确做法把参考图当作严格分镜板参考图是影响输入不是帧锁定只在需要锁定首帧时用 image-to-video一个片段里写多个场景变化单次生成只负责一个连续镜头一个 clip 一个场景多场景拆成多次生成堆砌太多风格标签、场景信息太少风格词无法约束像素用 1 个风格锚点 具体场景/光效描述使用 make it better 这类模糊编辑词没有命名具体变化直接写出期望的变换换装、重绘、合成OpenMontage 集成路由与选择器配合文档的「OpenMontage Guidance」部分给出了三条实战指引它们都建立在仓库真实的工具生态之上图像编辑或合成优先用grok_image。在 image-provider-usage.md 的场景选型表中「风格迁移 / 重绘已有图像」与「多图合并 / 合成」两行的首选供应商都是grok_image$0.02/输出 $0.002/输入图回退到openai_image。对于从现有图像出发的任务应使用generation_modeedit以只路由到支持编辑的工具。参考条件视频优先用grok_video。当需求依赖把输入图中的人物、服装或产品带入运动画面时grok_video的reference_to_video是直接命中方案。纯电影感运动、无参考约束时与 Runway、Veo、Kling 对比后再锁定供应商。此时选择器会基于评分自动路由。video_selector的preferred_provider参数可以强制偏向 Grok但有一个阈值保护默认preferred_provider_gap 0.15若偏好供应商的最佳得分低于全局最高分超过该差距则忽略偏好、回退到最高分供应商。因此提示词质量不仅决定生成效果也直接影响 Grok 在评分路由中的排序。评分路由原理Grok 如何进入排行榜Grok 在 OpenMontage 的路由系统中被公平定价需要说明其评分来源。grok_video显式声明了quality_score 0.9与 Seedance0.95、Runway / Higgsfield0.9同级原因在其源码注释与 test_grok_video_quality_score.py 中有明确记录Grok 原生支持单次生成同步音频对白 口型 音效具备native_audio、lip_sync、cinematic_quality等特性若缺少 quality_score评分器只能依据 supports/stability 标志计分会相对同类旗舰供应商被低估。lib/scoring.py 的评分逻辑进一步印证当任务出现cinematic、film、trailer、epic等意图词时满足 3 项以上高级特性native_audio、multi_shot、camera_direction、lip_sync、cinematic_quality的供应商会获得 task_fit 0.15 与 output_quality 0.10 的加成wants_reference_conditioning任务中支持reference_to_video/reference_image的工具获得 task_fit 0.18、control 0.12 加成。这些正是 Grok 的强项字段理解评分规则有助于在编写提示词时同步规划路由。成本与参数速查工具模型计费源码 estimate_cost 口径关键参数grok_imagegrok-imagine-image$0.02/生成图 $0.002/输入图generation_mode、aspect_ratio、resolution(1k/2k)、n(1-10)grok_videogrok-imagine-video480p $0.05/秒、720p $0.07/秒 $0.002/输入图operation、duration(1-15s)、aspect_ratio、resolution(480p/720p)两者均需设置XAI_API_KEY环境变量方可调用属于 BETA 稳定性、API 运行时、随机确定性STOCHASTIC的生成类工具。grok_video的not_good_for明确标注「不支持离线生成」fallback_tools指向veo_video、runway_video、kling_video、minimax_video——当 Grok 不可用或评分不占优时选择器会沿这条链路回退。写作提示词的核心心法综合文档与仓库实践将 Grok 提示词方法论收敛为三条先定任务类型再选提示结构从零生成走五段式图像/七段式视频骨架编辑走「直接命名变换」合成走「来源—独立项—场景」三要素参考图视频用IMAGE_N占位符分配角色。尊重参考图的语义边界需要锁定首帧用 image-to-video只需要影响因子用 reference-to-video两者不可混用。用场景信息约束像素用单一风格锚点定调风格标签克制场景、光效、镜头语言具体——这既提升生成质量也让 Grok 在评分路由中占据有利位置。【免费下载链接】OpenMontageWorlds first open-source, agentic video production system. 12 production pipelines, 100 tools, 700 agent skill and production-knowledge files. Turn your AI coding assistant into a full video production studio.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenMontage创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 OpenMontage Grok 提示工程指南：Grok Imagine 图像编辑与参考图视频生成实战
OpenMontage Grok 提示工程指南Grok Imagine 图像编辑与参考图视频生成实战【免费下载链接】OpenMontageWorlds first open-source, agentic video production system. 12 production pipelines, 100 tools, 700 agent skill and production-knowledge files. Turn your AI coding assistant into a full video production studio.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenMontage本指南基于 OpenMontage 仓库的 grok-prompting.md系统讲解 xAI Grok Imagine 系列模型grok_image与grok_video的提示词编写方法何时选择 Grok、图像编辑与多图合成的提示结构、参考图视频的占位符写法以及如何与仓库中的视频选择器、评分路由机制配合使用。读完你将掌握在 OpenMontage 的 12 条生产管线中为 Grok 写出高质量、可复现、符合模型特性的提示词并懂得在何种任务场景下优先选用 Grok 而非其他生成器。何时选择 Grok适用场景判断Grok 不是万能的默认选择它的优势集中在「编辑既有素材」与「参考图驱动的生成」这两类任务上。文档给出的判断标准如下编辑已有图像而非从零生成需要对一张现成图片做风格迁移、局部替换或重绘合并多张源图为一张输出把多个人物、产品或场景元素合成到同一画面生成受参考图影响、但不需要锁定首帧的短视频参考图只提供身份、服装、产品的「影响因素」构图与运动由模型自由发挥希望用同一家供应商同时处理图像与视频且两者提示词语法相近降低切换成本。从源码角度这四条判断标准与工具元数据一一对应。grok_image在 tools/graphics/grok_image.py 中声明capabilities [generate_image, edit_image, text_to_image, image_to_image, style_transfer]supports中image_edit、multiple_reference_images均为Truegrok_video在 tools/video/grok_video.py 中声明capabilities [text_to_video, image_to_video, reference_to_video]。这正是文档建议在「图像编辑/合成」与「参考条件视频」场景优先使用 Grok 的底层依据。Grok Image图像生成与编辑提示词最佳提示结构Grok 图像提示遵循一个五段式骨架覆盖主体、变化、环境、风格与光效[subject] [action or change] [setting] [one style anchor] [lighting]要点在于「one style anchor」——只保留一个风格锚点。文档在常见错误中特别强调风格标签堆砌过多、场景信息过少是 Grok 输出混乱的头号原因。宁可让风格描述具体cinematic sodium-vapor lighting, realistic photography也不要罗列五六个互相冲突的风格词。编辑提示直接描述变化编辑类提示的核心原则是直接命名你想要的变换而不是复述原图细节。文档给出三个范例Render this as a pencil sketch with detailed shading.重绘为铅笔素描Replace the plain t-shirt with a dark green bomber jacket.替换单品Combine these two people into the same sunny park scene.合并人物到同一场景一个重要的边界不要过度指定未变化的细节除非这些细节的保留至关重要。Grok 的编辑模型会从输入图中读取不变的上下文提示词里复述得越多越容易引入与模型理解冲突的描述。多图合成交代输入来源与空间关系合成类提示需要向 Grok 说明三件事哪个来源提供哪个人物who comes from which source什么应该保持独立what should stay separate最终场景发生在哪里where the final scene takes place。文档示例Place the person from image 1 and the person from image 2 on the same subway platform at dusk, standing shoulder to shoulder, cinematic sodium-vapor lighting, realistic photography.底层实现与调用细节grok_image的参数设计直接支撑上述提示结构generation_mode支持generate/edit两种模式源码在 _build_payload 中会根据是否提供输入图自动切换只要传入image_url/image_path单图或image_urls/image_paths多图模式即自动转为edit并分别调用 xAI 的/v1/images/edits与/v1/images/generations端点本地图片通过_file_to_data_uri转为 base64 data URI 上传远程图片则直接以 URL 传递输出支持aspect_ratio如1:1、3:2、16:9、9:16、resolution1k/2k与n一次生成 110 张成本估算在estimate_cost中实现每张生成图 $0.02每张输入编辑图额外 $0.002可用性由环境变量XAI_API_KEY决定get_status()未检测到密钥时返回UNAVAILABLE。Grok Video视频提示词结构最佳提示结构视频提示词比图像多出镜头、运镜与情绪三个维度[shot] [camera movement] [subject] [main motion beat] [environment] [lighting] [tone]其中main motion beat主要运动节拍是 Grok 视频提示的灵魂——模型需要知道画面里「发生了什么」而不是只看到静态描述。这与仓库通用视频提示技能 video-gen-prompting.md 中「主体运动必须按时间顺序描述」的 5 方面骨架Subject / Subject Motion / Scene / Spatial / Camera一脉相承。参考图视频用占位符绑定身份与产品Grok 支持在提示词中引用源图占位符语法为IMAGE_1、IMAGE_2等。文档示例Medium full shot, slow push-in. The model from IMAGE_1 walks onto a clean white runway wearing the jacket from IMAGE_2. Soft studio lighting, premium fashion campaign, confident expression.这里的用法是为每张参考图分配一个明确的角色身份来自图 1、服装来自图 2模型据此在运动画面中保持人物、服装或产品的一致性。通用视频技能文档的迭代策略第 6 条也印证了这一点「对于 Grok 参考图视频用IMAGE_1、IMAGE_2等占位符为每张源图分配清晰的角色」。Image-to-Video 与 Reference-to-Video 的本质区别这是 Grok 视频最容易混淆的一对概念image-to-video图生视频源图充当首帧画面从这张图开始运动构图被首帧锁定reference-to-video参考图驱动源图只作为影响因子提供身份/服装/产品的一致性约束但不冻结构图模型可以自由设计机位、景别与运动。在grok_video的工具参数中两者对应不同的输入通道image_to_video使用单个image_url/image_path而reference_to_video使用数组reference_image_urls/reference_image_paths对应operation枚举的三种取值text_to_video/image_to_video/reference_to_video。video_selector在 tools/video/video_selector.py 中也将这两个操作列入MOTION_REQUIRED_OPERATIONS——它们必须路由到真正的视频生成器绝不能降级回图像工具。常见错误清单文档归纳的四类高频错误本质都可归结为「没有尊重 Grok 的参考图语义与单镜头约束」错误原因正确做法把参考图当作严格分镜板参考图是影响输入不是帧锁定只在需要锁定首帧时用 image-to-video一个片段里写多个场景变化单次生成只负责一个连续镜头一个 clip 一个场景多场景拆成多次生成堆砌太多风格标签、场景信息太少风格词无法约束像素用 1 个风格锚点 具体场景/光效描述使用 make it better 这类模糊编辑词没有命名具体变化直接写出期望的变换换装、重绘、合成OpenMontage 集成路由与选择器配合文档的「OpenMontage Guidance」部分给出了三条实战指引它们都建立在仓库真实的工具生态之上图像编辑或合成优先用grok_image。在 image-provider-usage.md 的场景选型表中「风格迁移 / 重绘已有图像」与「多图合并 / 合成」两行的首选供应商都是grok_image$0.02/输出 $0.002/输入图回退到openai_image。对于从现有图像出发的任务应使用generation_modeedit以只路由到支持编辑的工具。参考条件视频优先用grok_video。当需求依赖把输入图中的人物、服装或产品带入运动画面时grok_video的reference_to_video是直接命中方案。纯电影感运动、无参考约束时与 Runway、Veo、Kling 对比后再锁定供应商。此时选择器会基于评分自动路由。video_selector的preferred_provider参数可以强制偏向 Grok但有一个阈值保护默认preferred_provider_gap 0.15若偏好供应商的最佳得分低于全局最高分超过该差距则忽略偏好、回退到最高分供应商。因此提示词质量不仅决定生成效果也直接影响 Grok 在评分路由中的排序。评分路由原理Grok 如何进入排行榜Grok 在 OpenMontage 的路由系统中被公平定价需要说明其评分来源。grok_video显式声明了quality_score 0.9与 Seedance0.95、Runway / Higgsfield0.9同级原因在其源码注释与 test_grok_video_quality_score.py 中有明确记录Grok 原生支持单次生成同步音频对白 口型 音效具备native_audio、lip_sync、cinematic_quality等特性若缺少 quality_score评分器只能依据 supports/stability 标志计分会相对同类旗舰供应商被低估。lib/scoring.py 的评分逻辑进一步印证当任务出现cinematic、film、trailer、epic等意图词时满足 3 项以上高级特性native_audio、multi_shot、camera_direction、lip_sync、cinematic_quality的供应商会获得 task_fit 0.15 与 output_quality 0.10 的加成wants_reference_conditioning任务中支持reference_to_video/reference_image的工具获得 task_fit 0.18、control 0.12 加成。这些正是 Grok 的强项字段理解评分规则有助于在编写提示词时同步规划路由。成本与参数速查工具模型计费源码 estimate_cost 口径关键参数grok_imagegrok-imagine-image$0.02/生成图 $0.002/输入图generation_mode、aspect_ratio、resolution(1k/2k)、n(1-10)grok_videogrok-imagine-video480p $0.05/秒、720p $0.07/秒 $0.002/输入图operation、duration(1-15s)、aspect_ratio、resolution(480p/720p)两者均需设置XAI_API_KEY环境变量方可调用属于 BETA 稳定性、API 运行时、随机确定性STOCHASTIC的生成类工具。grok_video的not_good_for明确标注「不支持离线生成」fallback_tools指向veo_video、runway_video、kling_video、minimax_video——当 Grok 不可用或评分不占优时选择器会沿这条链路回退。写作提示词的核心心法综合文档与仓库实践将 Grok 提示词方法论收敛为三条先定任务类型再选提示结构从零生成走五段式图像/七段式视频骨架编辑走「直接命名变换」合成走「来源—独立项—场景」三要素参考图视频用IMAGE_N占位符分配角色。尊重参考图的语义边界需要锁定首帧用 image-to-video只需要影响因子用 reference-to-video两者不可混用。用场景信息约束像素用单一风格锚点定调风格标签克制场景、光效、镜头语言具体——这既提升生成质量也让 Grok 在评分路由中占据有利位置。【免费下载链接】OpenMontageWorlds first open-source, agentic video production system. 12 production pipelines, 100 tools, 700 agent skill and production-knowledge files. Turn your AI coding assistant into a full video production studio.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenMontage创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考