JSON 转图像 AI – 程序化、一致的图像生成
告别猜测模型下一步会做什么。JSON 转图像 AI 允许您将场景描述为结构化的 JSON 模式,并将其转化为可版本化、可比较差异和可复用的 AI 图像。在 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 和 NanoBanana 上运行相同的规范,一切都在驱动您 JSON 转视频工作的同一工作流中完成。

{
"promptDetails": {
"description": "A construction site scene with the uploaded subject holding up an AR projection of a blueprint over the unfinished structure.",
"styleTags": [
"Industrial",
"Modern Architecture",
"Midday Light",
"Technical Schematics"
]
},
"scene": {
"background": {
"setting": "The top floor of a new skyscraper under construction (exposed concrete and rebar)",
"details": "Distant city skyline visible through open walls, safety netting, hard hats, dust motes in the air, strong texture of raw concrete floor."
},
"subject": {
"description": "The person defined by `[UPLOADED IMAGE]`, wearing a safety vest and hard hat, looking professional.",
"pose": "Standing near the edge, holding an invisible tablet (or hand outstretched) projecting the overlay, looking critically at the structure.",
"focus": "Subject and the projected blueprint are sharp; the background city is slightly softened."
}
},
"overlayObject": {
"type": "Holographic Architectural Blueprint",
"relationshipToEnvironment": "The overlay appears as a complex, translucent blue-line schematic *over* a section of the exposed rebar/wall.",
"transform": "Slightly angled in 3D perspective to match the construction site's structure.",
"surfaceInteraction": "Vibrant, electric blue lines with sharp white measurements, casting a subtle blue light onto the subject's vest and concrete floor.",
"components": {
"section": "Load-Bearing Wall A-4",
"measurement": "Height: 4.2m +/- 0.01m",
"position": "Projected mid-frame, aligned with the structure."
}
},
"technicalStyle": {
"aspectRatio": "16:9",
"photographyStyle": "Editorial, High Detail, Commercial",
"camera": {
"shotType": "Medium Shot",
"angle": "Eye-level, dynamic composition emphasizing vertical lines.",
"depthOfField": "Moderate, ensuring the raw background textures are visible but not distracting."
},
"lighting": {
"type": "Harsh, Clear Midday Sun",
"description": "Strong, directional sunlight creating sharp shadows and bright highlights on metal and concrete."
},
"color": {
"palette": "Concrete grays, safety vest orange/yellow, and electric blue."
}
}
}什么是 JSON 转图像 AI?
一款用于程序化、结构化提示的 JSON 图像生成器,用可预测的输出取代碰运气的提示词。

JSON 转图像主要功能
一切都以 JSON 为核心构建,因此您可以在一个真正可扩展的工作流中,从结构化提示词直接生成生产就绪的 AI 图像。

为何在 JSONtoVideo.org 上选择 JSON 转图像 AI
大多数工具只是对纯文本提示词进行包装。而本工具围绕 JSON 工作流设计,因此您的 AI 图像表现得更像是可靠的基础设施,而非一次性实验。
从第一天起就围绕 JSON 构建
许多生成器只是在文本提示引擎之上附加了 JSON 功能;而在这里,JSON 是主要接口。您无需保存提示词的截图,而是保留一份清晰的 JSON 契约,易于阅读、审查和比较差异,使每张图像在数月后仍可复现。
多个 AI 图像模型,一个用户界面
在同一个地方选择 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 和 NanoBanana,并向它们发送相同的模式。您可以减少供应商锁定,对质量和速度进行基准测试,同时为您的团队保留一个熟悉的用户界面。
真正可复用的预设
将您最佳的 JSON 配置转化为用于产品照片、社交广告或关键视觉图的锁定预设。团队中的任何人都可以选择一个预设,仅编辑少数几个字段,就能生成符合品牌风格的新图像,而无需每次都重新发明提示词。
比手动调整提示词更快
您无需从头开始重写提示词,而是可以一次调整一个 JSON 字段,并立即看到效果。这使得优化过程更像是 A/B 测试,而不是猜测,尤其是在您每周需要生成数十或数百个资产时。
适配真实的工程工作流
因为提示词是纯 JSON,您可以将它们存储在 Git 中,进行拉取请求审查,并像代码一样跟踪更改。这使得将 JSON 定义插入到您自己的脚本、调度器或图像 API 中,并为 AI 艺术构建 CI/CD 风格的流水线变得非常简单。
与 JSON 转视频保持一致
对主体、环境和相机的相同结构化描述,既可以驱动您的静态图像,也可以驱动您的 Veo 3.1 / Sora 2 视频。只需设计一次场景,用 JSON 转图像 AI 生成关键视觉图,然后在 JSON 转视频工具中复用核心字段,以生成匹配的动态片段。
如何使用 JSON 转图像 AI
工作流特意设计得非常简单:一次定义您的 JSON,选择一个模型,然后在所需数量的图像中复用同一个模式。

粘贴或构建您的 JSON 模式
首先粘贴一个现有的 JSON 图像定义,或使用引导式表单从头开始构建。填写主体、环境、风格、光照、相机和负面提示等字段,以便 AI 理解场景的每个部分,而不是从一个模糊的句子中猜测。

选择一个 AI 图像模型
从模型选择器中选择 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 或 NanoBanana。在您点击生成之前,该工具会验证您的 JSON,将其映射到模型的预期参数,并就缺失或不支持的字段向您发出警告。

生成、比较并保存预设
渲染您的图像,然后可选择在多个模型上重新运行相同的 JSON,以比较风格、清晰度和真实感。一旦满意,就将该 JSON 保存为预设,这样团队中的任何人只需进行少量编辑,即可将其复用于新产品、新活动或新数据集。
JSON 转图像 AI 常见问题解答
关于使用 JSON 模式通过 Grok Image、Qwen Image、z Image 和 NanoBanana 模型生成 AI 图像的最常见问题解答。
什么是 JSON 转图像 AI?它与普通图像生成器有何不同?
JSON 转图像 AI 是一款 JSON 图像生成器,它允许您使用结构化的 JSON 对象来描述图像的每个部分,而不是单一的一行文本。像主体、风格、光照和相机等字段都是明确的,因此您可以复现结果,与团队成员分享精确的规格,并避免传统纯提示词工具的随机性。
这款 JSON 图像生成器支持哪些 AI 图像模型?
目前,该工具专注于 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 和 NanoBanana。您可以向每个模型发送相同的 JSON 规范,比较质量,并根据您的风格和预算选择合适的引擎进行标准化,同时保持模式的稳定。
我需要懂 JSON 才能使用 JSON 转图像 AI 吗?
不需要。您可以从可视化编辑器开始,它提供了简单的字段、滑块和下拉菜单,并在后台为您编写有效的 JSON。当您熟悉后,可以打开 JSON 视图,将其复制粘贴到您自己的工具中,或者在需要更多控制时手动编辑高级字段。
我可以在商业项目中使用 JSON 转图像 AI 吗?
可以。许多用户在电子商务、SaaS 和对一致性要求较高的创意工作中使用结构化 JSON 提示词。您有责任遵守底层模型和资产的使用条款,但您的 JSON 模式将保持私密,不会用于训练共享模型。
我的 JSON 提示词在不同模型间的可复用性如何?
我们的目标是让您的核心模式在 Grok Image、Qwen Image、z Image 和 NanoBanana 的不同变体中保持一致。您可能仍需要根据每个引擎调整风格或强度,但像主体、环境和相机等字段会保持稳定,因此您可以在不同提供商之间切换而无需从头开始。
我可以用代码或 API 来自动化 JSON 转图像 AI 吗?
因为一切都由 JSON 定义,所以围绕该工具进行自动化非常容易。许多团队在自己的系统中生成或存储 JSON,然后在调用图像模型 API 或在应用内工作时复用它。只要您的工作流支持 JSON,您就可以将 JSON 转图像 AI 集成到脚本、调度器或低代码工具中,而无需使用特殊格式。
告别提示词碰运气——开始使用 JSON 转图像 AI
生成几个测试场景,比较不同模型,感受结构化 JSON 图像生成相比自由格式提示词是多么从容。您的 JSON 模式将保持私密,并可随时导出以在您自己的技术栈中复用。
