JSON 轉圖片 AI – 程式化、一致的圖片生成
別再猜測模型下一步會做什麼。JSON 轉圖片 AI 讓您能以結構化 JSON 結構描述來描繪場景,並將其轉換為可重複、可版本控制、可比較差異和重複使用的 AI 圖片。在 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 和 NanoBanana 上執行相同的規格,全都在您已用於 JSON 轉影片的相同工作流程中完成。

{
"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."
}
}
}什麼是 JSON 轉圖片 AI?
一款用於程式化、結構化提示的 JSON 圖片產生器,以可預測的輸出來取代提示詞輪盤賭。

JSON 轉圖片主要功能
一切皆以 JSON 為核心建構,因此您可以透過真正可擴展的工作流程,從結構化提示詞直接產生可用於生產的 AI 圖片。

為何在 JSONtoVideo.org 上選擇 JSON 轉圖片 AI
大多數工具只是對純文字提示詞進行包裝。而此工具是圍繞 JSON 工作流程設計的,讓您的 AI 圖片表現得更像可靠的基礎設施,而非一次性的實驗。
從第一天起就圍繞 JSON 建構
許多產生器是在文字提示引擎之上附加 JSON 功能;在這裡,JSON 是主要介面。您不必再儲存提示詞的螢幕截圖,而是保留一份清晰的 JSON 合約,易於閱讀、審查和比較差異,讓每張圖片在數月後仍可重現。
多種 AI 圖片模型,單一使用者介面
在同一個地方選擇 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 和 NanoBanana,並向它們發送相同的結構描述。您可以減少對特定供應商的依賴,對品質和速度進行基準測試,同時為您的團隊保持一個熟悉的操作介面。
真正可重複使用的預設集
將您最佳的 JSON 設定轉為鎖定的預設集,用於產品照、社群廣告或關鍵視覺。團隊中的任何人都可以選擇一個預設集,只需編輯幾個欄位,即可產生符合品牌風格的新圖片,而無需每次都重新發明提示詞。
比手動調整提示詞更快
您不必從頭開始重寫提示詞,而是可以一次微調一個 JSON 欄位,並立即看到效果。這使得優化過程更像是 A/B 測試,而不是猜測,尤其是在您每週需要產生數十或數百個素材時。
符合實際的工程工作流程
因為提示詞是純 JSON,您可以將它們儲存在 Git 中,進行 Pull Request 審查,並像追蹤程式碼一樣追蹤變更。這使得將 JSON 定義整合到您自己的腳本、排程器或圖片 API 中,並為 AI 藝術建立 CI/CD 風格的管道變得簡單直接。
與 JSON 轉影片對齊
對主體、環境和相機的相同結構化描述,可以同時驅動您的靜態圖片和 Veo 3.1 / Sora 2 影片。只需設計一次場景,用 JSON 轉圖片 AI 產生關鍵視覺,然後在 JSON 轉影片工具中重複使用核心欄位來製作匹配的動態短片。
如何使用 JSON 轉圖片 AI
工作流程刻意設計得非常簡單:一次性定義您的 JSON,選擇一個模型,然後在您需要的任意多張圖片中重複使用相同的結構描述。

貼上或建立您的 JSON 結構描述
首先貼上一個現有的 JSON 圖片定義,或使用引導式表單從頭開始建立一個。填寫主體、環境、風格、光線、相機和負面提示詞的欄位,讓 AI 理解場景的每個部分,而不是從一個模糊的句子中猜測。

選擇一個 AI 圖片模型
從模型選擇器中選擇 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 或 NanoBanana。工具會驗證您的 JSON,將其對應到模型預期的參數,並在您點擊生成前警告您有關遺漏或不支援的欄位。

產生、比較並儲存預設集
渲染您的圖片,然後可選擇性地在多個模型上重新執行相同的 JSON,以比較風格、清晰度和真實感。一旦您滿意,就將該 JSON 儲存為預設集,這樣您團隊中的任何人都可以重複使用它來製作新產品、行銷活動或資料集的圖片,只需進行少量編輯。
JSON 轉圖片 AI 常見問題
關於使用 JSON 結構描述透過 Grok Image、Qwen Image、z Image 和 NanoBanana 模型產生 AI 圖片的最常見問題解答。
什麼是 JSON 轉圖片 AI,它與一般的圖片產生器有何不同?
JSON 轉圖片 AI 是一款 JSON 圖片產生器,讓您可以用結構化的 JSON 物件來描述圖片的每個部分,而不是單純的一行文字。像是主體、風格、光線和相機等欄位都是明確的,因此您可以重現結果、與團隊成員分享確切的規格,並避免傳統僅依賴提示詞工具的隨機性。
此 JSON 圖片產生器支援哪些 AI 圖片模型?
目前此工具專注於 Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro 和 NanoBanana。您可以將相同的 JSON 規格發送到每個模型,比較品質,並根據您的風格和預算選擇最適合的引擎進行標準化,同時保持結構描述的穩定性。
我需要懂 JSON 才能使用 JSON 轉圖片 AI 嗎?
不需要。您可以從視覺化編輯器開始,它提供了簡單的欄位、滑桿和下拉選單,同時在幕後撰寫有效的 JSON。當您熟悉後,可以打開 JSON 視圖,複製並貼到您自己的工具中,或在需要更多控制時手動編輯進階欄位。
我可以用 JSON 轉圖片 AI 於商業專案嗎?
可以。許多用戶在電子商務、SaaS 和創意工作中依賴結構化 JSON 提示詞,因為在這些領域一致性至關重要。您有責任遵守底層模型和資產的使用條款,但您的 JSON 結構描述將保持私密,不會被用來訓練共享模型。
我的 JSON 提示詞在不同模型間的可重用性如何?
我們的目標是讓您的核心結構描述在 Grok Image、Qwen Image、z Image 和 NanoBanana 的不同變體中保持相同。您可能仍需要針對每個引擎微調風格或強度,但像主體、環境和相機等欄位會保持穩定,因此您可以在不同供應商之間切換而無需從頭開始。
我可以用程式碼或 API 自動化 JSON 轉圖片 AI 嗎?
因為所有內容都是以 JSON 定義的,所以圍繞此工具進行自動化非常容易。許多團隊在自己的系統中產生或儲存 JSON,然後在呼叫圖片模型 API 或在應用程式內部工作時重複使用。只要您的工作流程支援 JSON,您就可以將 JSON 轉圖片 AI 整合到腳本、排程器或低程式碼工具中,無需使用特殊格式。
告別提示詞輪盤賭——開始使用 JSON 轉圖片 AI
產生幾個測試場景,比較不同模型,感受結構化 JSON 圖片生成相較於自由形式提示詞是多麼地從容。您的 JSON 結構描述將保持私密,並且隨時可以匯出以在您自己的技術棧中重複使用。
