FIBO 1.5 raccolta di prompt: 6 scenari da copiare direttamente per generare immagini

TL;DR

• 6 scenari pronti all'uso: immagine prodotto con testo sull'etichetta, insegna di negozio, ritratto in luce naturale, food dall'alto (generati con fibo-gen-1.5/text-to-image), cambio d'abito composito e sostituzione sfondo con maschera (editati con fibo-edit-1.5/image-to-image), tutti risultati reali.
• Generazione ed editing costano $0.0575 a immagine (vedi pagina prezzi); i link sotto ogni prompt/istruzione si aprono con i campi già compilati, scegli il rapporto e puoi eseguire (vedi guida all'integrazione).
• I nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione; con $10 si generano circa 173 immagini.

Scenario 1: immagine prodotto con testo sull'etichetta

Luxury product photo of an amber glass perfume bottle on wet black marble, gold cap, soft rim light, droplets on the glass, the label reads 'NOIR 07' in elegant serif letters

(Significato in cinese: foto di un profumo di lusso: bottiglia di vetro ambrato su marmo nero bagnato, tappo dorato, luce di contorno morbida, goccioline sul vetro, l'etichetta dice NOIR 07. Scegli il rapporto 4:5.)

Genera con questo prompt →

fibo-gen-1.5/text-to-image, 4:5, 768×960, $0.0575.

Come scriverlo: inserisci il testo nel prompt con la formula the label reads '…', seguita dallo stile del font (elegant serif letters) — in questa immagine NOIR 07 è reso lettera per lettera in modo accurato.

Scenario 2: insegna di negozio

Street photo of a small bakery storefront at dawn, hand-painted sign reading 'MORNING CRUMB BAKERY' above the door, baskets of bread in the window

(Significato in cinese: facciata di una piccola panetteria all'alba, insegna dipinta a mano sopra la porta con scritto MORNING CRUMB BAKERY, cesti di pane in vetrina. Scegli il rapporto 16:9.)

Genera con questo prompt →

fibo-gen-1.5/text-to-image, 16:9, 1024×576, $0.0575.

Come scriverlo: per le insegne usa sign reading '…' above the door per indicare contenuto e posizione; per testi da insegna, caratteri grandi (striscione sulla facciata) sono resi correttamente più facilmente rispetto ai caratteri piccoli.

Scenario 3: ritratto in luce naturale

Natural light portrait of a young ceramic artist in her studio, clay-dusted apron, holding a freshly thrown bowl, soft window light, realistic skin texture

(Significato in cinese: giovane ceramista nel suo laboratorio, grembiule sporco di argilla, tiene in mano una ciotola appena tornita, luce morbida dalla finestra, texture della pelle realistica. Scegli il rapporto 3:4.)

Genera con questo prompt →

fibo-gen-1.5/text-to-image, 3:4, 768×1024, $0.0575.

Come scriverlo: professione + ambiente + un'azione con un oggetto di scena (clay-dusted apron, holding a bowl); per i ritratti realistici scrivi realistic skin texture, non accumulare «ultra HD».

Scenario 4: food dall'alto

Overhead food photograph of a bowl of ramen with soft-boiled egg, chashu and scallions on a dark wooden table, chopsticks, steam

(Significato in cinese: una ciotola di ramen ripresa dall'alto su un tavolo di legno scuro: uovo molle, chashu, cipollotti, bacchette accanto, vapore che sale. Scegli il rapporto 1:1.)

Genera con questo prompt →

fibo-gen-1.5/text-to-image, 1:1, 1024×1024, $0.0575.

Come scriverlo: per la ripresa dall'alto scrivi Overhead food photograph; elenca gli ingredienti uno per uno (uovo molle, chashu, cipollotti), la parola steam suggerisce il vapore.

Scenario 5: cambio d'abito composito (editing)

Dress the woman in image 1 with the mustard corduroy jacket from image 2, worn open over her white t-shirt. Keep her pose, face and the studio background.

(Significato in cinese: fai indossare alla donna dell'immagine 1 la giacca di velluto a coste color senape dell'immagine 2, aperta sopra la sua t-shirt bianca, mantenendo invariati posa, volto e sfondo dello studio fotografico. È una composizione a due immagini di fibo-edit-1.5/image-to-image: immagine della persona + immagine del capo.)

Esegui questa istruzione nella pagina del modello Edit →

fibo-edit-1.5/image-to-image, 3:4, 768×1024, $0.0575.

Come scriverlo: nell'istruzione fai riferimento a image 1 / image 2 (l'ordine è quello di image_urls), e alla fine specifica cosa mantenere (Keep her pose, face and…) — ciò che non scrivi lo decide il modello, ciò che scrivi è più stabile.

Scenario 6: maschera per modificare solo il pavimento (editing)

Replace the floor under the sneaker with light wooden planks.

(Significato in cinese: sostituisci il pavimento sotto la sneaker con assi di legno chiaro. Editing con maschera: bianco = area da modificare, nero = da mantenere; input 1 immagine della sneaker + 1 maschera.)

Esegui questa istruzione nella pagina del modello Edit →

fibo-edit-1.5/image-to-image, editing con maschera, 1:1, 1024×1024, $0.0575.

Come scriverlo: l'istruzione con maschera descrive solo in cosa trasformare l'area bianca, una frase basta; nota che in FIBO il bianco = modifica (al contrario di alcuni modelli di editing), e le dimensioni della maschera devono corrispondere all'immagine originale.

Come scrivere i prompt (3 righe)

1. Generazione: soggetto + piano d'appoggio/scena + luce + (opzionale) the label reads '…' per il testo; editing: una frase che dice cosa cambiare + una frase che dice cosa mantenere.
2. Metti il testo tra virgolette, lettera per lettera, seguito da posizione e font; testi grandi come insegne ed etichette sono i più stabili.
3. Se vuoi riprodurre, non passare seed (default fisso 5555); se vuoi cambiare variante, passa esplicitamente un nuovo seed.

Domande frequenti

Anche negli articoli in cinese i prompt sono in inglese?

Sì, in inglese. I link precompilano il testo originale dei blocchi di codice.

Si può passare direttamente il risultato generato all'editing?

Sì. Le due API hanno lo stesso prezzo: trasformare un'immagine base in un set costa $0.0575 per immagine.

Quante immagini si possono passare all'editing al massimo?

Al massimo 4, riferendosi nell'istruzione come image 1, image 2; la maschera può essere abbinata solo a 1 immagine.

Prossimo passo: scegli lo scenario più vicino al tuo business, clicca sul link per compilare automaticamente il prompt, genera prima un'immagine base, poi trasformala in un set con una singola istruzione.