Openclaw向けWeShop Flat-Lay AI

標準的な衣料品写真を、Eコマース用の高品質でプロフェッショナルな平置きの商品画像に変換する AI 搭載のジェネレーターです。

sparkleming
v1.0.0
Apr 17, 2026
0
220
0

インストール&ダウンロード

1. ClawHub CLI

レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。

npx clawhub@latest install flat-lay-openapi-skill

2. 手動インストール

スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください

グローバル
~/.openclaw/skills/
ワークスペース
<project>/skills/

優先順位:ワークスペース > ローカル > バンドル

3. プロンプトのインストール

このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。

Clawhubを使って flat-lay-openapi-skill をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください(npm i -g clawhub)。

ダウンロードをご希望ですか?

ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。

WeShop Flat-Lay AI とは?

flat-lay-openapi-skill は、Eコマースコンテンツの作成を合理化するために設計された Openclaw Skills ライブラリ内の専門的なツールです。WeShop OpenAPI を活用することで、このスキルは開発者や AI エージェントがプログラムによって衣服やモデルの生写真を、オンラインストアフロントやマーケティング資料に適したクリーンでプロフェッショナルな平置きディスプレイに変換することを可能にします。

このスキルは、高度な生成 AI モデル(nano および nano2)への架け橋として機能し、出力解像度、アスペクト比、バッチ処理を細かく制御できます。視覚的な一貫性と高忠実度の出力がデジタル小売の成功に不可欠な、ハイパフォーマンスなワークフロー向けに設計されています。

WeShop Flat-Lay AI のユースケース

  • シンプルなスマートフォンのスナップショットから、Shopify や Amazon のリスティング用の平置き商品写真を自動生成します。
  • 衣料品カタログ全体をバッチ処理して、ブランドのウェブサイト全体で統一されたビジュアルスタイルを確保します。
  • 特定の平置きの背景に合わせてテキストの説明を調整することで、ローカライズされた、またはテーマに沿ったマーケティングアセットを作成します。
  • モデルショットをデジタルで平置き画像に変換することで、スタジオ撮影のコストを削減します。

WeShop Flat-Lay AI の仕組み

  1. ユーザーは衣服またはモデルの写真の URL を提供するか、assets エンドポイント経由でローカル画像をアップロードします。
  2. テキストの説明や希望の解像度を含む指定されたパラメーターとともに、POST リクエストが Openclaw Skills エージェントに送信されます。
  3. スキルは WeShop OpenAPI で実行を開始し、一意の実行 ID を返します。
  4. エージェントは、画像処理が Pending から Success に移行するまでステータスエンドポイントをポーリングします。
  5. 最終的な高解像度の平置き画像が、Eコマースアプリケーションで使用するために結果のペイロードから取得されます。

WeShop Flat-Lay AI のセットアップ

このスキルを使用するには、有効な WeShop API キーで環境を構成する必要があります。開始するには、次の手順に従ってください。

  1. WeShop 公式ポータル から API キーを取得します。
  2. ターミナルで環境変数を設定します。
export WESHOP_API_KEY='your_api_key_here'
  1. Openclaw Skills 環境が openapi.weshop.ai への HTTPS アクセス権を持っていることを確認してください。

WeShop Flat-Lay AI のデータスキーマとタクソノミー

このスキルは、構造化されたリクエスト/レスポンスのライフサイクルを通じてデータを管理します。以下は、実行と追跡のための主要な schema です。

Data Object Description Key Fields
Input 元画像のメタデータ originalImage (URL)
Params 生成設定 modelName, imageSize, aspectRatio, batchCount
Status ライフサイクル追跡 executionId, status (Pending, Success, Failed)
Output 結果のアセット data.executions[*].result[*].image

生成されたすべてのアセットは、WeShop アセット管理システムを介して再利用可能な URL として提供されます。

WeShop Flat-Lay AI の高度な機能

  • ユーザーが nano(標準)と nano2(高性能)の AI エンジンを切り替えられるマルチモデルサポート。
  • 印刷品質に対応する最大 4K までの出力スケールをサポートする高解像度エクスポート機能。
  • 1 回の実行で最大 16 個のバリエーションを作成できるバッチ生成のサポート。
  • さまざまなソーシャルメディアやウェブデザインのレイアウトに合わせて、柔軟なアスペクト比制御(1:1 から 21:9 まで)。
  • 平置き画像を生成する前に、複雑な背景から衣服を正確に分離する内蔵の画像セグメンテーション。

SKILL.md


ローディング

関連するOpenclawのスキル

METADATA

Requires
Github Stars: 0
forks: 0

特徴*