@ethansmc/digital-me
v0.2.1
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Digital Me
一个用于创建个人形象 IP 的 Codex 技能。
当前版本:v0.2.1
把真人照片或简短描述,快速变成一个可持续复用的个人形象 IP。
目标不是做一张“一次性头像”,而是帮每个人沉淀一套自己的数字形象系统:主形象、身份锚点、提示词种子、常用状态变体,以及可继续扩展的衣服/道具/场景参考。
安装
推荐直接从 npm registry 安装到 Codex:
npx --yes @ethansmc/digital-me安装器会把 digital-me.skill 解压到 $CODEX_HOME/skills/digital-me,如果没有设置 CODEX_HOME,默认使用 ~/.codex/skills/digital-me。安装后重启 Codex 以加载技能。
如果本地已经安装过旧版本,可以覆盖安装:
npx --yes @ethansmc/digital-me -- --force也可以固定使用 GitHub release tag:
npx --yes github:EthanSMC/digital-me#v0.2.1技能中的 Python 图像脚本需要 Pillow。安装技能后可运行:
SKILL_DIR="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/digital-me"
python3 -m pip install -r "$SKILL_DIR/requirements.txt"创作背景
这个技能来自一次很具体的需求:我在使用 ian-xiaohei-illustrations 做中文正文配图时,很喜欢“小黑”这种稳定、可复用、能承载内容表达的视觉 IP。
但问题是,小黑是 Ian 的 IP。它适合文章里的结构、隐喻和观点表达,却不能替代我自己的个人形象。
所以我想做一个新的 Codex skill:让任何人都能从自己的照片出发,快速创建一个属于自己的 “Digital Me”。它不是要复制某个现成角色,而是把真人特征、穿搭气质、使用场景和个人品牌目标,沉淀成一套可以反复生成、持续迭代的个人形象系统。
核心定位
Digital Me 面向想拥有个人视觉资产的人:创作者、学生、独立开发者、咨询顾问、创业者、老师、内容作者、播客/视频作者,以及任何想把自己从“真人照片”延展成“可复用形象 IP”的人。
它适合用来做:
- 个人头像、社交媒体头像、播客/视频/课程形象
- 个人品牌角色、数字分身、内容配图角色
- 从真人照片中提取脸、发型、气质和穿搭锚点
- 生成主形象和 3-5 个常用状态变体
- 默认生成一张适合社交平台方形/圆形裁切的 social media 头像,并导出圆形透明版本
- 用已有主形象、cutout 或上一版不满意头像作为参考,继续迭代更贴近本人的头像
- 把成功图片沉淀成后续可复用的 prompt seed 和素材库
- 把已经稳定的 Digital Me 用到用户指定的内容实践里,例如短视频、教程、skill/产品讲解、文章配图、封面和课程/播客片头
默认是快速模式:只生成用户当前要求的一张图;用户确认身份方向后,再决定要不要扩展头像、场景变体、衣橱、manifest、contact sheet 和长期素材库。
v0.2.1 新功能(2026-07-11)
- 所有脚本和模板从技能安装目录解析,不再依赖用户当前工作目录。
- 移除 NumPy 依赖,明确 Pillow 安装方式,并把依赖文件纳入技能包。
- 视频默认使用
contain保持人物比例,加入 macOS、Windows、Linux 中文字体发现和DIGITAL_ME_FONT覆盖。 - 快速模式默认只生成当前请求的一张图,身份确认后再按需扩展,减少不必要的生成成本。
- 纯文字创建会先收集外貌视觉锚点;不要求相似度时明确标注为概念角色。
- 新增
agents/openai.yaml,并移除对未安装视频技能名称的硬依赖。
v0.2.0 新功能(2026-07-07)
- 新增 reference-driven 头像实践:可用已有主形象、cutout 或上一版头像反馈继续生成更稳定的个人 IP 头像。
- 默认交付 social media 方形头像,并导出透明圆形头像,适配小红书、个人主页和 skill/内容封面。
- 新增
scripts/export_circle_avatar.py,只负责圆形透明头像后处理;主角生成必须走图像生成模型。 - 新增视频实践:可把稳定的 Digital Me 资产用于短视频、教程、skill/产品讲解、课程/播客片头等内容。
- 强化案例边界和 anti-drift 规则,避免把 Digital Ethan 示例误当成新人设模板。
- 安装包
digital-me.skill只包含运行所需文件,并通过测试防止 README、tests、pycache 等开发文件进入包内。
这个技能解决什么
很多人不是没有照片,而是缺少一套能持续复用的形象语言:
- 每次生成头像都像另一个人
- 没有稳定的发型、脸部、穿搭和气质锚点
- 做内容配图时只能借用别人的 IP 或通用卡通角色
- 想做个人品牌,但没有一套可延展的视觉资产
- 成功生成过一张图,但下一次不知道怎么复刻和扩展
Digital Me 把这个过程拆成一个可执行工作流:先识别身份锚点,再生成主形象,再扩展变体,最后把成功结果沉淀成下一轮可以继续使用的素材库。
案例边界:Digital Ethan
这是一个完整案例,用来展示这个 skill 能产出什么。案例不是模板,也不是默认人设;别人使用时,身份锚点必须来自他们自己的照片、职业气质、穿搭和使用场景。
主形象
从真实照片中提炼脸部、发型、表情、穿搭和气质锚点后,先生成一个稳定主形象。
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变体组
主形象稳定后,再生成不同状态:工作、城市、校园、观察、日常等。重点是每张图都保持同一个人的识别度,而不是变成不同角色。

生成版衣橱
从成功生成图里再提取衣服、道具和造型,作为“这个 IP 画风里已经跑通”的参考。

工作流
1. 读照片或描述
先提炼这个人真正稳定的身份锚点:
- 脸型、发型、五官里最有识别度的部分
- 表情、姿态和社交气质
- 常见穿搭、色彩、配饰和道具
- 使用场景:头像、内容配图、课程、产品、品牌视觉等
- 必须避免的偏差:太幼稚、太二次元、太商业插画、太不像本人
2. 写身份卡
把照片里的观察落成 identity_card.md。不要只写“像本人”,要写成可以继续生成的约束。
3. 写提示词种子
把身份卡压缩成 prompt_seed.md,以后每张图都可以复用这段 seed。
4. 生成当前请求的图
默认只生成用户当前要求的一张图;没有指定类型时生成主形象。主形象优先稳住识别度:脸和发型清楚、姿态简单、背景干净、穿搭符合本人气质。
5. 生成变体
用户确认身份方向或明确要求多图后,再生成 social media 头像或 3-5 张常用状态。social media 头像要求方形和圆形裁切都安全、小尺寸仍有识别度,并导出圆形透明版本。每张图单独生成,不拼九宫格。
如果用户已有主形象、cutout 或上一版不满意头像,先把最强参考作为身份锚点,再把上一版反馈翻译成约束。主角必须由图像生成模型生成;Pillow 只用于圆形头像导出、裁剪、contact sheet 等后处理。
6. 沉淀素材库
如果用户要长期复用,再整理:
clothing_refs/:来自真人照片的真实衣橱generated_variants/:已确认可用的角色变体generated_clothing_refs/:来自成功生成图的衣服和道具参考
7. 使用实践
当 Digital Me 已经稳定,就可以进入“怎么使用这个数字形象”的阶段。视频 practice 的目标不是复刻某一条固定视频,而是根据用户这次的要求,调用主形象、变体、身份卡、prompt seed 和素材库,生成合适的视频方案和成片。
头像实践相关文件:
references/avatar-generation-practice.mdscripts/export_circle_avatar.py
视频实践相关文件:
references/video-practice.mdtemplates/video_shot_plan.example.jsontemplates/video_narration.example.txtscripts/generate_minimax_tts.pyscripts/render_still_video.py
仓库内容
SKILL.md:Codex skill 主入口references/:工作流、身份建模、提示词、QA 规则templates/:身份卡和裁剪配置模板scripts/:圆形头像导出、裁剪、contact sheet、manifest、TTS 和静帧视频合成辅助脚本examples/ethan/:Digital Ethan 案例图digital-me.skill:可安装到 Codex 的技能包
digital-me.skill 是运行包,只保留 SKILL.md、references/、templates/、scripts/ 和示例图。README.md、tests/、.gitignore 只属于这个开发仓库,不放进安装包。
验证
python3 -m unittest tests/test_generic_skill.py原则
案例只用于说明方法,不是默认人设。每次创建都应该从当前用户的照片和目标重新提炼,不要复制案例里的职业、道具、穿搭或生活背景。
