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Py学习  »  chatgpt

ChatGPT上新功能!我做了一个批量生成动态表情包的Skill!

老金带你玩AI • 昨天 • 39 次点击  
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今儿ChatGPT最近发布了Images 2.6,这次不只会画静态图片,也支持制作GIF了。


看到这个更新,老金也尝试着做动态表情包,因为这玩意能直接变现啊!


我选了四个方向,日常女友、大肥鱼、贱萌小鸽和憨憨河马,温柔的、可爱的、嘴欠的、呆萌的各试一种。


他们长这样,也是用GPT直接生的。


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咱先看效果,后面告你怎么一键制作,只能合并放。。大小超上传限制了,不能单独一个个放了,所以自己试试去做吧。


日常女友,用微表情回应

这套日常女友更像面对面聊天,想你时眨一下眼,晚安时慢慢闭眼,害羞就低下视线。


背景和身体保持稳定,变化集中在眉眼和嘴部,配上单独设计的手写感文字,一个微表情牵动心魂。



大肥鱼,精细可爱这一挂

大肥鱼走精细可爱路线,收到是敬礼,拜托是双手合十,困了会掩口打哈欠。


文字也跟着情绪变,兴奋往上扬,委屈往下沉,妥妥把大肥鱼弄的精致可爱,老金有种老年得子的感觉。



贱萌小鸽,主打熟人之间的嘴欠

小鸽就没那么乖了,半眯着眼睛,翅膀一伸,再配上你继续~,适合熟人之间开玩笑。


非常适合甩给不给尾款的甲方(doge)。



憨憨河马,圆乎乎地接住你的情绪

河马这套叫吨吨,外形圆,反应也直,收到就敬礼,开心就张嘴笑,想安慰别人就张开手抱抱。


文字放大重音、配上夸张标点,让这种憨劲更明显,参考了奶龙的风格。



表情包得先想清楚替你说什么,再决定角色怎么动。


同样一句收到,大肥鱼可以认真敬礼,小鸽可以调皮一点,不能只换张脸,动作和文字全套同一个模板。


我把这套方法做成了Skill

一次做完还不够,下次换角色总不能从头解释,所以我把实际用到的方法整理成了kim-sticker-pack,放到了我的Kim-Service开源仓库下。


先讲原理,下面告你咋安装是有那个。


流程是先研究经典案例,设计并确认主角,再规划聊天场景、动作和文字,先做样片,确认以后才批量,最后整理交付。


流程大概是这样。


角色确认和样片确认是两回事。


你喜欢它的长相,不等于已经接受它动起来的效果,先看一条再做一套,省得八张全部返工。


GIF其实就是一串画面,每张有自己的停留时间,播放器依次显示,循环播放的。


文字可以画进画面,也可以先做成独立图层,再叠到每一帧。


比如小鸽的"你继续~",就是单独生成手写感美术字,再保持固定位置合成,避免每一帧的中文字都长得不一样。


程序负责按帧序、时长和图层导出文件,不负责替你想创意。


把缺过渡的画面重复几次,不会自动变成自然动作,所以这套Skill把设计放在编码前面。


这些成品属于有限关键帧动画,有些过渡仍比较简略,大肥鱼和小鸽是白底,河马是浅底,都不是透明贴纸。


先在你要用的聊天应用里试一张,确认能动、字看得清,再整套使用。


GitHub开源,直接交给AI用

完整Skill已经开源:在我的 GitHub里的Kim_Service仓库。


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保留整个技能文件夹,不要只复制SKILL.md。


把它交给自己的AI工具,可以直接发下面这段。

  
请读取我下载的skills/kim-sticker-pack完整目录,先看README.md和SKILL.md,再按我当前使用的Claude Code或Codex的Skill机制加载。

只处理这个技能,保留脚本与参考文件,不覆盖已有修改。需要依赖时建立独立Python虚拟环境,不改系统Python。

我要用这套技能制作动态聊天表情包。先根据我的用途研究角色方向,等我确认主角,再设计8条聊天场景、准确短句、动作分镜和文字美术。

先做3条情绪明显不同的实际样片,我确认后再扩成8张。不要用整张静图摇摆代替动作,不要把所有字都用同一种字体放在底部。

保留角色身份、眼神和主要手势,文字缩到聊天大小仍能读清。输出GIF、预览和源文件,说明实际尺寸、背景与使用限制。

只制作交付,不替我发帖、上传店铺或安装其它无关组件。


写在最后

如果想进一步变现,可以考虑把拥有商业权利的原创或授权表情包做成数字商品,通过某信向有需要的人交付,或者在符合准入规则的前提下,到小某书尝试售卖。


某信的官方投稿入口是 某信表情开放平台。


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小某书可以从千帆的我要入驻进入,先核对主体资质、适用类目和版权要求,再按平台规则上架交付。


具体开店和上传步骤,大家可以搜对应教程,再对照当前后台操作。

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大家要注意版权问题,就算AI重新画过,也需要拿到原角色的商业权利,才能进行贩售。


涉及真人形象的作品另核肖像授权,原创角色也要核素材、字体和生成工具条款,保留创作过程与源文件。


别人买的是一套愿意拿去聊天的表情,不是一个成功导出的压缩包。





谢谢你读我的文章。

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