把用户的照片生成为专属 AI 桌宠(ChatGPT/Codex Pet 资源包)、在对话里召唤会动的桌宠卡片、用一条命令让桌宠常驻桌面(跟随 WorkBuddy/Claude Code/CodeBuddy 的任务状态)、协助安装;也可免费安装 DeskPeto 共享广场的社区公开桌宠。当用户说「召唤桌宠」「显示我...
设计与多媒体
desktop-pet
试用Transform photos into interactive desktop pets — auto subject detection, background removal, Q-style cute makeover, 5+ animated actions, and interaction logic. Outputs a ready-to-install desktop pet application (.exe for Windows, .dmg for Mac). 将实拍照片转为可互动桌面萌宠,完成抠图、萌化、多动作动效生成、交互配置全流程,最终输出可安装的桌面宠物应用程序
它能做什么
Transform photos into interactive desktop pets — auto subject detection, background removal, Q-style cute makeover, 5+ animated actions, and interaction logic. Outputs a ready-to-install desktop pet application (.exe for Windows, .dmg for Mac). 将实拍照片转为可互动桌面萌宠,完成抠图、萌化、多动作动效生成、交互配置全流程,最终输出可安装的桌面宠物应用程序。
技能文档
桌面萌宠工坊
Overview
将用户上传的实拍照片加工为可互动的桌面萌宠应用程序。从主体识别到抠图去背景、萌化风格改造、多动作动效生成、互动逻辑配置,到最终构建为可安装的桌面宠物程序(Windows 输出 .exe,Mac 输出 .dmg),一站式交付完整可用的桌面宠物安装包。
触发条件
精确触发词
用户发送以下任意短语时直接触发:
- 生成桌面萌宠
- 照片转桌面宠物
- 制作动态萌宠
- 抠图做桌面萌宠
- 桌面萌宠生成
场景触发
当用户同时满足「上传图片」+「萌宠/动效诉求」时自动触发,诉求关键词包括但不限于:
- 把这张图做成会动的桌面宠物
- 给图片抠图做个能互动的萌宠
- 让照片里的东西动起来当桌面宠物
- 用这张图做可以切换动作的萌宠
- 照片萌化、动态宠物、桌面小精灵
核心能力清单
- 智能主体识别 — 自动定位照片核心主体(动物、人物、卡通形象、特色物品等),排除背景杂物、水印、路人等干扰元素
- 精细化抠图处理 — 精准分离主体与背景,输出边缘平滑、无杂色残留的透明底主体素材,彻底消除环境干扰
- 萌宠风格化适配 — 基于原主体特征做 Q 版萌化优化,适配桌面萌宠的小巧可爱视觉,同时保留原主体标志性辨识度
- 多动作动效生成 — 设计至少 5 套差异化循环动态动作,支持用户自由切换
- 互动逻辑配置 — 定义基础交互对应的动作触发规则,实现点击、悬停等操作的动作响应
- 安装包构建与交付 — 自动检测用户操作系统,将萌宠素材与交互逻辑打包为 Electron 桌面宠物应用,输出对应平台的安装包(Windows 输出 .exe,Mac 输出 .dmg)
标准工作流
步骤 1:素材接收与需求校准
接收用户上传的图片,同步提取用户附加需求(如指定风格、特定动作、互动形式、输出格式)。
校验规则:
- 若主体过度模糊、严重遮挡,主动告知用户效果限制,建议更换高清素材
- 若存在多个核心主体且用户未指定,主动询问用户确认核心抠图对象
- 无特殊要求时,默认采用「圆润 Q 版萌化」风格,输出格式为循环 GIF,默认配置 5 套基础动作
默认参数:
- 风格:圆润 Q 版萌化
- 输出格式:透明底 PNG 素材 → Electron 桌面宠物安装包(.exe / .dmg)
- 动作数量:5 套(待机呼吸、开心蹦跳、软萌撒娇、犯困打盹、挥手打招呼)
- 单套动作时长:2-4 秒
步骤 2:主体识别与精准抠图
对图片进行主体检测,锁定视觉核心主体,标记并排除背景、杂物、水印、多余边框等干扰项。
抠图执行要点:
- 执行精细化发丝级抠图:完整分离主体与背景
- 处理主体边缘使其平滑自然,无锯齿、无白边
- 输出带 Alpha 透明通道的主体素材
二次校验清单:
- 无背景残留
- 无主体缺损
- 无干扰元素遗留
- 透明通道完整有效
工具调用: 使用 ImageGen 工具生成抠图后的透明底主体素材。若原图主体清晰度不足,优先提示用户而非强行处理。
步骤 3:萌宠形象风格化改造
基于抠图后的透明底素材,做桌面萌宠适配优化:
比例调整: 优化头身比,强化圆润感,适配桌面萌宠的小巧展示尺寸(建议 128×128 ~ 256×256 像素范围)
特征保留: 最大化保留原主体标志性特征(如毛色、配饰、外形特点),确保与原图可对应识别
质感统一: 消除原照片的真实光影违和感,统一为平涂软萌质感,适配桌面长期展示
工具调用: 使用 ImageGen 工具生成萌化后的角色形象。描述词应包含:Q版、圆润、软萌质感、平涂风格、透明底、保留标志性特征等关键词。
步骤 4:多动作动态效果生成
基于统一萌宠形象,设计至少 5 套独立无缝循环动作。动作之间辨识度明确,支持自由切换。默认动作库详见 references/default_actions.md。
动效生成原则:
- 单套动作时长控制在 2-4 秒,循环无缝无卡顿
- 所有动作共用同一形象基准,切换时无变形、无跳帧
- 支持用户自定义新增动作,按需补充生成
工具调用: 使用 ImageGen 工具逐帧生成每个动作的关键帧图像,然后组装为动效。每个动作需独立生成,确保形象一致性。
步骤 5:互动与切换逻辑定义
明确完整的动作触发与自由切换规则:
自动触发逻辑:
- 无任何操作时:默认循环播放「待机呼吸」动作
- 连续 30 秒无交互:自动切换为「犯困打盹」动作
- 鼠标点击萌宠:触发「开心蹦跳」动作,播放 1 遍后回归待机
- 鼠标悬停在萌宠上:持续循环「软萌撒娇」动作,移开后回归待机
自由切换逻辑:
- 支持用户手动选择任意动作播放,无强制触发顺序
- 切换动作时过渡自然,无画面断层
输出格式: 将交互逻辑以结构化文本(JSON 或 Markdown 表格)形式交付,便于用户或开发者直接对接桌面宠物程序。
步骤 6:安装包构建与交付
将萌宠素材和交互逻辑打包为完整的桌面宠物应用程序,根据用户操作系统输出对应安装包。
操作系统检测:
- 自动检测当前系统环境:Windows 输出 .exe 安装包,Mac 输出 .dmg 安装包
- 用户也可手动指定目标平台(
--os windows或--os mac)
构建流程:
- 将步骤 2-4 生成的透明底 PNG 素材复制到 Electron 应用模板的
pet-assets/目录 - 根据步骤 5 的交互逻辑生成
config.json配置文件 - 执行
scripts/build_installer.js脚本:- 复制
assets/desktop-pet-template/模板到构建目录 - 嵌入萌宠素材图像
- 安装 Electron 和 electron-builder 依赖
- 调用 electron-builder 打包为目标平台安装包
- 复制
- 将最终安装包输出到用户指定的输出目录
工具调用:
node scripts/build_installer.js <素材目录> <输出目录> --os auto
交付内容包含 3 部分:
- 桌面宠物安装包 — Windows 为 .exe(NSIS 安装程序),Mac 为 .dmg(磁盘映像)
- 动作清单与交互说明 — 标注每个动作的名称、效果、触发方式(详见
references/default_actions.md模板格式) - 使用指南 — 安装方式、动作切换操作、系统托盘菜单说明
安装包功能:
- 透明无边框窗口,始终置顶显示
- 系统托盘图标,右键菜单可手动切换 5 套动作
- 鼠标点击触发开心蹦跳,悬停触发软萌撒娇
- 30 秒无操作自动切换犯困打盹
- 安装后可直接运行,无需额外配置
输出规范要求:
- 抠图质量:主体完整无缺损,边缘平滑无锯齿,背景 100% 去除,保留透明通道
- 动效质量:动作流畅自然,循环无缝,不同动作辨识度高,萌宠形象全程统一
- 安装包质量:安装后可正常启动,透明窗口显示正确,交互响应正常,托盘菜单功能完整
边界与注意事项
- 若用户上传图片主体过小、过度模糊或严重遮挡,需告知用户效果限制,建议更换高清素材
- 安装包构建需要 Node.js 环境(v18+),构建过程中需联网安装 Electron 依赖(约需 200MB 磁盘空间)
- Windows 安装包(.exe)仅能在 Windows 系统上构建;Mac 安装包(.dmg)仅能在 macOS 系统上构建(electron-builder 平台限制)
- 若需跨平台构建,建议使用 GitHub Actions CI 或 Docker 方案
- 禁止基于违规、低俗、涉政等敏感图片生成萌宠内容
- 用户有定制化动作、风格、格式需求时,可在步骤 1 补充说明,按需调整生成方案
- 本技能依赖图像生成能力(WorkBuddy 环境下为 ImageGen 工具),非 WorkBuddy 环境需替换为等效的文生图工具
Resources
references/
default_actions.md— 默认动作库详细配置表,包含动作名称、效果描述、适用场景、触发方式、时长参数等完整规范,步骤 4 和步骤 6 输出时参考此文件模板格式
scripts/
build_installer.js— 安装包构建脚本,负责复制 Electron 模板、嵌入萌宠素材、安装依赖、调用 electron-builder 打包为目标平台安装包。用法:node scripts/build_installer.js <素材目录> <输出目录> --os auto
assets/
desktop-pet-template/— Electron 桌面宠物应用模板,包含:package.json— 项目配置与 electron-builder 构建规则(Windows: NSIS .exe,Mac: .dmg)main.js— Electron 主进程,创建透明置顶窗口与系统托盘菜单src/index.html— 渲染窗口,显示萌宠图像src/renderer.js— 交互逻辑,处理点击/悬停/闲置触发与动作切换src/config.json— 动作配置文件(构建时根据实际生成的动作动态覆写)
相关技能
桌宠摄像头感知 Skill。截图并调用多模态模型识别人脸、颜色与表情,输出结构化 JSON(在场状态+情绪+颜色),供情绪分析、长期记忆与陪伴反馈使用。
Say "Help me install this skill from https://clawhub.ai/shuminliu026/pet-movie-poster" to your local agent, then turn pet photos into cinematic character pos...
🐾 AI-powered 3D desktop pet with emotion detection. Interactive dog/cat that reacts to your mood. Triggers: 桌面宠物, 宠物陪伴, 情绪安慰, desktop pet, virtual pet, 电子宠物.
桌宠反馈 Skill。触摸屏表情显示(按情绪/状态切换)+ 语音反馈(TTS 合成并播放)+ 触摸检测与自动亮屏,构成"感知—分析—反馈"闭环的反馈端。
Make a pet talk by animating one clear pet photo with a short message or prepared voice clip. This talking pet video and talking dog and cat generator workflow turns a single pet photo into a shareable talking-pet clip from one pet image and a short spoken line, and reviews breed and face identity, mouth motion, speech clarity, and synchronization. Use it for pet greetings, funny pet dialogue, pet reactions, pet stories, festive pet messages, and pet-creator content.