一句话推荐：Travel Photo Abstraction把旅行照片当作一组可分析的视觉事实，而不是等待套滤镜的素材。它先拆解主体轮廓、数量、位置、比例、方向、遮挡与负空间，再把保留下来的关系压缩为极简符号，最后与未经修改的原照片组成一张可验证的编辑档案。
它不是风格迁移，而是视觉证据的重建
普通风格化工具通常围绕色调、纹理和画风展开，Travel Photo Abstraction则要求先完成三步：解构、抽象与重建。解构阶段识别画面中的主要质量、轴线、边界、数量、间隔、方向、色彩角色和深度；抽象阶段删除摄影表面与次要细节；重建阶段用最少的形状重新表达关系。
项目追求的不是“看起来像原图的插画版”，而是让下方面板成为这张照片独有的抽象记忆。热气球可以变成嵌套色环，舰船成为低矮深色轮廓与反射短线，城堡和烟花则被压缩为稳定基座与交叉光路。
上方照片必须保持像素不变
最终作品采用固定的上下结构：上方是用户上传的原始照片，下方是模型生成的抽象面板。Skill锁定同一个USER_PHOTO本地路径，并要求原图以原生宽度、高度、方向和RGB像素直接贴入，不能缩放、裁切、重采样、调色或生成式重画。
这一点使它区别于大多数AI照片编辑。AI只负责生成不含文字的下方抽象面板，最终合成由脚本完成。若无法取得原图和生成面板的真实本地路径，流程会直接停止，而不是用截图、压缩副本或参考图替代。
每一个抽象标记都必须有来源
在生成前，Skill会记录主元素的身份、形状、数量、归一化位置、相对尺度、颜色、方向与深度，并找出一条结构轴，以及重要的间距、群组、重叠和重复。随后把每个视觉事实映射到一种最小标记。
这种“事实到符号”的对应关系可以防止模型随意添加圆点、网格、色块和装饰线。一个标记如果不能解释它来自照片中的什么，就应该删除；如果结果只是把照片描成简笔画，也需要重新生成。
19张参考图只提供结构语法
仓库内置19张结构参考图，覆盖孤立主体、建筑剪影、重复节奏、空间视点和氛围关系。每次创作会挑选3至4张与当前照片相关的参考，学习它们的标记语言、密度、配色克制和负空间，而不是复制某张参考的构图。
参考图不能出现在最终照片位置，也不能成为内容来源。用户上传的照片是唯一事实来源，参考库只决定下方面板如何说话。
极简不是把主体缩成一个图标
抽象母题被限制在下方面板宽度的约30%至42%、高度不超过28%，并保留75%至88%的视觉空白。它应当是一组内部比例、间隔、方向和层级都有关联的标记，而不是一个居中的通用图标。
项目允许为表达关系进行位移、压缩、分离、重叠和尺度调整，但不能任意重排。负空间也属于照片证据的一部分：天空、水面、远景和主体之间的距离，往往比复杂纹理更能证明这张照片的气质。
CLEAN模式拒绝伪纸张质感
下方面板使用接近#F3F0E8的统一中性象牙白背景。中心、边缘、四角、编号和日期区域都必须保持同一背景色，不允许渐变、光晕、阴影、噪点、纸纹、水彩晕染、污渍或暗角。
这种要求很严格，也很有辨识度。它放弃了容易制造“艺术感”的旧纸滤镜，改用位置、停顿、距离、不对称和少量源图色彩建立气氛。
编号、日期与短语由脚本精确添加
生成模型输出的临时面板不能包含任何文字。最终合成脚本会加入且只加入三项微型文字：连续编号NO. 00X、日期DD MON YYYY，以及一条源自图像的1至3个英文大写词短语。
缺字、重复、拼写错误、额外标题或色卡都会导致拒绝。把微型文字交给确定性排版，而不是让图像模型猜字，明显提高了成品可靠性。
以失败关闭保证交付可信
项目提供安装检查、合成、最终化和输出验证脚本。最终必须通过finalize_artwork.py，并在工具输出DELIVERY PASS后才能返回文件。验证失败时，候选结果会被移除，临时抽象面板也不能直接交给用户。
这套流程很像小型的视觉测试管线：创意部分交给图像模型，原图保真、尺寸、文字和背景一致性则交给程序检查。它牺牲了一些随手生成的便利，换来更清楚的交付标准。
适合哪些场景
- 旅行与城市摄影：把地标、交通、天际线和空间距离转成简洁视觉档案。
- 系列照片整理：通过统一上下结构、编号与日期建立连续作品。
- 极简海报创作：研究轮廓、节奏、色彩角色和负空间的关系。
- 视觉分析练习：学习如何从照片中区分事实、纹理和装饰。
- Codex工作流开发：参考生成式创意与确定性验证结合的实现方法。
授权限制必须提前了解
该项目是source-available，并非OSI定义下的开源软件。许可证允许下载、安装和使用未修改副本，但禁止修改、改编、翻译、创建衍生作品、再分发、镜像、转售或删除署名。
许可证不主张用户照片和生成输出的所有权，但这些内容仍受到原始权利、法律和图像平台条款约束。公开使用作品前，应确认照片授权以及生成服务对输出的规定。
综合评价
Travel Photo Abstraction的亮点不是极简画风本身，而是把抽象创作做成了一条可解释、可校验、失败时不交付的完整链路。它要求模型回答每个形状从哪里来，也要求程序证明原照片没有被悄悄改变。
这套Skill比普通生图提示词安装更复杂，需要Codex、图像生成工具、Python和Pillow，但对重视照片真实性、系列编号和输出一致性的创作者而言，这种严谨正是它最值得推荐的地方。
