场景教程

「AI生图」场景下共 91 篇教程

AI 购物代理开始读商品图：主图别只给人看

OpenAI、Google 和 Microsoft 都在把购物体验推向对话式发现、视觉识别和代理式零售。商品图不再只影响点击率，也会影响 AI 能否读懂型号、材质、接口和使用边界。

Google、OpenAI 和 Adobe 都在把 AI 图片推向可标识、可追溯、可被搜索理解的阶段。电商团队用图叮修商品图时，不能只追求画面高级，更要保住原图、证据区和版本记录。

Google 和 Shopify 的 agentic commerce 更新说明，商品图不再只是打动买家的一张海报，也会成为 AI 购物代理判断商品、比价和结账前信任的证据。

C2PA 和 Content Credentials 正在进入 AI 图像交付链路。电商团队做商品图时，不必把来源标记当成噱头，但要知道哪些底片、修图动作和平台规格图值得留痕。

露营杯商品图不是谁画得更有电影感就赢。本文把 Midjourney 和图叮放进同一条电商交付链路里，对比氛围图、SKU 保真、批量返修和详情页证据，给小团队一个明确选择。

ChatGPT 和 Google 的 AI 购物体验都在强化图片、商品详情和可对比证据。电商团队修商品图时，不能只追求好看，还要让 AI 购物助手读得清 SKU、材质、文字和边界。

AI 场景生图好看不等于能上线。本文把商品主体、材质、比例、文字标签和多尺寸安全区拆成 6 个返检问题，帮电商团队判断该修、该重生还是该退回原图。

AI 生图常见的返工，不是没有好图，而是团队把单张最好看的稿子放进了一组不一致的 SKU。本文给一套候选稿 review SOP，帮运营、修图和外包先守住商品证据，再决定哪张图能进详情页。

AI 购物正在从搜索推荐走向站内下单。商品图不能只追求氛围感，还要让购物智能体读懂规格、材质、颜色、尺寸和证据细节，减少误判。

AI 商品图不是参考图越多越稳。本文从工时、返工和证据链三条线，判断什么时候多给参考，什么时候先定主参考、禁改区和回滚图。

Midjourney 适合做眼镜氛围图和创意提案，但眼镜架商品图交付更怕镜片、鼻托、螺丝位和型号证据被改写。本文按电商精修链路比较两者，并说明为什么这类批量任务更推荐图叮。

旧 prompt 在模型更新后突然漂移，不一定要整套推倒重来。本文用一次内部复盘拆开样张、变量和回滚顺序，帮助电商团队判断什么时候保留旧流程，什么时候重新写图叮任务。