Appearance
电商工作流本地运行持续迭代
电商模板生图工作流
持续录入多平台风格模板，让一张商品图有更多匹配选择；结合原图约束与逐项质检，保护产品结构、图案和文字细节。
积累模板，复用风格，守住细节
批量录入 → 审核入库 → 持续积累
产品原图结构 · 图案 · 文字
多平台模板库平台风格 · 多种版式
- 按需匹配
- 约束生图
- 逐项验收
相关模板越丰富，可匹配版式越多
它解决什么问题
把零散参考图积累成自己的模板库，复用不同平台的风格与版式，减少换商品时从头设计的工作；再用产品事实约束和逐部件验收，减少细节变形与返工。
适合谁使用
需要反复制作商品主图、卖点副图和详情页横幅的电商运营与内容制作人员。
它如何工作
积累模板
可分批、分组持续录入模板图片，由 Agent 分析版式、文案区、风格与适用场景，确认用途划分与组内合并方案后入库。相关平台和用途的模板越丰富，后续商品图可参考的版式就越多。
- 输入
- 多张模板参考图、平台与套组划分
- 产出
- 可持续扩充的模板库与用途模块
模板越丰富，一张商品图的选择越多
这套工作流可以把你收集的电商参考图逐步积累成自己的模板库。可以一次提供多张，也可以分批补充不同套组；以后给一张商品原图，说明目标平台、图片用途和画幅，就能从已录入的模板中寻找合适的版式，再制作当前商品图。
同类商品、平台和用途的模板积累越丰富，后续可参考和匹配的版式就越多。 横幅、卖点图、使用步骤、配件对比或详情长图可以各有模板，不必每换一个商品都重新寻找参考、从头设计。模板负责布局与风格，产品的结构、图案和文字仍以商品原图为依据。
从商品原图到详情页成品
这组马克杯示例展示了同一商品如何做成详情长图和横幅。两张成品复用商品实拍照片，把多角度、配件和说明组织进统一模板；可以直观看到「提供什么原图，最终得到什么版式」。
输入：商品实拍原图查看大图 ↗
杯体图案、杯柄、杯盖和长勺来自实拍。模板提供版式，原图负责证明商品外观与部件关系。
输出：多角度详情长图查看大图 ↗
把套装、正背面、图案和配件细节组织到同一张长图中，保留商品照片，配上简短英文说明。
输出：套装说明横幅查看大图 ↗
同一商品换成横幅布局，用套装全貌与杯身特写说明包含哪些部件；色板、标题和留白保持统一。
这个案例同时展示了模板复用与产品细节保留：实拍商品进入不同版式，得到详情长图和横幅。两张成品已有 PNG、对应提示词与通过的质检记录；换商品、换模板或重做图片时，按新任务重新复核。
把多张参考图变成可复用的模板库
录入会先保留参考图片，生成套组预览。Agent 对每张图整理图片用途、比例、布局、商品位置、文案安全区、视觉风格、场景和适用范围，形成分析草稿；你确认各模块的分类与组内合并方案之后，才进入正式模板库。
一套参考图可以拆成多个用途模块，共享同一套视觉语言。例如已有模板套组中包含卖点展示、材料信息、兼容性对比、使用步骤和详情长图等模块。这样既能换商品复用，也能在同一商品的不同图片中延续整体风格。
各套组独立管理，支持继续增加新套组、修订分类并保存版本，必要时回退分类记录。随着积累，常用版式可以沉淀为长期使用的制作资产。
不同平台的风格，也可以用模板积累
可以按 Amazon、淘宝、TikTok Shop、Shopify 等平台分别收录你需要的参考风格，也可以建立通用模板。你希望某个平台的商品图采用什么布局、场景、留白和文案密度，就为它录入相应参考，分析确认后用于后续制作。
例如，同一商品可以参考简洁的商品展示模板，也可以换成场景型卖点模板；两种视觉方向分别来自你已录入的参考。平台风格可以持续扩充，模板库的覆盖范围取决于实际积累的图片与用途。发布前再核对目标平台的尺寸和内容要求。
给商品图和需求，匹配合适的版式
给一张能清楚展示商品的原图，补充要做主图、卖点副图、横幅还是长图，以及平台和画幅要求，由 Agent 整理需求，再从模板库匹配。原图没有展示清楚的部件或细节，需要补充照片后再制作。
匹配先筛选目标平台或通用库中用途相同的模板，再比较画幅比例、布局、文案区、商品位置和场景，给出评分与选择理由。画幅比例是匹配评分项；选定后还要按本次目标尺寸组织图片。你也可以直接指定喜欢的套组或模块，保持某一视觉方向。
如果当前平台和用途没有可用模板，工作流会提示补充模板。模板库越丰富，越有机会覆盖新的商品和制作需求。
把产品细节保真作为交付条件
电商图片需要让用户看清真实商品。这套工作流把产品事实、画面可行性和成品验收串起来，减少商品被画成另一种结构、图案被改写、配件增减或连接关系出错的问题。
| 阶段 | 怎样保护细节 | 对制作的帮助 |
|---|---|---|
| 确认原图事实 | 登记形状、比例、材质、颜色、印刷图案与文字，以及部件数量、连接和使用状态；每项对应原图证据 | 明确哪些细节必须保留，避免套用模板里别的商品特征 |
| 生成前检查 | 复核刚性与可弯曲范围、连接点、端点、方向和支撑；未知、冲突或未通过时停止生图 | 先排查不成立的摆放、连接和人物动作，减少无效尝试 |
| 提示词约束 | 原始商品图优先，模板提供布局与风格；同时约束结构、表面图案、文字位置、物理关系与可见范围 | 让画面变化有明确依据，商品主体保持原有特征 |
| 出图后验收 | 每个可见部件逐项检查连接、支撑、间隙、装配和构图，保留细节裁图及上下文图 | 放大细节也检查整体关系，任何一项失败都不能批准当前图 |
同一个部件如果同时出现在主展示区和局部特写中，两处都要检查。产品事实或画面目标改变后，生成前检查也需要更新，避免沿用旧任务的结论。
包装文字、Logo、条码等需要精确复现的内容，要求保留原始产品图并做非破坏性合成。 上面的马克杯成品就采用实拍照片排版，能保留照片中的商品细节。需要重建商品的生成任务，则通过约束和验收把关；AI 候选图不会因生成成功就自动成为合格成品。
实际视觉观察由人或 Agent 完成，脚本校验检查记录、证据文件和放行状态。默认当前图通过质检并确认后，才继续下一张。
还有哪些实用优势
| 能力 | 使用价值 |
|---|---|
| 套组与模块复用 | 一套视觉风格可以组织多种用途，换商品时沿用已整理的版式，减少重复准备 |
| 匹配理由可查看 | 保存模板选择依据，也可指定模块，便于调整布局偏好和复用喜欢的风格 |
| 文案区独立整理 | 标题、标签和卖点安排在预留区域，展示文案默认英文，也可按要求改为中文；商品本身的印刷内容另行保留 |
| 默认逐张制作 | 先确认一张的细节与方向，再继续制作；失败时针对当前图重做，减少整组返工 |
| 任务资料可追溯 | 需求、参考图、模板选择、文案、提示词、候选图与质检记录按图片任务保存，便于找回依据和继续修改 |
| 两种生图渠道 | 可将提示词与参考图交接到网页 ChatGPT，也可由 Codex 调用本地配置的图片接口，按自己的工作方式选择 |
使用方式与交付产物
这是本地运行的 Python 工作流，由 Codex 配合命令行执行。使用时先积累模板，再提供商品原图与当前制作需求，确认产品事实、整理文案并生成图片。默认按「准备一张 → 生成一张 → 质检并确认 → 下一张」推进；明确要求全部生成时，可以连续准备多张，产品证据与图片验收要求仍然保留。
每次明确选择生图渠道。网页 ChatGPT 交接会提供提示词和必传参考图清单，需要上传相应图片；接口渠道需要配置可用的图片服务。生成失败会记录当前任务的错误，供后续处理。
可以带走持续积累的模板库，以及每张图的需求、模板选择理由、展示文案、最终提示词、产品身份记录、生成前检查、候选图片、对照裁图和质检确认记录。
技术实现：Python + Pillow + PyYAML，结构化模板筛选与评分，本地文件管理模板、任务和分类版本。