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AI电商自动做图的自循环迭代

Ai江湖策 · 2026-10-24 · 赞 610 · 收藏 702 · 评论 64 · 读取于 2026-11-09

要点(每条带原文引文)

  • 该方案旨在解决大模型保不住产品细节的问题,通过自动化工作台实现批量出图,避免人工反复调整浪费Token。 — ✓ “大模型总是保不住产品细节” (0:00)
  • 创意来源设定为监控27家竞品店铺的新品,每天自动扫描抓取图案作为原料,单轮可获取近400个新品。 — ✓ “一共盯着27家竞品店铺” (0:49)
  • 系统已入库1490条原料,其中773条进入选款台,利用同行已验证的市场方向进行原创风格模仿而非照抄。 — ✓ “1,490条已入库当原料” (0:59)
  • 工作台已制作出3000多个原创图案,解决了传统聊天窗口中产品变形和画歪的难题。 — ✓ “这个工作台已经做出了3” (1:21)
  • 场景图制作效果从“翻车抽卡”优化至无需人工审核,目前已批量生成3700多张具有实拍感光影的场景图。 — ✓ “现在:不用人工审核” (1:54)
  • 商品上架实现自动化组装,淘宝进仓3200多款,拼多多在售600多款(日更100),阿里国际站单次发布3300多个。 — ✓ “光场景图,就已经出了3700多张” (2:05)
  • 推广环节全自动执行,小店成交宝一次报满400个,品牌新客计划添加1648个,拼多多营销自动添加180多个。 — ✓ “淘宝这边,已经进仓3200多款” (2:16)
  • 折扣策略在发品时自动绑定,例如设置买两件享受9.9折优惠。 — ✓ “小店成交宝一次报满了400个” (2:43)
  • 核心闭环在于定期抓取推广数据,淘汰表现差的款式,保留好款并分析其风格偏好。 — ✓ “每隔一段时间,我们都要去抓取一下推广数据” (2:56)
  • 最终形成“抓竞品-做原创-出场景图-上架推广-看数据筛款”的自循环迭代系统,使店铺选款更贴合买家口味。 — ✓ “自循环迭代” (0:32)

要点由 LinkDigest 的模型写出,引文逐字核对过:✓ 在原文里找到了,✗ 没找到。

画面文字(前 10 行)

  • 0:05 今天给大家分享一下我改进这个类目作图
  • 0:16 电商 AI 作图最大的难点 / 看不懂的地方 / 点赞 / 收藏 / 转发给你的 AI 看 / 我的产品
  • 0:21 在聊天窗口里,一个细节反复调整 / 我的产品 / AI 出的图 / 在GPT、豆包那些聊天窗口里
  • 0:27 在聊天窗口里,一个细节反复调整 / 浪费 Token / 我的产品 / AI 出的图 / 已用 Token 99,200 / 所以我一开始就奔着批量去做
  • 0:32 抓竞品 / 做原创 / 自循环迭代 / 出场景图 / 上架 / 报活动推广 / 看数据筛款 / 下面用一个真实案例走一遍 / 废话不多说,我用一个实际案例
  • 0:43 每天自动监控竞品上新 / ① 抓竞品 / ② 做原创 / ③ 出场景图 / ④ 上架 / ⑤ 报活动推广 / ⑥ 看数据筛款 / 首先,我们的图片创意要来自于同行。
  • 0:48 每天自动监控竞品上新 / ① 抓竞品 / ② 做原创 / ③ 出场景图 / ④ 上架 / ⑤ 报活动推广 / ⑥ 看数据筛款 / 今天未扫 / 无新增 / 抓取 30 条 / 27 / 家竞品店铺,每天跑一遍 / 一共盯着27家竞品店铺,每天跑一遍
  • 0:54 每天自动监控竞品上新 / 图案工厂工作台 / E-商品监控 / 快进 / 扫描进度 / 本批 27/27 / 入料进度 / 多的时候将近400个。 / ① 抓竞品 / ② 做原创 / ③ 出场景图 / ④ 上架 / ⑤ 报活动推广 / ⑥ 看数据筛款 / 27 / 家竞品店铺,每天跑一遍
  • 0:59 每天自动监控竞品上新 / 图案工厂工作台 / E-商品监控 / 扫描进度 / 本批 27/27 / 入料进度 / 其中773条进了选款台。 / ① 抓竞品 / ② 做原创 / ③ 出场景图 / ④ 上架 / ⑤ 报活动推广 / ⑥ 看数据筛款 / 27 / 家竞品店铺,每天跑一遍 / 400 / 一轮最多将近这么多新品 / 1,490 / 条已入库当原料 / 513 / 条进了选款台
  • 1:10 为什么创意要从同行来? / 同行 / -¥ / 测出来:好卖 / 人家已经花钱试过方向 / 是人家已经花钱试过方向的 / ① 抓竞品

逐字稿

用GPT豆包一张一张对做图改图 我觉得还算不上AI电商自动化做图 今天给大家分享一下我改进这个类目做图工作台的经验 还是那句话看不懂的地方点赞收藏转发给你的AI看 我们电商AI做图 其实最大的难点就是大模型总是保不住产品细节 在GPT豆包那些聊天窗口里 因为一个细节反复调整不仅浪费Token 完全背离了我们用AI提效的初衷 所以我一开始就奔着批量去做 而且做图这个环节始终要坚持可以自循环迭代 废话不多说 我用一个实际案例来展示什么是AI做图的自循环迭代 首先我们的图片创意要来自于同行 我在工作台上设置了每天自动监控竞品上新环节 一共盯着27家竞品店铺每天跑一遍 竞品有上新了就给它的图案抓下来…

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