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电商零售
电商女装商品图的 AI 生产链路
问题
每个新款和色款都要重新排摄影棚、约模特、走修图排期,商品上架节奏被拍摄产能卡住。
做法
沉淀出可复用的出图工作流:按系列固定视觉规则,批量生成主图、模特场景图与详情页图,最后保留人工筛选与修正环节再交付。
结果
- 以系列为单位复用一套视觉规则,不再逐 SKU 单独策划
- 主图、模特图、详情图与活动素材出自同一条链路
- 棚拍资源集中到品牌大片,而不是日常上架
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这里记录方案与产品背后的实际工作:我们从哪个瓶颈开始、用什么方式处理、团队最终拿到了什么。
每个新款和色款都要重新排摄影棚、约模特、走修图排期,商品上架节奏被拍摄产能卡住。
沉淀出可复用的出图工作流:按系列固定视觉规则,批量生成主图、模特场景图与详情页图,最后保留人工筛选与修正环节再交付。
创作者要在多个工具之间来回切换,才能完成多平台素材获取、格式转换与内容理解。
我们自研并持续运营 SnapVee,把多平台视频接入、提取、转化与理解收敛到同一个工作台里。
3D 资产制作长期依赖专业人力、周期偏长,小团队很难快速验证概念方案。
我们构建 Meshivo 3D,聚焦文本到模型的快速生成、迭代与导出,并对接既有 3D 工具链。
部分项目应客户要求隐去名称。案例结果对应实际交付范围,具体效果会随品类与素材条件不同而变化。
每个案例都从一个具体的生产瓶颈开始,最终落成团队可以自己运行的工作流。