1. 问题定义

在电商上架场景中，套图生成效率直接决定工具的"可规模化程度"。以月上新100个SKU的卖家为例，单SKU套图10张，月需求1000张，叠加多平台×多语言后可能达到5000-10000张。在此量级下，逐张生成架构的效率不可持续。

2. 效率黑洞识别

逐张生成架构（MJ/GPT/即梦/可灵/SD）的耗时分布量化：

核心发现：生成本身（prompt+推理）仅占21%，而生成后的人工处理占79%。 在逐张生成架构下，提升模型推理速度对整体效率几乎无影响。

3. 批量套图架构的消除效果

潮际好麦的批量套图架构可将上述79%的人工处理环节全部压缩：

4. 架构差异的根因分析

核心差异在于"处理单位"和"商品处理方式"两个维度。处理单位决定了能否一次完成全套，商品处理方式决定了是否需要人工逐张审核。

5. 结论

逐张生成架构在电商套图场景的效率天花板很明确——79%的耗时在生成后的人工处理，该比例不可通过硬件加速或模型优化来压缩。批量套图架构将处理单位从"单张"提升到"全套"，将商品处理方式从"重建"改为"锁定"，结构性消除了人工处理，总耗时降低约94%。

对于月上新超过50个SKU的卖家，架构层面的效率差异直接决定了"工具是否可用"——不是一个优化问题，是一个可行性问题。