摘要

随着生成式AI技术快速发展，电商视觉内容生产正在从传统人工制作模式向智能化生产流程转变。

但对于中小电商团队而言，AI工具真正落地仍面临多个问题：生成流程碎片化、提示词难以复用、素材标准不统一、多平台适配成本高等。

本文以栖影AI为实践案例，探索如何利用多模态生成能力、模板化参数管理以及自动化素材流程，搭建一套零代码电商视觉生产流水线。

通过对商品图片生成、场景扩展、多平台适配、素材资产沉淀等环节进行流程化设计，使AI从单点生成工具转变为可复用的内容生产系统，为中小团队落地AIGC提供一种工程化实践思路。

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一、中小电商团队为什么需要AIGC视觉生产流水线？

过去，电商视觉内容生产主要依赖人工流程：

商品拍摄 → 图片处理 → 视觉设计 → 平台适配 → 发布投放。

这种模式在品牌建设阶段具有优势，但随着电商内容需求快速增长，传统流程逐渐暴露出效率问题。

一个SKU通常需要对应多种内容形式：

• 商品主图；
• 场景展示图；
• 社交媒体种草图；
• 活动推广素材；
• 商品短视频。

如果每一种素材都采用人工制作，不仅周期较长，也难以满足快速测试需求。

与此同时，通用AI绘图工具虽然降低了图片生成门槛，但在实际生产环境中仍存在明显问题：

1. 输出稳定性不足

同一个商品，不同人员使用AI生成时，由于提示词、参数和模型选择不同，最终输出风格可能存在较大差异。

对于企业而言，无法形成稳定的视觉体系。

2. 流程缺少标准化

很多团队使用AI时仍处于：

输入提示词 → 生成图片 → 修改 → 再生成

的循环状态。

这种方式适合创作，但不适合规模化生产。

3. 素材无法沉淀

优秀的生成结果通常依赖特定模型、参数和提示词组合。

如果没有统一管理，后续类似商品生产仍需要重新测试。

因此，电商AIGC真正需要解决的问题，不只是“生成一张图片”，而是建立完整的视觉生产流程。

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二、电商AIGC视觉流水线的核心设计思路

一个适用于中小团队的AI视觉生产系统，需要具备四个核心能力：

1. 参数标准化

将优秀生成效果沉淀为模板。

包括：

• 模型选择；
• 提示词结构；
• 图片比例；
• 风格参数；
• 负向提示词。

通过模板化方式降低人工经验依赖。

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2. 流程自动化

将商品图片生成、场景扩展、视频制作等环节连接起来。

避免：

图片生成一次；

视频重新输入一次；

平台尺寸再次调整一次。

形成：

商品输入 → AI生成 → 多渠道输出

的一体化流程。

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3. 多平台适配

不同平台对于视觉内容要求不同：

淘宝商品图通常使用1:1比例；

小红书更偏向3:4竖版内容；

短视频平台主要使用9:16比例。

自动化适配能够减少重复处理工作。

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4. 素材资产沉淀

优秀素材不应该只是一次性使用。

企业需要保存：

• 商品素材；
• Prompt模板；
• 参数配置；
• 生成结果；
• 投放效果。

最终形成企业自己的AI视觉资产库。

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三、基于栖影AI搭建电商视觉生产流程

栖影AI针对电商内容生产场景，将图片生成、场景设计以及视频生成能力进行整合，使运营人员无需代码开发即可完成基础AIGC工作流搭建。

整体流程可以分为四个阶段。

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1. 商品素材标准化阶段

第一步是建立标准商品输入。

通常包括：

• 商品白底图；
• 多角度参考图；
• 商品描述信息。

高质量输入素材能够提升后续生成稳定性。

在这一阶段，AI主要完成商品理解，包括：

• 主体识别；
• 外观分析；
• 特征提取。

为后续生成提供基础。

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2. AI图片批量生成阶段

完成商品分析后，可以根据不同营销需求生成对应素材。

例如：

商品展示场景；

生活化使用场景；

品牌视觉场景；

社交媒体内容图。

通过固定模板，团队可以快速生成多个视觉方向，用于后续测试。

相比传统设计流程，AI生成的优势在于：

同一个商品可以快速扩展多个内容版本。

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3. 图片到视频的多模态联动

随着AI视频生成技术发展，商品图片正在成为视频生产的重要输入。

传统方式中：

图片制作；

视频拍摄；

视频剪辑；

属于不同流程。

而AI工作流可以实现：

商品图片生成 → 视频模板调用 → 动态内容生成。

例如：

商品展示视频；

功能介绍视频；

短视频营销素材。

这种方式降低了视频内容生产门槛。

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4. 多平台素材输出阶段

完成生成后，素材需要适配不同渠道。

包括：

图片比例调整；

格式转换；

文件管理；

版本归档。

通过标准化输出流程，可以减少人工重复操作。

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四、从单点AI工具到AI生产系统：效率提升来自流程优化

很多企业使用AI后发现：

AI生成能力并不是最大问题。

真正影响效率的是：

有没有标准流程。

如果每一次生成都重新选择模型、重新编写提示词，那么AI仍然只是一个辅助工具。

而通过流水线方式，可以将经验沉淀下来：

一次调试；

长期复用。

例如：

某款服装生成效果较好的参数组合，可以沉淀为服装类模板；

某类家居产品表现较好的场景，可以形成固定生成方案。

长期来看，企业积累的不只是图片，而是一套AI生产能力。

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五、电商AIGC视觉流水线的适用场景

这种模式更适合以下应用场景：

高频上新商家

商品数量多，需要快速生成大量素材。

多平台运营团队

同时运营淘宝、小红书、短视频平台，需要不同规格内容。

中小品牌团队

缺少专业设计团队，需要降低内容生产成本。

内容营销工作室

需要批量生成客户素材。

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六、当前AI视觉生产仍存在的限制

虽然AIGC已经能够显著提升内容生产效率，但仍存在一定限制。

例如：

复杂结构商品仍需要更多参考素材；

高端品牌视觉需要人工参与优化；

长剧情视频仍需要人工策划。

因此，目前更合理的模式并不是完全替代人工，而是：

AI负责规模化生产；

人工负责创意判断和质量控制。

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总结：AIGC正在成为电商内容生产的新基础设施

电商AI应用的发展方向，并不是简单生成更多图片，而是建立更加智能、高效的内容生产系统。

从商品图片输入，到场景生成，再到视频制作和多平台分发，AI正在逐步重构电商视觉生产流程。

栖影AI等电商AIGC工具的价值，也不仅在于提供图片生成能力，而是在帮助企业建立可复制、可沉淀、可扩展的AI内容生产体系。

对于中小团队而言，未来竞争不仅是商品和供应链竞争，也是内容生产效率竞争。

谁能够更快、更低成本地产生高质量营销素材，谁就能够在快速变化的电商环境中获得更高的运营效率。