女装电商场景对营销物料的需求，确实是一个非常典型的「SKU多、相似性高、数量大、更换频率高」 为什么特指女装，而不是服装。。各位男装用户，自己在电商平台啥地位，心里没数吗 😂，我心里的价值排序：女装、童装、宠物装、其他、。。。男装、中年男装。。 说回来，为什么电商场景的物料需求，不是直接接一个生图能力就能解决的？ 服装有同款不同颜色、同颜色不同款，作为购买用户，我希望能更直观做切换对比，这时不同颜色衣服出现在同一个模特身上，就不能是每一张都重新生成的，抽卡和幻觉，不可能 100% 解决。 对素材做分层，分出变量和不变量，服装和促销信息等，让每个图层尽量原子化、可复用，再做不同组合。这样不但保障一致性，对生成成本也会有很大帮助。 最近新发布的几个生图模型，都在往高度可控性走，相比已经被玩烂的天马行空、奇思妙想，可控性、可复用性才是生图应用真正能赚到钱的方向。 李韭二 @li9292 双十一 女装电商的运营和美工会碰到一个困扰： AI 画的图，能不能只改一个地方？ 比如一款外套出 3 个颜色，大促完撤促销贴。 我拿一张 AI 穿搭图， 用开源的 Ming-Image 拆成 9 层透明图层，像 PS 的图层。 试出三件事： ① 改一层，别处不动 只换西装颜色，别处一个像素没动。 ② 擦掉牛皮癣，底下干净 水印、促销贴一删，底下看着干净，促销贴盖住的一小块墨镜镜框也补全了。 ③ 一张图，多个版本 换色、去促销贴、左右换位，做了 7 个版本，没让 AI 重画一次。 小窍门，值得收藏： 要写明每层是什么，比如"第 1 层是水印"。 只说拆几层，所有字会挤在一层，删水印会连标题一起删。 局限：还不稳。同一张图拆 3 次，2 次把模特拆成了两层，图注也会放错层，得手动整理。 我的看法：要反复改主图、改活动图的女装电商运营和美工，值得试。 想自己试：下面链接里有免费在线试用页，传一张图，写清每层是什么就行，偶尔会卡。 开源地址： github.com/inclusionAI/Mi… 模型试用地址： openrouter.ai/inclusionai/mi… 你改主图最烦哪一步？评论区告诉我，我挑几个试。 🔗 View on Twitter 🔗 View Quoted Tweet
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