最近我基于一个原版生图工具，做了一些适合团队和亚马逊业务场景的改造。原版基本上是一个本地版工具，里面增加了一些亚马逊通用规则，模型主要对接的是 ChatGPT。
项目地址：
https://github.com/Ali-Aria/amazon-image-studio
以下是我调试后的生图效果
我做了哪些改造？
1. 从本地版改成网络版
也就是说，只要在一台服务器上安装好，API Key 放在服务器本地，不暴露在公网环境中，局域网里的其他同事就可以直接调用。2. 增加了出图计数
我还增加了一个计数功能，可以统计一共生成了多少张图。这对团队非常重要。因为 AI 生图如果只是“能用”，还不够；真正进入业务流程后，必须知道它的成本、效率和投入产出比。3. 增加 DeepSeek 和 Ollama，降低文字分析成本
原版中有一个步骤，是用 ChatGPT 分析输入文案。也就是说，如果只是做文字分析，不一定每一步都要调用 ChatGPT。如果本地有模型，或者使用成本更低的模型，就可以把这部分成本降下来。[需人工核实：该成本需要结合实际模型价格、token 用量、图片生成模型价格和失败率重新测算]4. 业务上，我也做了针对亚马逊的优化
原版出图时，大部分图片会生成场景图，并加上属性标签。但现在亚马逊COSMO图片算法会对图片内容进行识别和检索。如果类似图片里叠加了太多关键词，可能会被判断为关键词堆叠。这样可以减少图片中过度文字化、标签化的风险，让图片更接近真实产品展示。针对服装和纺织类产品，我还增加了几个更细的控制项：因为服装图不是单纯“好看”就够了，还要考虑人物比例、产品展示面积、场景真实感，以及是否符合平台图片风格。为什么我觉得这个工具很有价值？
而是它让生图流程中的每一步，都变得可以控制、可以定量、可以复盘。AI 生图最怕什么？
就是幻觉太强、抽卡概率太高、每次出来的结果不稳定。但如果一个工具能把文案分析、模型选择、场景控制、图片类型、人物比例、成本统计这些环节逐步结构化，就能大大降低随机性。后续还有更大的想象空间
输入商品信息，自动分析卖点，自动生成图片需求，自动调用模型出图，再自动记录成本和结果。它会变成一个可以嵌入电商业务流程的AI 图片生产系统。对亚马逊、独立站、广告素材、电商内容生产来说，后续的想象空间和操作空间都很大。
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