扣子(Coze)实战:GPT-image2+豆包工作流 一键生成电商产品SKU矩阵图

0 阅读3分钟

大家好,我是引帆,一位AI智能体实践者,扣子应用先行者。 专注扣子智能体搭建,分享可落地实战教程。你缺的从来不是方法,而是一个愿意真心教你的人。

今天带大家搭建一套电商 SKU 矩阵全自动工作流,只需要一张参考图 + 多款产品换装素材,AI 自动批量生成同场景、多款式 SKU 矩阵效果图。

干货分享,推荐收藏⭐

开始教程前,先看效果再实操。

参考图:

产品图:生成的效果图:

工作流完整截图:

说明💡:只有简单的几个节点,今天手把手带你复刻

01 搭建教程📖

1)登录扣子,点击工作流开发,创建一个工作流。 地址:www.coze.cn/studioinvit…

2)输入工作流的名称与描述。

3)配置开始节点,一共 4 个变量:

cankaotu:固定模特参考图(统一人物、固定场景)

chanpintu:多款 SKU 产品素材图,多规格多款式批量上传

key:GPT-image2 绘图密钥

ratio:图片比例(常用 1:1、9:16、3:4)

4)提示词循环

添加数组循环节点,循环数组绑定开始 chanpintu 产品数组

循环体内新增大模型节点命名【生成提示词】

模型:豆包 2.0・pro

视觉输入 cankaotu:引用开始参考图

输入 chanpintu:当前循环单品 SKU 图

用户提示:参考图:{cankaotu} 需要替换的产品 / 产品图:{chanpintu}

作用:循环遍历每一款 SKU,逐个生成专属生图关键词,实现一模特多产品换装。

5)图片循环

新建数组循环,循环数组绑定上一步提示词循环的 output 提示词数组

6)图片格式转化

循环体内添加添加一个第三方【剪映小助手】的【str_to_list】的节点

输入引用开始 cankaotu 参考图,

输出 infos 数组格式

作用:把单张模特图转为数组,满足生图节点格式要求,避免读取报错。

7)添加数据列表

循环体内继续添加一个第三方【剪映小助手辅助工具】的【add_list】节点

list 引用格式转化输出

infositem 引用 cankaotu 参考图

作用:统一封装底图素材,方便后续循环批量生图调用。

8)添加数据列表

循环体内继续添加一个第三方的【GT2_图片生成】的【g2_generate_image】的节点

key:引用开始 key(key获取地址:miheai.com/s/49627)

prompt:当前循环单条提示词

image_urls:引用添加数据列表输出

asyn:true

ratio:引用开始 ratio

作用:逐条根据提示生成对应 SKU 效果图,循环跑完一次性生成整套 SKU 矩阵配图。

9)去除空数据

添加一个第三方【常用代码块】的【list_sli_trim】节点

list 引用图片循环全部输出

作用:自动过滤生成失败的空链接,只保留有效 SKU 成品图。

10)结束节点

结束返回:去除空 - data 成品图片数组

03结语✅

以上就是 GPT-image 一键生成电商 SKU 矩阵换装图完整搭建教程,服饰、家居、美妆多品类通用。