我用AI做了280张服装图，成本竟然这么低

📖 项目背景

当我需要大量服装商品图片时，发现市面上很难找到符合需求的素材，传统的拍摄成本又过高。于是，我决定探索使用AI技术来解决这个问题。

🎯 项目目标

批量生成：自动化生成大量商品图片
高质量：确保图片质量满足商用标准
成本控制：相比传统拍摄大幅降低成本
灵活定制：根据不同商品特性生成对应图片

🛠️ 技术架构

硬件配置

显卡: RTX 4070Ti S (16GB显存)
性能: 单张图片生成时间约40秒
模型: Flux (高质量图片生成模型)

软件架构

scss 复制代码

ComfyUI (图片生成引擎)
    ↓
Python API客户端 (批量任务管理)
    ↓  
CSV数据驱动 (商品信息管理)
    ↓
自动化流水线 (生成→筛选→整合)

🔧 核心技术实现

1. ComfyUI环境搭建

需要在ComfyUI，设置里修改启动地址，默认地址是 127.0.0.1 只能本地访问，修改成0.0.0.0 可局域网访问。

关键配置点：

开启开发者模式查看HTTP请求参数
配置Flux模型加载路径
设置合适的显存管理策略

2. Python API客户端封装

python 复制代码

class ComfyUIClient:
    def __init__(self, server_url="http://192.168.0.64:8000"):
        self.server_url = server_url
    
    def generate_image(self, prompt_text, **kwargs):
        """发起图片生成任务"""
        # 构建工作流参数
        # 提交到ComfyUI队列
        # 返回任务ID
    
    def wait_for_completion(self, prompt_id, timeout=300):
        """等待任务完成"""
        # 轮询任务状态
        # 获取生成结果
    
    def download_image(self, image_info, output_dir):
        """下载生成的图片"""
        # 从ComfyUI下载图片
        # 保存到指定目录

3. 数据驱动的批量生成

批量生成流程：

python 复制代码

def generate_from_csv_batch():
    # 1. 扫描CSV文件夹
    # 2. 解析商品信息
    # 3. 生成优化的prompt
    # 4. 批量调用ComfyUI API
    # 5. 缓存检测避免重复生成
    # 6. 自动重命名和分类存储

4. 智能Prompt

Prompt模板：

css 复制代码

A masterpiece, ultra-detailed, photorealistic, hyperrealistic, 8K resolution,
razor-sharp focus, crystal-clear details, award-winning, professional high-key 
studio product photograph of {产品名称} - {产品描述}. 
The product is isolated against an absolutely pure, seamless, bright white background.
Emphasize the exquisite material texture with visible micro-details, 
crisp clean lines, and perfect three-dimensional form.

📊 项目成果

数据统计

生成图片总数: 280张高质量商品图片
商品类别覆盖 : 8个主要类别
- 🧥 冬装类: 11个产品
- 👜 配饰类: 15个产品
- 👖 裤子类: 6个产品
- 👠 鞋子类: 13个产品
- 🎩 帽子类: 10个产品
- 👝 包包类: 12个产品
- 🏷️ 内衣类: 9个产品
- 👗 毛衣裙: 4个产品

质量控制流程

批量生成: 每个商品生成3-5张候选图片
人工筛选: 删除模糊、构图不佳的图片
质量评估: 保留商用级别的优质图片
标准化处理: 统一命名规范和存储结构

数据一体化

python 复制代码

# 自动价格生成
class PriceGenerator:
    def generate_price(self, category, name, description):
        # 基于商品类别的智能定价
        # 材质、功能等因素的价格修正
        # 30%概率生成折扣价

💡 技术亮点

1. 缓存机制优化

python 复制代码

def check_image_cache(product_id, product_name, output_dir):
    """检查图片是否已存在，避免重复生成"""
    possible_extensions = ['.png', '.jpg', '.jpeg', '.webp']
    for ext in possible_extensions:
        potential_path = os.path.join(output_dir, f"{product_id}_{product_name}{ext}")
        if os.path.exists(potential_path):
            return potential_path
    return None

2. 图片回写机制

python 复制代码

def update_csv_with_images():
    """将生成的图片URL回写到CSV文件"""
    # 解析图片文件名匹配商品ID
    # 生成OSS CDN链接
    # 自动更新CSV Images列
    # 删除无图片对应的商品行

3. 错误处理与重试

网络异常自动重试
生成失败的详细日志记录
支持断点续传，避免重复工作

🔍 经验总结

挑战与解决方案

质量控制: 通过多张生成+人工筛选保证质量
prompt优化: 持续迭代提升生成效果

📝 结语

通过这个项目，我深度体验了AI图片生成技术在实际业务中的应用潜力。ComfyUI作为一个强大的工具平台，结合合适的模型和工程化的流程设计，完全可以满足商业级的图片生成需求。

未来，随着AI技术的持续发展，相信会有更多创新的应用场景等待我们去探索。