2周上线AI电商图片系统开发实战教程

程序员陆通2025-12-31 9:13

AI批量电商图片生成系统开发实战（Java语言）

今天想跟大家聊聊我最近做的一个项目------AI批量电商图片生成系统。这个项目从需求调研到上线，前后花了大概2周时间，现在已经有稳定的付费用户了。

说实话，刚开始我也没想到电商图片生成这个需求这么刚需。直到我在Reddit上泡了几天，发现一堆卖家在抱怨：拍照成本高、修图慢、换背景麻烦......我就想，这不就是AI能解决的事儿吗？

废话不多说，直接上干货。

一、为什么选择做这个项目？

需求验证：Reddit是个宝藏

我的市场调研方法很简单，就是泡Reddit。

主要看这几个subreddit：

  • r/ecommerce
  • r/shopify
  • r/AmazonSeller
  • r/Etsy

发现的痛点：

1. 拍照成本高

  • 请摄影师：500-2000元/次
  • 租摄影棚：300-800元/天
  • 模特费用：1000-3000元/天

2. 修图效率低

  • 手动抠图：10-30分钟/张
  • 换背景：5-15分钟/张
  • 批量处理：基本靠肝

3. 风格不统一

  • 不同批次照片色调不一致
  • 背景风格难以统一
  • 品牌调性难把控

看到这些痛点，我就知道机会来了。

竞品分析：市场空间很大

我用免费工具分析了几个竞品（具体工具我之前文章写过），发现：

国外产品

  • 功能强但价格贵（$50-200/月）
  • 界面复杂，学习成本高
  • 对中国用户不友好

国内产品

  • 大多是单图处理
  • 批量功能弱
  • API接口不稳定

市场空白

  • 中等价位（99-299元/月）
  • 简单易用
  • 批量处理能力强

这就是我的切入点。

二、技术架构设计

整体架构

我选择了经典的前后端分离架构：

复制代码 
前端（Vue 3） → 后端（Spring Boot） → AI服务（Stable Diffusion API）
                      ↓
                  MySQL数据库
                      ↓
                  OSS对象存储

为什么这么选？

  • Spring Boot：我最熟悉，稳定可靠
  • Vue 3：轻量级，开发快
  • MySQL：够用，成本低
  • OSS：图片存储必备

核心模块

1. 用户管理模块

  • 注册登录（JWT认证）
  • 会员等级（免费/基础/高级）
  • 用量统计

2. 图片上传模块

  • 批量上传（支持拖拽）
  • 格式校验（JPG/PNG/WEBP）
  • 尺寸限制（最大10MB）

3. AI处理模块

  • 背景移除
  • 背景替换
  • 风格迁移
  • 批量处理队列

4. 任务管理模块

  • 异步任务队列
  • 进度追踪
  • 失败重试

5. 支付模块

  • 微信支付
  • 支付宝
  • 加密货币（NOWPayments）

三、核心功能实现

1. 批量上传功能

这个功能看起来简单，但坑不少。

前端代码（Vue 3）：

javascript 复制代码 
// 使用Element Plus的Upload组件
<el-upload
  ref="uploadRef"
  :action="uploadUrl"
  :headers="uploadHeaders"
  :on-success="handleSuccess"
  :on-error="handleError"
  :before-upload="beforeUpload"
  :file-list="fileList"
  multiple
  drag
  accept="image/jpeg,image/png,image/webp"
>
  <el-icon class="el-icon--upload"><upload-filled /></el-icon>
  <div class="el-upload__text">
    拖拽图片到这里或<em>点击上传</em>
  </div>
</el-upload>

// 上传前校验
const beforeUpload = (file) => {
  const isImage = /^image\/(jpeg|png|webp)$/.test(file.type)
  const isLt10M = file.size / 1024 / 1024 < 10
  
  if (!isImage) {
    ElMessage.error('只支持JPG、PNG、WEBP格式')
    return false
  }
  if (!isLt10M) {
    ElMessage.error('图片大小不能超过10MB')
    return false
  }
  return true
}

后端代码（Spring Boot）：

java 复制代码 
@RestController
@RequestMapping("/api/upload")
public class UploadController {
    
    @Autowired
    private OssService ossService;
    
    @Autowired
    private ImageService imageService;
    
    @PostMapping("/batch")
    public Result batchUpload(
        @RequestParam("files") MultipartFile[] files,
        @RequestHeader("Authorization") String token
    ) {
        // 1. 验证用户权限
        User user = tokenService.getUserByToken(token);
        if (!user.canUpload(files.length)) {
            return Result.error("超出上传限额");
        }
        
        // 2. 批量上传到OSS
        List<String> urls = new ArrayList<>();
        for (MultipartFile file : files) {
            try {
                // 生成唯一文件名
                String fileName = UUID.randomUUID().toString() + 
                    getFileExtension(file.getOriginalFilename());
                
                // 上传到OSS
                String url = ossService.upload(file.getInputStream(), fileName);
                urls.add(url);
                
                // 保存到数据库
                imageService.saveImage(user.getId(), url, fileName);
                
            } catch (Exception e) {
                log.error("上传失败: {}", e.getMessage());
            }
        }
        
        return Result.success(urls);
    }
}

踩过的坑：

  1. 文件名冲突

    • 问题：多个用户上传同名文件会覆盖
    • 解决：用UUID生成唯一文件名

  2. 上传超时

    • 问题：批量上传大文件容易超时
    • 解决：设置合理的超时时间（60秒）

  3. 内存溢出

    • 问题：一次上传太多文件导致OOM
    • 解决：限制单次上传数量（最多20张）

2. AI背景移除功能

这是核心功能，我用的是Stable Diffusion的ControlNet。

技术选型：

最开始我尝试了几个方案：

方案 优点 缺点 最终选择
Remove.bg API 效果好，速度快 太贵（$0.2/张） ❌
U2-Net开源模型 免费 效果一般 ❌
Stable Diffusion 效果好，可控性强 需要GPU ✅

最后选了Stable Diffusion + ControlNet，自己租GPU服务器跑。

成本计算：

  • GPU服务器：3090显卡，1500元/月
  • 处理速度：2秒/张
  • 月处理量：100万张（理论值）
  • 单张成本：0.0015元

比Remove.bg便宜100多倍！

代码实现：

java 复制代码 
@Service
public class AiImageService {
    
    @Value("${sd.api.url}")
    private String sdApiUrl;
    
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    
    /**
     * 移除背景
     */
    public String removeBackground(String imageUrl) {
        try {
            // 1. 下载原图
            byte[] imageBytes = downloadImage(imageUrl);
            String base64Image = Base64.getEncoder()
                .encodeToString(imageBytes);
            
            // 2. 调用SD API
            Map<String, Object> params = new HashMap<>();
            params.put("init_images", Arrays.asList(base64Image));
            params.put("prompt", "product on transparent background");
            params.put("negative_prompt", "shadow, reflection");
            params.put("steps", 20);
            params.put("cfg_scale", 7);
            params.put("controlnet_units", Arrays.asList(
                Map.of(
                    "module", "seg",
                    "model", "control_v11p_sd15_seg",
                    "weight", 1.0
                )
            ));
            
            // 3. 发送请求
            String response = restTemplate.postForObject(
                sdApiUrl + "/sdapi/v1/img2img",
                params,
                String.class
            );
            
            // 4. 解析结果
            JSONObject json = JSON.parseObject(response);
            String resultBase64 = json.getJSONArray("images")
                .getString(0);
            
            // 5. 上传到OSS
            byte[] resultBytes = Base64.getDecoder()
                .decode(resultBase64);
            String resultUrl = ossService.upload(
                new ByteArrayInputStream(resultBytes),
                "removed_" + UUID.randomUUID() + ".png"
            );
            
            return resultUrl;
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("背景移除失败: {}", e.getMessage());
            throw new BusinessException("AI处理失败");
        }
    }
}

优化技巧：

  1. 批量处理优化

    • 使用异步队列（RabbitMQ）
    • 并发处理（线程池）
    • 失败重试机制

  2. 效果优化

    • 调整ControlNet权重
    • 优化prompt
    • 后处理（边缘羽化）

  3. 成本优化

    • 缓存处理结果
    • 相似图片去重
    • 按需启动GPU实例

3. 背景替换功能

移除背景后，用户通常需要换个新背景。

实现思路：

java 复制代码 
/**
 * 替换背景
 */
public String replaceBackground(
    String foregroundUrl,  // 前景图（已抠图）
    String backgroundType  // 背景类型
) {
    try {
        // 1. 根据背景类型生成prompt
        String prompt = getBackgroundPrompt(backgroundType);
        
        // 2. 使用Inpainting模式
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("init_images", Arrays.asList(foregroundBase64));
        params.put("mask", maskBase64);  // 背景区域mask
        params.put("prompt", prompt);
        params.put("steps", 30);
        params.put("denoising_strength", 0.8);
        
        // 3. 调用API
        String response = restTemplate.postForObject(
            sdApiUrl + "/sdapi/v1/img2img",
            params,
            String.class
        );
        
        // 4. 合成最终图片
        return compositeImage(foregroundUrl, backgroundUrl);
        
    } catch (Exception e) {
        log.error("背景替换失败: {}", e.getMessage());
        throw new BusinessException("背景替换失败");
    }
}

/**
 * 根据背景类型生成prompt
 */
private String getBackgroundPrompt(String type) {
    Map<String, String> prompts = new HashMap<>();
    prompts.put("white", "pure white background, studio lighting");
    prompts.put("gradient", "gradient background, soft colors");
    prompts.put("lifestyle", "modern lifestyle scene, natural lighting");
    prompts.put("outdoor", "outdoor scene, natural environment");
    
    return prompts.getOrDefault(type, "simple background");
}

预设背景模板：

我做了10个常用背景模板：

  • 纯色背景（白/灰/黑）
  • 渐变背景
  • 生活场景
  • 户外场景
  • 节日主题
  • 简约风格
  • 科技风格
  • 复古风格
  • 自然风格
  • 自定义上传

用户可以一键选择，也可以上传自己的背景。

4. 批量处理队列

这个是重点，直接影响用户体验。

架构设计：

复制代码 
用户提交任务 → Redis队列 → Worker消费 → 更新进度 → 通知用户

代码实现：

java 复制代码 
@Service
public class TaskQueueService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private WebSocketService webSocketService;
    
    /**
     * 提交批量任务
     */
    public String submitBatchTask(BatchTaskDTO taskDTO) {
        // 1. 生成任务ID
        String taskId = UUID.randomUUID().toString();
        
        // 2. 创建任务记录
        BatchTask task = new BatchTask();
        task.setTaskId(taskId);
        task.setUserId(taskDTO.getUserId());
        task.setImageUrls(taskDTO.getImageUrls());
        task.setOperation(taskDTO.getOperation());
        task.setStatus(TaskStatus.PENDING);
        task.setTotalCount(taskDTO.getImageUrls().size());
        task.setProcessedCount(0);
        
        // 3. 保存到数据库
        taskMapper.insert(task);
        
        // 4. 推送到Redis队列
        redisTemplate.opsForList().rightPush(
            "task:queue",
            taskId
        );
        
        return taskId;
    }
    
    /**
     * 处理任务（Worker调用）
     */
    @Async
    public void processTask(String taskId) {
        try {
            // 1. 获取任务信息
            BatchTask task = taskMapper.selectById(taskId);
            
            // 2. 更新状态为处理中
            task.setStatus(TaskStatus.PROCESSING);
            taskMapper.updateById(task);
            
            // 3. 逐个处理图片
            List<String> resultUrls = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < task.getImageUrls().size(); i++) {
                String imageUrl = task.getImageUrls().get(i);
                
                try {
                    // 执行AI处理
                    String resultUrl = aiImageService
                        .removeBackground(imageUrl);
                    resultUrls.add(resultUrl);
                    
                    // 更新进度
                    task.setProcessedCount(i + 1);
                    taskMapper.updateById(task);
                    
                    // 推送进度到前端
                    webSocketService.sendProgress(
                        task.getUserId(),
                        taskId,
                        (i + 1) * 100 / task.getTotalCount()
                    );
                    
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理失败: {}", e.getMessage());
                    task.getFailedUrls().add(imageUrl);
                }
            }
            
            // 4. 更新任务状态
            task.setStatus(TaskStatus.COMPLETED);
            task.setResultUrls(resultUrls);
            taskMapper.updateById(task);
            
            // 5. 通知用户完成
            webSocketService.sendComplete(
                task.getUserId(),
                taskId
            );
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("任务处理失败: {}", e.getMessage());
            task.setStatus(TaskStatus.FAILED);
            taskMapper.updateById(task);
        }
    }
}

Worker实现：

java 复制代码 
@Component
public class TaskWorker {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private TaskQueueService taskQueueService;
    
    /**
     * 启动Worker（多线程消费）
     */
    @PostConstruct
    public void startWorkers() {
        int workerCount = 5;  // 5个并发worker
        
        for (int i = 0; i < workerCount; i++) {
            new Thread(() -> {
                while (true) {
                    try {
                        // 从队列取任务（阻塞）
                        String taskId = (String) redisTemplate
                            .opsForList()
                            .leftPop("task:queue", 1, TimeUnit.SECONDS);
                        
                        if (taskId != null) {
                            // 处理任务
                            taskQueueService.processTask(taskId);
                        }
                        
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("Worker异常: {}", e.getMessage());
                        try {
                            Thread.sleep(5000);
                        } catch (InterruptedException ex) {
                            break;
                        }
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
}

优化点：

  1. 失败重试

    • 自动重试3次
    • 指数退避策略
    • 记录失败原因

  2. 优先级队列

    • VIP用户优先处理
    • 小任务优先处理
    • 紧急任务插队

  3. 负载均衡

    • 多台Worker服务器
    • 动态扩容
    • 健康检查

5. 实时进度推送

用户体验的关键是实时反馈。

WebSocket实现：

java 复制代码 
@Component
@ServerEndpoint("/ws/task/{userId}")
public class TaskWebSocket {
    
    private static Map<String, Session> sessions = 
        new ConcurrentHashMap<>();
    
    @OnOpen
    public void onOpen(
        @PathParam("userId") String userId,
        Session session
    ) {
        sessions.put(userId, session);
        log.info("用户{}连接WebSocket", userId);
    }
    
    @OnClose
    public void onClose(@PathParam("userId") String userId) {
        sessions.remove(userId);
        log.info("用户{}断开WebSocket", userId);
    }
    
    /**
     * 发送进度更新
     */
    public static void sendProgress(
        String userId,
        String taskId,
        int progress
    ) {
        Session session = sessions.get(userId);
        if (session != null && session.isOpen()) {
            try {
                Map<String, Object> message = new HashMap<>();
                message.put("type", "progress");
                message.put("taskId", taskId);
                message.put("progress", progress);
                
                session.getBasicRemote().sendText(
                    JSON.toJSONString(message)
                );
            } catch (Exception e) {
                log.error("发送进度失败: {}", e.getMessage());
            }
        }
    }
    
    /**
     * 发送完成通知
     */
    public static void sendComplete(
        String userId,
        String taskId
    ) {
        Session session = sessions.get(userId);
        if (session != null && session.isOpen()) {
            try {
                Map<String, Object> message = new HashMap<>();
                message.put("type", "complete");
                message.put("taskId", taskId);
                
                session.getBasicRemote().sendText(
                    JSON.toJSONString(message)
                );
            } catch (Exception e) {
                log.error("发送完成通知失败: {}", e.getMessage());
            }
        }
    }
}

前端代码：

javascript 复制代码 
// 建立WebSocket连接
const ws = new WebSocket(`ws://localhost:8080/ws/task/${userId}`)

ws.onmessage = (event) => {
  const message = JSON.parse(event.data)
  
  if (message.type === 'progress') {
    // 更新进度条
    updateProgress(message.taskId, message.progress)
  } else if (message.type === 'complete') {
    // 任务完成
    ElMessage.success('处理完成！')
    loadResults(message.taskId)
  }
}

四、性能优化

1. 图片处理优化

压缩策略：

java 复制代码 
/**
 * 智能压缩图片
 */
public byte[] compressImage(byte[] imageBytes) {
    try {
        BufferedImage image = ImageIO.read(
            new ByteArrayInputStream(imageBytes)
        );
        
        // 1. 判断是否需要压缩
        int width = image.getWidth();
        int height = image.getHeight();
        
        if (width > 2048 || height > 2048) {
            // 2. 等比例缩放
            double scale = Math.min(
                2048.0 / width,
                2048.0 / height
            );
            
            int newWidth = (int) (width * scale);
            int newHeight = (int) (height * scale);
            
            Image scaledImage = image.getScaledInstance(
                newWidth,
                newHeight,
                Image.SCALE_SMOOTH
            );
            
            BufferedImage outputImage = new BufferedImage(
                newWidth,
                newHeight,
                BufferedImage.TYPE_INT_RGB
            );
            
            outputImage.getGraphics().drawImage(
                scaledImage,
                0, 0,
                null
            );
            
            // 3. 压缩质量
            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
            ImageWriter writer = ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg")
                .next();
            ImageWriteParam param = writer.getDefaultWriteParam();
            param.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT);
            param.setCompressionQuality(0.85f);
            
            writer.setOutput(ImageIO.createImageOutputStream(baos));
            writer.write(null, new IIOImage(outputImage, null, null), param);
            
            return baos.toByteArray();
        }
        
        return imageBytes;
        
    } catch (Exception e) {
        log.error("压缩失败: {}", e.getMessage());
        return imageBytes;
    }
}

2. 缓存策略

多级缓存：

java 复制代码 
@Service
public class CacheService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    /**
     * 缓存处理结果
     */
    public void cacheResult(String imageUrl, String resultUrl) {
        // 1. 计算图片hash
        String hash = calculateImageHash(imageUrl);
        
        // 2. 缓存到Redis（7天过期）
        redisTemplate.opsForValue().set(
            "image:result:" + hash,
            resultUrl,
            7,
            TimeUnit.DAYS
        );
    }
    
    /**
     * 获取缓存结果
     */
    public String getCachedResult(String imageUrl) {
        String hash = calculateImageHash(imageUrl);
        return (String) redisTemplate.opsForValue()
            .get("image:result:" + hash);
    }
    
    /**
     * 计算图片hash（感知哈希）
     */
    private String calculateImageHash(String imageUrl) {
        try {
            // 下载图片
            byte[] imageBytes = downloadImage(imageUrl);
            BufferedImage image = ImageIO.read(
                new ByteArrayInputStream(imageBytes)
            );
            
            // 缩放到8x8
            Image scaledImage = image.getScaledInstance(
                8, 8,
                Image.SCALE_SMOOTH
            );
            
            BufferedImage smallImage = new BufferedImage(
                8, 8,
                BufferedImage.TYPE_INT_RGB
            );
            smallImage.getGraphics().drawImage(scaledImage, 0, 0, null);
            
            // 计算平均灰度
            int avgGray = 0;
            for (int y = 0; y < 8; y++) {
                for (int x = 0; x < 8; x++) {
                    int rgb = smallImage.getRGB(x, y);
                    int gray = (rgb >> 16 & 0xff) * 299 +
                               (rgb >> 8 & 0xff) * 587 +
                               (rgb & 0xff) * 114;
                    avgGray += gray / 1000;
                }
            }
            avgGray /= 64;
            
            // 生成hash
            StringBuilder hash = new StringBuilder();
            for (int y = 0; y < 8; y++) {
                for (int x = 0; x < 8; x++) {
                    int rgb = smallImage.getRGB(x, y);
                    int gray = (rgb >> 16 & 0xff) * 299 +
                               (rgb >> 8 & 0xff) * 587 +
                               (rgb & 0xff) * 114;
                    hash.append(gray / 1000 >= avgGray ? "1" : "0");
                }
            }
            
            return hash.toString();
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("计算hash失败: {}", e.getMessage());
            return null;
        }
    }
}

缓存命中率优化：

实测数据：

  • 相似图片去重：命中率30%
  • 相同参数处理：命中率15%
  • 总体节省成本：约40%

3. 数据库优化

索引设计：

sql 复制代码 
-- 用户表
CREATE INDEX idx_user_id ON users(user_id);
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

-- 图片表
CREATE INDEX idx_user_id ON images(user_id);
CREATE INDEX idx_created_at ON images(created_at);
CREATE INDEX idx_status ON images(status);

-- 任务表
CREATE INDEX idx_task_id ON tasks(task_id);
CREATE INDEX idx_user_id ON tasks(user_id);
CREATE INDEX idx_status ON tasks(status);
CREATE INDEX idx_created_at ON tasks(created_at);

分表策略：

图片表按月分表：

  • images_202501
  • images_202502
  • images_202503
  • ...

每月自动创建新表，历史数据归档。

五、支付集成

微信支付

java 复制代码 
@Service
public class WechatPayService {
    
    @Value("${wechat.appid}")
    private String appId;
    
    @Value("${wechat.mchid}")
    private String mchId;
    
    @Value("${wechat.key}")
    private String key;
    
    /**
     * 创建支付订单
     */
    public Map<String, String> createOrder(PayOrderDTO orderDTO) {
        try {
            // 1. 构建请求参数
            Map<String, Object> params = new HashMap<>();
            params.put("appid", appId);
            params.put("mch_id", mchId);
            params.put("nonce_str", UUID.randomUUID().toString());
            params.put("body", orderDTO.getProductName());
            params.put("out_trade_no", orderDTO.getOrderNo());
            params.put("total_fee", orderDTO.getAmount());
            params.put("spbill_create_ip", orderDTO.getClientIp());
            params.put("notify_url", notifyUrl);
            params.put("trade_type", "NATIVE");
            
            // 2. 签名
            String sign = generateSign(params);
            params.put("sign", sign);
            
            // 3. 发送请求
            String xml = mapToXml(params);
            String response = restTemplate.postForObject(
                "https://api.mch.weixin.qq.com/pay/unifiedorder",
                xml,
                String.class
            );
            
            // 4. 解析结果
            Map<String, String> result = xmlToMap(response);
            
            return result;
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("创建订单失败: {}", e.getMessage());
            throw new BusinessException("支付失败");
        }
    }
}

加密货币支付

用的是NOWPayments，之前写过详细的接入文章。

java 复制代码 
@Service
public class CryptoPayService {
    
    @Value("${nowpayments.api.key}")
    private String apiKey;
    
    /**
     * 创建加密货币支付
     */
    public PaymentDTO createPayment(PayOrderDTO orderDTO) {
        try {
            HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
            headers.set("x-api-key", apiKey);
            
            Map<String, Object> params = new HashMap<>();
            params.put("price_amount", orderDTO.getAmount());
            params.put("price_currency", "usd");
            params.put("pay_currency", orderDTO.getCryptoCurrency());
            params.put("order_id", orderDTO.getOrderNo());
            params.put("order_description", orderDTO.getProductName());
            params.put("ipn_callback_url", callbackUrl);
            
            HttpEntity<Map<String, Object>> request = 
                new HttpEntity<>(params, headers);
            
            ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(
                "https://api.nowpayments.io/v1/payment",
                request,
                String.class
            );
            
            JSONObject json = JSON.parseObject(response.getBody());
            
            PaymentDTO payment = new PaymentDTO();
            payment.setPaymentId(json.getString("payment_id"));
            payment.setPayAddress(json.getString("pay_address"));
            payment.setPayAmount(json.getBigDecimal("pay_amount"));
            payment.setPayCurrency(json.getString("pay_currency"));
            
            return payment;
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("创建加密货币支付失败: {}", e.getMessage());
            throw new BusinessException("支付失败");
        }
    }
}

六、部署上线

服务器配置

应用服务器：

  • 阿里云ECS：4核8G
  • 系统：CentOS 7
  • 环境：JDK 11 + Nginx

GPU服务器：

  • AutoDL租用：3090显卡
  • 系统：Ubuntu 20.04
  • 环境：CUDA 11.8 + Python 3.9

数据库：

  • 阿里云RDS：MySQL 8.0
  • 配置：2核4G
  • 存储：100GB

对象存储：

  • 阿里云OSS
  • 容量：按需付费
  • CDN加速

Docker部署

Dockerfile：

dockerfile 复制代码 
FROM openjdk:11-jre-slim

WORKDIR /app

COPY target/ai-image-*.jar app.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

docker-compose.yml：

yaml 复制代码 
version: '3'

services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
      - MYSQL_HOST=mysql
      - REDIS_HOST=redis
    depends_on:
      - mysql
      - redis
    restart: always
  
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password
      - MYSQL_DATABASE=ai_image
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
    restart: always
  
  redis:
    image: redis:6.2
    volumes:
      - redis_data:/data
    restart: always
  
  nginx:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./ssl:/etc/nginx/ssl
    depends_on:
      - app
    restart: always

volumes:
  mysql_data:
  redis_data:

Nginx配置

nginx 复制代码 
upstream backend {
    server app:8080;
}

server {
    listen 80;
    server_name yourdomain.com;
    return 301 https://$server_name$request_uri;
}

server {
    listen 443 ssl http2;
    server_name yourdomain.com;
    
    ssl_certificate /etc/nginx/ssl/cert.pem;
    ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/key.pem;
    
    # 前端静态文件
    location / {
        root /usr/share/nginx/html;
        try_files $uri $uri/ /index.html;
    }
    
    # API代理
    location /api/ {
        proxy_pass http://backend;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
    
    # WebSocket代理
    location /ws/ {
        proxy_pass http://backend;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }
    
    # 文件上传大小限制
    client_max_body_size 100M;
}

七、运营数据与经验

用户反馈

好评：

  • "效率太高了，以前修一张图10分钟，现在3秒搞定"
  • "背景替换效果很自然，比我自己P图强多了"
  • "批量处理功能太实用了，一次处理100张图片"

差评：

  • "偶尔会有边缘不够平滑的情况"
  • "希望增加更多背景模板"
  • "价格能不能再便宜点"

踩过的坑

1. GPU成本失控

  • 问题：最开始没做缓存，重复处理浪费算力
  • 解决：加入缓存机制，成本降低40%

2. 并发处理崩溃

  • 问题：高峰期大量请求导致GPU服务器崩溃
  • 解决：加入队列机制，限流保护

3. 用户流失严重

  • 问题：免费用户用完额度就走了
  • 解决：增加会员权益，优化定价策略

4. 支付回调丢失

  • 问题：偶尔会出现支付成功但没到账的情况
  • 解决：增加支付状态查询接口，定时补单

八、未来规划

功能迭代

短期（1-3个月）：

  • 增加更多背景模板（50+）
  • 支持视频背景移除
  • 增加批量水印功能
  • API接口开放

中期（3-6个月）：

  • AI模特换装功能
  • 场景智能推荐
  • 移动端APP
  • 企业版定制

长期（6-12个月）：

  • 3D产品渲染
  • AR试穿功能
  • 多语言支持
  • 海外市场拓展

商业模式

当前模式：

  • SaaS订阅（主要收入）
  • 单次购买（补充收入）
  • API调用（潜力收入）

未来探索：

  • 白标合作（给电商平台提供技术）
  • 企业定制（大客户定制开发）
  • 联盟分销（推广分成）

九、写在最后

这个项目从想法到上线，前后花了2周时间。虽然功能还不够完善，但已经有了稳定的付费用户，证明需求是真实存在的。

几点经验分享：

  1. 需求验证最重要

    • 别自嗨，先去Reddit看看用户在抱怨什么
    • 竞品分析要做足
    • MVP快速验证

  2. 技术选型要务实

    • 用自己最熟悉的技术栈
    • 不要为了新技术而新技术
    • 稳定性 > 先进性

  3. 成本控制是关键

    • GPU服务器自己租比调API便宜100倍
    • 缓存机制能省40%成本
    • 按需扩容，不要过度投入

  4. 用户体验决定成败

    • 实时进度反馈很重要
    • 批量处理是刚需
    • 失败重试要做好

  5. 持续迭代才能活下去

    • 根据用户反馈快速调整
    • 每周至少一个小更新
    • 保持和用户的沟通
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