DeepSeek3.2+Coze王炸组合!小红书这个隐秘赛道有人成交7万单,有手就行!

大家好,我是小肥肠!最近小红书上的儿童手抄报 虚拟资料火了,单账号橱窗数据轻松破7万。本期教程教你用 Coze + DeepSeek V3.2 搭建全自动手抄报工作流。输入主题,一键直出高质量线稿图,想在这个赛道分一杯羹的朋友这篇干货千万别错过~

1. 效果演示

最近社群里炸锅了,有群友深扒了小红书上一个不起眼的赛道------儿童手抄报/作业纸,我在小红书上随手搜了一下,发现数据真不错。

随便点开一个博主的橱窗,单价虽然不高,但显示已售7.1万! 这是什么概念?虚拟资料,0物流,0库存,一次生产,无限复利,这简直是教科书级别的"睡后收入"。

这类赛道玩法很简单,就是发布手抄报笔记然后挂橱窗即可。也就是昨天,我成功用 Coze + DeepSeek V3.2 跑通了全自动工作流。DeepSeek 3.2 强大的逻辑理解能力,配合即梦4的生图能力,让原本需要一小时的手绘工作,现在只需输入一个主题,点击【试运行】,几分钟直接出图

结果图:

感兴趣就速度码住跟练,文末送本工作流生图提示词哦~

2. 工作流实现

完整工作流如下图所示,接下来就带大家逐帧拆解这个工作流,让你看完就学会!

开始节点: 开始节点参数为默认的input参数,接收用户输入的儿童画报主题,如精卫填海

文生图提示词(大模型): 开始节点后接大模型节点模型选择 DeepSeek-V3.2,这个节点的作用是结合开始节点输入的主题生成儿童画报线稿。

图像生成: 文生图提示词(大模型)节点后接图像生成节点,这个节点的作用的基于前置节点的文生图提示词来生成儿童画板线稿图。

图像编辑提示词(文本处理): 图像生成节点出来后接文本处理节点,这个节点的作用是组装拼接后续图像编辑节点所需要的图像编辑提示词。

代码(将图像链接转换为数组): 图像生成节点出来后接代码节点,这个节点的作用是将图像链接转换为数组形式,这么做的目的是为了适配即梦4插件生图的格式。

源码:

ini 复制代码
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
    const imageUrl = params.input;
    const list = imageUrl ? [imageUrl] : [];
    const ret = {
        "image_list": list
    };

    return ret;
}

即梦生图: 这是一个子工作流,调用即梦4生图插件来进行生图操作,输入的参数有即梦4插件的ak和sk、提示词、图片链接。

子工作流详情如下图,流程可以梳理为:

  1. img_2_img_task_create创建生图任务;

  2. 基于循环节点监听生图任务;

  3. 在循环中基于img_2_img_task_query查询生图任务进度,判断图像是否成功,如果生图成功则结束循环,否则等待几秒后继续在循环中查询生图任务进度;

  4. 取出图片链接。

在上图中img_2_img_task_createimg_2_img_task_query是我开发的即梦四生图插件,在工作流界面点击【添加节点】搜索小肥肠,即可使用:

画板: 画板节点的作用是对图片进行拼接排版,在下图中排列了儿童画板线稿和由即梦4编辑上色后的儿童画报图。

结束: 节点节点承接画板节点输出的图片数据,可直接下载结果图。

以上就是整个工作流的完整流程拆解,动手能力强的读者可以跟着教程实践一遍。上述工作流已经被收录到了小肥肠共学群中,如果想直接获取工作流原件,可以加入社群后我拉你进空间直接学习使用。

另本文中的生图提示词限量30份,想要的可以666获取哦~

3. 结语

回看整个流程,你会发现DeepSeek V3.2 是这一套玩法的大脑 ,它精准地控制了画面的结构,而 Coze 则是自动化的躯干,帮我们省去了重复劳动。别人一天手画一张,你用这个工作流一天生成100张,这就是降维打击。

如本次分享对你有帮助,麻烦一键三连支持一下小肥肠,我们下期再见~

相关推荐
科技小花3 小时前
全球化深水区,数据治理成为企业出海 “核心竞争力”
大数据·数据库·人工智能·数据治理·数据中台·全球化
zhuiyisuifeng4 小时前
2026前瞻:GPTimage2镜像官网或将颠覆视觉创作
人工智能·gpt
徐健峰4 小时前
GPT-image-2 热门玩法实战(一):AI 看手相 — 一张手掌照片生成专业手相分析图
人工智能·gpt
weixin_370976354 小时前
AI的终极赛跑:进入AGI,还是泡沫破灭?
大数据·人工智能·agi
Slow菜鸟4 小时前
AI学习篇(五) | awesome-design-md 使用说明
人工智能·学习
冬奇Lab4 小时前
RAG 系列(五):Embedding 模型——语义理解的核心
人工智能·llm·aigc
深小乐4 小时前
AI 周刊【2026.04.27-05.03】:Anthropic 9000亿美元估值、英伟达死磕智能体、中央重磅定调AI
人工智能
码点滴4 小时前
什么时候用 DeepSeek V4,而不是 GPT-5/Claude/Gemini?
人工智能·gpt·架构·大模型·deepseek
狐狐生风5 小时前
LangChain 向量存储:Chroma、FAISS
人工智能·python·学习·langchain·faiss·agentai
波动几何5 小时前
CDA架构代码工坊技能cda-code-lab
人工智能