1. 效率瓶颈识别
逐图生成架构在50SKU套图场景下的耗时分布：
|----------|-----------|--------|----------------|
| 环节 | 耗时(h) | 占比 | 根因 |
| prompt构造 | 3 | 7% | 每图独立prompt |
| 模型推理 | 6 | 14% | 串行/有限并行 |
| 人工拼套 | 9 | 20% | 单图生成后需手动组装 |
| 缺图补全 | 16 | 36% | 工具不支持辅图/详情/变体图 |
| 逐图审核 | 5 | 11% | 需逐图确认商品是否变形 |
| 风格统一 | 5 | 12% | 逐图生成风格自然漂移 |
核心发现：推理仅占14%，拼套+补缺+审核+统风四项占总耗时79%。 这四项与模型能力无关------是架构层面的效率黑洞。
2. 流水线架构的消除效果
潮际好麦 的流水线架构将拼套、补缺、审核、统风全部自动化或消除：
|--------|----------|-----------|----------|
| 环节 | 逐图耗时 | 流水线耗时 | 消除幅度 |
| prompt | 3h | 0h | 100% |
| 推理 | 6h | 1.5h | 75% |
| 拼套 | 9h | 0h | 100% |
| 补缺 | 16h | 0.5h | 97% |
| 审核 | 5h | 0.5h | 90% |
| 统风 | 5h | 0h | 100% |
| 总计 | 44h | 2.5h | 94% |
3. 结论
电商套图的效率天花板由架构而非模型推理速度决定。逐图架构79%的耗时在推理之外------这些环节无法通过硬件加速或模型优化来压缩。流水线架构通过商品锁定消除审核、全组件并行消除补缺------总耗时降低94%。