【前言：从单张美图到工业化生产】
大家好，我是小江。这是我的"潮汕国潮甜品IP"系列的最后一张作品------《英歌舞翻糖草莓蛋糕》。
很多朋友问我："小江，你生成的图这么精致，如果我要给一家店做全套菜单，怎么能保证风格统一？难道一张张抽卡吗？"
今天这篇，我不只发图，我要分享底层的自动化逻辑。我们要用Python+SDXL，把"创意"变成可以批量复制的"生产力"。
看这张图：Q版的英歌舞人物趴在蓬松的草莓蛋糕上，背景融合了潮汕红桃粿和小屋元素。这不仅仅是一张图，这是一个完整的文创产品概念。
应用场景： 它可以是春节限定的糕点包装，也可以是奶茶店的杯套设计，甚至是盲盒手办的渲染图。
【核心技术：Python自动化工作流】
为了实现"风格统一"且"批量生成"，我编写了一个Python脚本，通过API调用ComfyUI/Stable Diffusion。
核心逻辑代码如下：
import requests
import json
定义批量生成的配置
这里的关键是固定 seed 和 controlnet 参数，确保 IP 不崩坏
BATCH_CONFIG = {
"model": "sdxl_chaoshan_v1.safetensors", # 加载微调过的潮汕模型
"lora": "yingge_dance_character.safetensors", # 挂载英歌舞人物LoRA
"controlnet": "openpose_hand_face.json", # 锁定人物姿势
"prompts": [
"(masterpiece), chaoshan yingge dance character, standing on strawberry cake, fondant art style, red peach cake background, cinematic lighting, 8k",
"(masterpiece), chaoshan yingge dance character, holding a fan, sitting on cake, festive atmosphere, depth of field"
]
}
def generate_batch(config):
"""
批量生成函数：循环调用API，自动保存不同变体
"""
for i, prompt in enumerate(config'prompts'):
payload = {
"prompt": prompt,
"negative_prompt": "low quality, bad anatomy",
"steps": 30,
"cfg_scale": 7.0,
"seed": 42 + i # 种子递增，保持微调变化
}
发送请求到本地SD WebUI API
response = requests.post("http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img", json=payload)
if response.status_code == 200:
print(f"Image {i+1} generated successfully!")
save_image(response.json()'images'0)
if name == "main":
generate_batch(BATCH_CONFIG)【代码解析与接单思路】
这段代码的价值在于"标准化"。
IP一致性： 通过加载特定的 LoRA 和 ControlNet ，无论生成多少张，那个英歌舞小人的脸和衣服都是一样的。这对品牌方来说至关重要。
效率提升： 以前画一张图要3小时，现在跑脚本，一小时出100张不同构图的方案供客户挑选。