Codex电商实战:用 AI 出图的，90% 都栽在同一个坑里

最近，我拿一款保温杯测试友商的AI生图技能包生成详情页。

先看结果

如果只刷到其中一张，很多人未必会立刻发现问题。

我当时也觉得还不错。

产品干净，光影自然，画面也有电商图的样子。接着往下生成，单看每一张，好像都挑不出什么大毛病。

但把它们放一起，差异就很明显了：

第一张还是细长的米白色杯身，到了第二张，杯子颜色明显不对了；前面印着“316字体”，也在杯身上“飘忽不定”。

杯盖、比例、也在悄悄变化。

这是目前很多AI生图软件最容易被忽略的问题：

单张看着都不错，整套放在一起却不像同一个产品。

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来，再看老白的

结果如下：

我们的技能包中有一项硬性指标

每一个场景，都会将主图作为参考，只改变背景、构图和卖点表达，尽量不重新设计产品本身。

这一次，杯型、颜色、杯盖和标识的整体一致性明显提高了。

至少读者从第一屏看到最后一屏时，不会产生一种奇怪的感觉：

当然，带参考图并不意味着可以完全杜绝变化。

不同模型、参数和生成方式，对产品细节的保持能力并不一样。参考图的作用，是尽可能缩小模型自由发挥的空间，而不是给产品上了一把永远不会松的锁。

AI仍然可能改动边缘、比例、文字和局部结构。

所以，参考图之后还要有人工校验。

AI工具越来越强，“能不能生成商品图”已经不是最难的问题。

真正难的是：

生成出来以后，这套图能不能作为商业素材使用？

一张图漂亮，不代表一套图可靠。

一套图可靠，也不代表其中的产品信息真实。

从生成到发布，中间至少还隔着三道门：

产品一致性、信息准确性和人工审核。

否则，AI省下来的可能是十分钟，返工却要一下午。

那这就失去了原本的初衷

我已经把这套流程整理进生图技能包：

品类分析 → 文案规划 → 基准图确认 → 携带参考图生成 → 文字与参数校对 → 整套一致性检查

“我是 正经人老白，安装 Codex，部署全套技能包。需要的回复「部署」，超低成本体验 Codex 的强大功能。”