Codex AI 视觉营销 & 品牌升级

一、这门课一句话怎么介绍？

这是一门围绕 视觉营销 + 企业AI视觉工作台 打造的2天线下实战课。

课程不是市面上普通的“教你怎么用AI生成一张图”，而是先带你看懂什么是好视觉、怎么把产品卖点讲清楚，再一步步搭建一套基于Codex的【个人/企业AI视觉工作台】。

（下面是一个“运营bra产品”的视觉工作台demo）

课程第一天，老师会从【视觉诊断】入手，结合真实Listing案例，带大家看懂一款产品的CTR、CVR表现：数据不好时，先判断到底是图片问题，还是流量、价格、Review、竞品等其他问题。

如果确定是视觉问题，再找到具体是哪张图、哪个表达需要调整。

l“做电商，卖的就是图片” - 只有先会判断图片好不好，才能判断AI生出来的图到底能不能用，这也是AI真正提效的前提。

l很多人用AI生图，速度快了、成本低了，但如果图片不能服务点击、转化和品牌表达，做得再快也没有意义。

l尤其对精品/品牌卖家来说，单链接GMV高、产品生命周期长，对产品精度、材质、比例、场景和品牌一致性的要求都更高，普通“抽卡式生图”很难满足。

l有些精品/品牌卖家一套Listing视觉成本可能在4000元左右，设计师人均每月只能完成4-5套图。

所以他们更需要一套更精细、更可控、还能批量复用的AI视觉生产方式。

这里Wynn老师会分步骤讲解，怎么搭建一套更适合精品/品牌卖家的【AI视觉工作台】。

这套AI视觉工作台，第一步会从产品出发，先【导入产品真值】。

也就是先让AI真正“看懂产品”：准确理解产品结构、材质、比例、颜色和使用方式，建立产品真实信息与视觉边界，减少变形、错图和AI幻觉，为后续稳定生图、批量生产打基础。

（下面是Ai视觉工作台MVP版demo）

然后再进入“用户洞察VOC → FABE卖点 → 视觉策略（Visual Brief）”。相当于先让AI更准确地理解你的产品、用户和购买场景，再像一个视觉编导一样，把“该做什么图”规划清楚。

l用户洞察VOC：从评论、搜索词、问答、竞品等信息中，找到消费者为什么买、为什么不买，识别真正值得进入视觉表达的需求和购买阻力。

lFABE证据化：把“产品有什么”转成“用户为什么愿意买”，建立“卖点 × 场景 × 证据 × 视觉”的说服链路。

lListing整页视觉策略：主图、附图、A+、视频各自承担什么任务，怎么从点击、理解、信任到转化，规划整套视觉内容节奏和图序。

（下面是Ai视觉工作台MVP版demo）

以服装为例，工作台里的视觉策略会进一步拆到模特选角、场景选择、动作选择。老师也会讲解怎么借助AI搭建自己的模特库、场景库和动作库，如下图所示。

为什么要把模特、地域、场景和动作做得这么细？

因为这些不是“为了好看”，而是为了让画面真正贴近目标用户和真实使用场景。

例如，通过VOC调研发现核心用户以30岁左右的非洲裔宝妈为主，高频场景是户外登山、健身房，那么模特、场景和动作就应该围绕这些真实信息来设计，用户看到时更容易产生代入感。

-->AI不能替代人做最终判断，但当你把产品、用户、场景和规则讲清楚，它就能像一个执行力很强的视觉员工一样，把策略落地成图片，也能减少反复抽卡带来的时间和Token浪费。

这个过程就是可控AI商业生图的核心：让AI生图从“碰运气”变成有目标、有标准、可验收。

下面是童车的视觉策略案例：

从 用户洞察VOC → FABE产品卖点 → 视觉策略（Visual Brief）→ AI商业生图，完成第一版图片后，通常还不能直接上线。

常见的问题有：产品失真、比例错误、人物违和、场景不真实、品牌风格漂移等。

因此Wynn老师会分享怎么定位问题：到底是输入资料不对、Visual Brief不清楚、模型能力有限，还是生成过程出了问题。原因找对了，后面才能做定向修改，而不是重新抽一张。

课程还会讲人工 + AI双重Review：AI先做标准化检查，人负责产品准确、商业表达、品牌一致和平台要求的最终判断。让图片从“看着不错”走到“真的能用”，同时减少来回沟通和大量返工。

不同品类的产品，在AI视觉生图里关注点也不一样。

老师会从服装、户外、家居、家电&3C四类中选三类举例，让大家看懂人物、空间、尺度、结构、材质、使用关系等关键差异，学会按自己的品类去调整，而不是照搬一套模板。

老师会在现场完成：商品资料 → 用户洞察 → FABE → 视觉策略（Visual Brief） → 模型选择 → 首次生成 → 失败诊断 → 定向修改 → AI审核 → 人工审核，跑通一遍核心工作流。

第一天结束后，你会知道一套AI视觉工作台从0-1是怎么搭起来的，也会跑通从资料输入到出图、Review、修改的核心流程。除了SOP，老师还会提供相关Skill模板和Prompt，方便课后继续实践。

课程第二天，重点是把第一天跑通的单品方法继续放大，变成多SKU、多渠道、团队都能复用的能力：

l从单张图到跨渠道内容生产：一个产品在Amazon做对后，怎么继续延展到独立站、社媒、Meta广告？

老师会结合用户购物旅程，从“用户 × 人群 × 渠道 × 购买阶段”规划内容，让AI参与多SKU、多渠道内容生产，减少每个平台都重新从0开始。

l从“做视觉”到“做品牌”：AI批量出图之后，更容易出现“单张都不错，放在一起不像一个品牌”的问题。

老师会分享怎么建立可持续复用的Brand Context（品牌手册），把品牌定位、视觉规则真正落实到产品和内容里。

l从“做对一个产品”，到多SKU、多品类持续复制：个人懂AI ≠ 企业拥有AI视觉能力。只有把方法、SOP和资产沉淀下来，下一款产品、下一个员工才不用重新摸索。

Wynn老师会讲怎么借助Figma，把成熟经验沉淀成组件、模板和视觉资产，让AI、运营、品牌、设计都能直接调用。

同时规划企业自己的视觉资产库，把品牌规范、产品素材、页面模板、优秀案例、Review标准等统一留下来。

这样，高手做对的方法就不只留在个人脑子里。哪怕人员变化，公司的模板、案例和判断标准也能继续用。

l从“听明白”到“落下去”：团队管理 × 企业AI落地90天试点

想真正搭起一套属于自己的AI视觉工作台，不建议一上来就全面替换现有流程，更适合先从一个90天试点开始。

Wynn老师会讲解，怎么结合自己的业务制定一份90天AI视觉试点计划：

先用一个真实产品验证方法和工作流程，跑通以后，再从单产品 → 单品牌 → 多SKU → 多团队逐步复制。

同时，工作台启用后，视觉SOP和团队分工也要一起升级。

老板、运营、品牌、视觉、设计、摄影分别负责什么？

哪些交给AI，哪些必须人工判断？

Review怎么做、绩效怎么调、资产怎么沉淀？

这些都会影响AI最后到底是真提效，还是把成本转移到新的环节。

2天的目标，是从单品视觉验证一路走到企业AI视觉工作台。

让AI真正参与到视觉分析、策略制定、商业生图、内容生产、质量检查和团队协作中。

把过去“运营提需求 → 设计接单 → 反复改稿 → 每个新品重新开始”的低效模式，逐步变成一套有判断、有标准、能复用、能沉淀的AI视觉生产方式。

二、这门课主要解决什么问题？

第一，AI会出图了，但真正能上线的图还是不够多

现在AI生成图片已经不难，真正难的是“能不能用”：

·产品结构被AI改掉

·颜色、材质、比例不准确

·人物和场景不真实

·画面AI感强

·图片很好看，但没有把真正影响购买的卖点表达出来

“能生成” ≠ “能商用”

课程会重点讲：先锁定产品真值 → 明确目标用户和场景 → 生成 → Review → 找问题 → 定向修改。

不是让AI随意发挥，而是给它明确的产品、地域、场景、动作和材质边界，让结果更稳定、更贴近真实商业使用。

第二，图做得“好看”，但不一定能解决业务问题

很多卖家会遇到：新品图看着不错，上线以后CTR、CVR还是不理想，也不知道到底是不是视觉的问题。

课程会从真实Listing出发，先排查视觉、流量、价格、Review、竞品、页面结构，再决定到底要不要改图。

如果确定是视觉问题，再从搜索词、评论、问答、竞品里找到用户为什么买、为什么不买，以及哪些卖点真正值得进画面。

核心不是一掉数据就重做，而是先把问题找准，再决定视觉怎么改。

第三，运营懂产品，设计懂视觉，但两边经常“说不到一起”

运营常说：“卖点再突出一点”“这里高级一点”“这张图没打到用户”。

但设计真正需要知道的是：目标用户是谁、最重要的购买理由是什么、这张图到底要证明什么。

课程会把产品信息 + 用户需求 + 竞品 + VOC + FABE，进一步转成信息优先级 + Visual Brief + 图序 + 画面任务。

让运营、AI和设计用一套更清楚的“视觉任务语言”，少一点来回猜、少一点返工。

第四，AI出图便宜了，但团队不一定真的更高效

老师目前常用模型的参考生图成本已经很低：

·Nano Banana 2.0：0.1–0.3元/张

·Nano Banana Pro：0.4–1元/张

·GPT Image 2：0.3–1.5元/张

·ComfyUI：0.2–0.8元/张

但真正的成本不只是一张图多少钱。

如果十几张才能挑出一张、运营设计来回改、每个SKU都重新摸索，单张图再便宜，整体成本也不一定真降下来。

所以这门课更关注：少抽卡、少返工、少重复生产，把一次做对的方法留下来，让图片可用率达到70-80%。

第五，一个人会用AI，不等于企业拥有AI视觉能力

很多团队现在的问题是：某个设计师很会用AI，换个人就不会；某个SKU做成功了，下一个产品又重新开始。

好的Prompt、Brief、Review标准、历史案例，也常常散落在不同人的电脑和个人经验里。

课程会进一步讲怎么把这些成熟方法沉淀成模板、规则、Review标准、Figma资产、案例库和工作流，让AI视觉不再只靠某个人。

三、它和普通AI生图课最大的区别是什么？

普通AI生图课更多解决：Prompt怎么写？哪个模型更好？怎么把一张图做漂亮？

这门课更关注的是一条真实的跨境视觉业务链：

产品事实 / 市场数据 → 视觉诊断 / 用户洞察 → FABE / Visual Brief → AI商业生图 → AI + 人工Review → 定向修改 → 跨渠道内容 → 品牌资产 → 企业AI视觉工作台

重点不是让AI“多出几张图”，而是先让AI知道为什么做、做给谁看、什么标准算合格，再让它去执行。

老师实际的思路可以理解成两个工作台：

·视觉分析工作台：负责产品、用户、竞品、卖点和视觉策略

·视觉生图工作台：负责生成、审查、修改和迭代

不是把一句Prompt扔给模型碰运气，而是把前后逻辑串起来。

四、为什么一定要从“AI工具”走向“AI视觉工作台”？

老师所在的业务本身就是30亿级、多品牌、多SKU的跨境场景。

业务一旦做大，真正难的已经不是“怎么做一张图”，而是SKU越来越多以后，质量怎么稳、标准怎么统一、内容怎么快速延展、做对的方法怎么留下来。

所以课程后半部分会继续拆解：企业AI视觉工作台到底怎么搭？

产品事实 × 品牌规则 × 用户洞察 × 任务判断 × AI生产 × Review × 视觉资产 × 数据复盘

再根据不同产品、不同品类、不同业务目标去做适配。

重点不是照搬一个Agent，而是知道AI该怎么嵌进自己的业务、哪些可以标准化、哪些必须按品类和团队调整。

五、这门课的核心价值是什么？

1. 降本，不只是把单张图做便宜

AI生图参考成本可以低至0.1元/张起，但更重要的是减少抽卡、返工、沟通和每次从0开始的重复成本。

2. 提高商业可用率，少抽卡、少返工

不只追求“漂亮”，而是看产品准不准、材质比例对不对、场景真不真、卖点有没有讲清楚、品牌表达是否一致。

3. 一套方法，多SKU、多渠道继续用

Amazon做对后，可以继续延展到广告、社媒、独立站和旺季内容，不用每换一个渠道就重新从零生产。

4. 把高手经验真正留在公司

把Brief、Review、规则、模板、案例和判断经验沉淀下来，换SKU、换人、换团队，也不用重新摸索。

六、两天学完，可以带走什么？

·一套单品AI视觉完整方法：视觉诊断、用户洞察、FABE、Visual Brief、AI生图、Review、定向修改

·一个AI视觉工作台最小MVP思路：知道怎么搭、怎么跑、怎么按自己的品类调整

·一套可继续使用的Skill / Prompt / SOP参考：方便课后继续优化自己的业务流程

·一套企业视觉资产沉淀方法：Brand Context、Figma组件、模板、Review标准、案例库

·一份90天AI视觉试点计划：明确从哪个产品开始、团队怎么协作、后续怎么逐步复制

七、这门课适合哪些人？

1. 跨境企业老板 / 业务负责人

想看清AI到底怎么进入视觉团队、怎么提效、怎么降低对核心员工和外部供应商的依赖。

2. 运营 / 品牌 / 视觉负责人

想把用户、卖点、页面策略、生图和Review真正串起来，减少沟通返工，提升内容生产效率。

3. 企业AI应用负责人 / 核心骨干

想把AI从几个零散工具，升级成真正能嵌入业务的工作台和团队能力。

八、常见问题解答

Q1：这是一门AI生图工具课吗？

不是。商业生图只是其中一环。课程真正跑的是：视觉诊断 → 用户洞察 → Visual Brief → AI生图 → Review → 跨渠道内容 → 品牌资产 → 企业工作台。

Q2：用AI视觉工作台生图的成本是多少？

结合不同的品类，老师会推荐适配的模型，下面是老师常用模型的参考生图成本：

·Nano Banana 2.0：0.1–0.3元/张

·Nano Banana Pro：0.4–1元/张

·GPT Image 2：0.3–1.5元/张

·ComfyUI：0.2–0.8元/张

这个图片都是可以商用的，并且单张图的成本很低。

Q3：搭建一套AI视觉工作台成本预计是多少？

如果是先搭建一个轻量版工作台，估算一下服务器、存储、域名和模型/API测试费用，大概 1000–3000 元可以先跑起来。

比如：

lCodex / GPT订阅：100美金或200美金/月两档，个人级可用100美金/月，企业级一般推荐200美金/月

l服务器：几十元/月

l域名 + DNS等：几十元/月

Q4：不会设计，可以学吗？

可以。老板和运营不需要学专业设计软件，更重要的是学会怎么看视觉、怎么提需求、怎么判断AI结果、怎么和视觉团队协作。

Q5：学完是不是就完全不需要设计师了？

不是。AI更适合承担重复、标准化、可结构化的工作；人依然负责策略、品牌、创意、审美和最终商业判断。

Q6：和直接用ChatGPT / Nano Banana生成图片有什么区别？

普通Chat更像一次性任务：“帮我生成一张图。”

这门课更强调搭一个可以重复使用、批量生图、持续迭代的视觉工作台。

从产品Context、用户洞察、购买理由、Visual Brief、模型选择、Review、定向修改，到工作流沉淀。目标不是让AI帮你做一次，而是下一次还能继续用。

Q7：课程重点是让每个人现场搭完整企业系统吗？

不是。这门课能教给您一套能跑起来的最小工作台 + 配套Skills/Prompt + 0-1搭建方法 + 后续迭代思路，让您回到公司后有能力继续把它做成适合自己业务的版本。

Q8：课程怎么上？

10月10日–10月11日，2天深圳线下实战课

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