OpenAI 开放 DALL-E 2 商业使用权仅数周，尽管面临技术局限、批量授权缺失及 API 支持不足等挑战，部分先驱企业已开始测试该系统以应对商业场景，并等待其达到生产级稳定性。
Stitch Fix：可视化产品特征辅助选品
个性化服装服务商 Stitch Fix 正尝试利用 DALL-E 2 根据颜色、面料和风格等特征可视化产品。例如，当客户描述“高腰、红色、弹性紧身牛仔裤”时，系统生成对应图像供造型师在库存中精准匹配。
Stitch Fix 发言人表示：“DALL-E 2 帮助我们直观呈现产品的核心信息特征，协助造型师找到与客户书面反馈完美契合的商品。”
Klaviyo：人物生成存缺陷，非人素材可替代图库
电商初创公司 Klaviyo 数据科学副总裁 Eric Silberstein 指出，DALL-E 2 生成的人物模特常出现表情不当、肢体比例失调等问题，且对指令理解偶有偏差（如蜡烛与桌面融合）。因此，含人物的照片暂无法直接使用。
Silberstein 认为，对于无人物元素的库存照片或无特定品牌指南的插图，DALL-E 2 已能合理取代传统图库；也可作为编辑起点或向设计师传达创意的工具。
Heinz：将 AI “怪癖”转化为营销特色
《Cosmopolitan》杂志曾联合数字艺术家 Karen X. Cheng 创作封面，发现需极具体提示词才能达成预期，凸显了 AI 艺术生成的局限性。但 Heinz 反其道而行，在 “Draw Ketchup” 活动中利用 DALL-E 2 的“怪异”特性作为创意亮点。
Heinz 邀请粉丝输入“毛茸茸的番茄酱”、“太空中的番茄酱”等自然语言提示词，筛选后在社交渠道分享。高级品牌经理 Jacqueline Chao 表示：“鉴于 Heinz 与‘番茄酱’一词的深度绑定，我们希望在 AI 领域验证这一理论，扩展活动影响力。”
OctoSQL & Deephaven：低成本高效产出视觉素材
软件工程师 Jacob Martin 花费约 30 美元（相当于 Fiverr 设计费），用 DALL-E 2 为开源项目 OctoSQL 生成了卡通章鱼 Logo。他认为目前系统仍处于“初版”阶段，除铅笔素描效果惊艳外，未来突破点在于成本降低 10-100 倍及速度提升。
Deephaven 设计主管 Don McKenzie 则用 DALL-E 2 替换了约 100 篇博客文章的缩略图。他坦言，以往浏览图库耗时耗力且效果不佳，而通过反复调整提示词（每篇约几分钟、尝试 4-5 次），能以更低成本和更高效率获得满意结果。
Unstock.ai：自动化提示词工程预示未来趋势
针对缺乏提示词构思时间的用户，Unstock.ai 基于 DALL-E 2 提供按需高质量图像服务。该平台自动化了“提示词工程”，用户只需输入描述并选择风格（矢量、写实、素描等）即可生成可裁剪调整的图像。
这种将详细任务描述嵌入文本以提升 AI 输出一致性的方法，代表了未来应用方向。尽管 OpenAI 未披露商业用户数据，但市场需求明确，开发者已自发构建非官方变通方案，试图将 DALL-E 2 集成至各类应用与服务中。