本文分享一套基于 AI 的亚马逊产品图制作实用流程，旨在解决 AI 生图风格不统一、产品细节失真及卖点表达不清等痛点。
案例展示：猫爬架视觉呈现
主图与附图效果
A+ 页面效果
上述案例来自知无发布的「Ai史莱姆」项目。所有图片均由 AI 直接生成，未经人工后期修图。该项目公开了名为「史莱姆亚马逊设计 Skill」的工作流文件及使用说明，将复杂的做图过程标准化。
传统 AI 做图常面临三大难题：单张质量尚可但整套风格割裂；产品结构出现幻觉（如多出一根柱子）；画面精美却未能有效传达购买理由。该工作流通过拆分步骤——整理资料、确定卖点、选择风格、出图检查，系统性解决了这些问题。
核心工作流程解析
1. 拆解竞品，明确每张图的叙事任务
首先，将竞品链接或主图、附图、A+ 页面截图投喂给 AI，分析其页面布局逻辑：
- 哪些卖点需前置展示？
- 哪些部分适合使用场景化表达？
- 哪些细节需用特写证明品质？
以猫爬架为例，白底主图展示整体外观，后续附图分别解析尺寸、观景台、躲藏空间、抓挠板及吊床功能，最后展示家居摆放效果。每张图片需承担明确的沟通任务，避免简单堆砌参数导致信息过载。
关键原则：先规划每张图要解决的消费者疑虑，再决定画面构成。同时需结合自身产品优势筛选卖点，确保所有展示内容均有真实产品依据。
2. 分离视觉元素，精准选取参考素材
确定卖点后，利用 AI 搜索参考图，并将参考维度拆分为两部分：
- 视觉层：关注场景、光线、材质质感及配色方案；
- 排版层：关注标题样式、文字位置及信息层级架构。
分离参考的目的是避免 AI “全盘照搬”导致采纳不喜欢的元素。例如，可能喜欢某图的布光但排斥其字体设计。选定参考后，先生成少量风格小样确认方向，再批量制作，可大幅降低返工率。
参考对象不必局限于同类目产品。例如，猫爬架可参考家居品牌的光影处理，收纳产品可借鉴家具页面的尺寸表达方式。
3. 完备的多角度实拍素材库
此环节常被忽视。若仅提供正面图要求 AI 生成背面或侧视图，AI 只能依靠猜测，极易产生结构错误。因此，启动前需准备以下资料：
- 产品正面、侧面、背面及斜侧面的高清实拍；
- 接口、按键、连接处、配件等关键细节特写；
- 准确的尺寸、材质、颜色及功能参数表；
- 包装清单及实物包含项。
分工逻辑：竞品页面指导卖点表达，风格参考确立视觉基调，自有实拍照片约束产品结构。三者结合输入 AI，并明确各自作用，可有效减少“幻觉”，生成后仍需对照实拍进行核查。
4. 精细化 QC 与针对性返工
建立严格的质量检查（QC）环节，重点核查产品结构、文案参数、风格一致性及合规性。修改指令需具体明确，避免模糊表述：
- 错误示例：“再高级一点”；
- 正确示例：“右侧接口位置有误，请依据侧面实拍图调整”；“标题缩小后辨识度低，请在保留画面基础上调整字号”；“背景色温偏冷，需统一为已确认的暖色调”。
特别注意：承重、续航、适用尺寸等硬性指标必须对照原始资料核实，AI 生成的流畅文本不代表事实准确。此外，需严格遵守亚马逊主图规范（如纯白底、无文字装饰），不可因场景图美观而违规用作首图。
工具介绍与应用建议
该工作流依托于「史莱姆亚马逊设计 Skill」，主要面向 Codex 环境使用。它并非自动生图软件，而是一套标准化的工作指令集，引导 AI 按步骤完成分析、选材、风格确认、生成及检查。
使用前需具备文件读取、参考搜索及生图能力，并按照 GitHub 仓库说明安装依赖及配置环境。
推荐初始指令：
为这款产品制作亚马逊图片。先阅读我提供的实拍、参数和竞品资料，列出缺失信息，再规划每张图的卖点。让我确认参考和风格小样后，再开始正式出图。产品结构和参数以我的资料为准，不确定的地方先问我。
建议新手选择资料齐全且熟悉的产品进行测试，先尝试制作一张附图和一张 A+ 模块，验证结构保持能力与卖点清晰度，跑通流程后再扩展至全套图片。即使不直接使用该工具，其标准化的做图思路也值得卖家借鉴优化自身工作流。
