效率
多 SKU 上新怎样用 AI 降低拍摄和修图成本
多 SKU 商品最消耗团队时间的不是创意，而是重复动作。颜色、尺码、组合套装、主图、白底图、详情页和平台尺寸都会产生大量变体。如果每个 SKU 都靠设计师手动改，成本会被重复劳动吞掉。AI 适合把这些动作拆成可批量执行的流程。
先把批量任务拆成三层
第一层是基础处理，包括白底图、抠图、裁切、统一边距、统一背景。第二层是表达设计，包括场景图、卖点图、详情页模块、活动海报。第三层是平台适配，包括淘宝、天猫、京东、拼多多、小红书、抖音电商的比例、信息密度和导出命名。
这三层不要混在一起做。基础层稳定后，表达层才好复用；表达层稳定后，平台适配才不会每次返工。
- 基础层：主体一致、背景一致、尺寸一致
- 表达层：卖点清楚、场景合理、版式统一
- 平台层：比例、裁切、文案密度和文件命名独立配置
- 每层都有模板，后续才可以批量扩展
SKU 表字段要比商品表更细
普通商品表只记录货号和颜色，但 AI 生产素材需要更多信息。建议把 SKU 表扩展成内容生产表，增加目标人群、主卖点、辅助卖点、禁用词、参考风格、输出类型、平台、尺寸、命名规则和审核状态。
字段越清楚，AI 越容易稳定输出。比如同样是白色，珍珠白、冷白、米白的画面气质完全不同；同样是小家电，母婴场景、租房场景、礼品场景的文案也不同。
- 商品字段：货号、颜色、材质、规格、套装关系
- 内容字段：核心卖点、适用场景、目标人群、禁用表达
- 平台字段：图片比例、位置、输出格式、命名规则
- 状态字段：待生成、待审核、待精修、已上线
批量生成后不要逐张修，要先找共性问题
一次生成几十到几百张图时，逐张修图会让效率回到原点。正确做法是按批次抽检，记录共性问题：主体偏色、比例不一致、文案错误、裁切不安全、场景不匹配。共性问题要回到模板或提示词修，不要靠人工逐张补。
只有个别图出现小瑕疵时，才进入单张精修。这样团队才能把 AI 的速度真正转化成上新速度。
- 每批至少抽检 10% 到 20%
- 同类错误出现三次以上，就回到模板层修
- 重点检查主体、颜色、文字、平台裁切和商品真实性
- 通过的版本沉淀为下一轮模板