在电商世界，没有人会忽视视觉的力量。
电商图的战争
AI已经接管前线
“卖得好的，不一定是拍得最贵的，但一定是图最能打的。”
在今天的电商世界里，一张图能决定一个商品的生死。
但拍摄成本高、风格难统一、内容节奏跟不上——几乎所有电商人都踩过图的坑。
而现在，AI正在介入这个最重也最难的环节。一批专为电商场景打造的“AI视觉引擎”正在加速涌现——从图生图、模特替换、场景拼接，到整套视觉内容的自动生成，这已经不只是AI绘图，而是视觉生产力的系统重构。
这场关于“图怎么生成”“谁来生成”的AI战争，正在多线开打：快手推出了 Poify，字节上线豆包模特生成，美图早早押注AI设计，连淘宝、微信广告也都在内测视觉生成引擎。
谁先掌握了视觉自动化的工具，就有可能重构转化逻辑。
我要的是能批量出图的工具，还是能出概念图的工具？
是优先效率、还是风格？
是跟平台生态走，还是自建内容体系？
该用哪个工具？
为了更真实地理解这个问题，我也采访了一位在杭州做服饰电商的朋友，看他如何用AI图解决日更、转化和内容节奏的三重焦虑。
人物卡片
小陈老师
某服饰集团下属电商业务负责人
管理7人小团队，负责商品上新与内容营销
日常兼顾选品、视觉、投流、直播全链路
非技术背景，但已开始将AI视觉工具嵌入日常工作流
特点关键词：
效率导向 / 多SKU快反 / 用得上比看得懂重要
这一篇，我们就从电商人的角度出发，看看他都在用哪些工具。
目前这场“AI视觉战”里
有哪些典型角色？
AI图像工具爆发，视觉内容进入“轻工业阶段”，电商人真正关心的，不是模型、分辨率，而是三件事：
出图稳定性：能不能“复制成功”？能不能每次都差不多？
风格适配性：我卖女装，就不想生成一个Techwear风的图；
交付闭环：生成完图能不能直接放进运营素材里，还是还得倒来倒去？
目前市面上的AI视觉工具虽多，但逻辑各异。需求决定 “选谁领跑”，小陈老师将工具分为 “交付层、闭环层、创意层”，对应内容生产链的不同环节。我们结合实战案例，看它们如何解决真问题：
NO.1高效交付型工具——用 “图像流水线” 打通上新生死线
典型代表：
Poify（快手）｜万相营造(阿里)｜美图AI｜chatgpt 4mini
定位：标准商品图（模特图/场景图）一键生成，主打效率、稳定性、平台适配。
优势： 低门槛、可批量、效果交付稳定
限制： 模板感强，图像个性表达受限
这些工具本质上构建的是“AI图像流水线”——用户不需要理解 AI 生成机制，也不需要做太多美学决策，只要输入商品图，选风格、姿态，即可批量生成模特展示图或投放素材。它们不强调创意，但解决的是生意里的刚需环节。
小陈老师主要用它来做模特图、主图、详情图快速生成，服务“上新”和“日更”。
他的案例
“上传商品图后，选择 “简约白底”“风格参考” 等等模板，批量生成主图，直接用于主图和商品池；”
NO.2视觉内容闭环型工具——构建从图到视频的内容一致性
典型代表：
豆包AI（字节）｜Poify 与快手内容流打通方案
定位：将商品图 → 视频封面 → 店播视觉 → 详情页图串联为一体的“内容视觉闭环”。
优势： 同一素材风格贯穿多场景，视觉一致性好
限制： 功能仍在内测或仅平台内适配，难泛用
这类产品将视觉生成纳入内容工作流：模特图只是入口，核心在于AI与投放、视频、直播内容的动态绑定能力。从“出一张好图”变成“交付一个完整视觉场”。
小陈老师主要用它们来做商品图生成即风格锚定、图+视频+投放视觉整合，服务“店播+短视频一体”。
他的案例
“根据当季主推的 “xx风” 系列，一次性生成直播背景、商品讲解卡、福袋弹窗（均含同款模特和色调），确保用户从进入直播间到下单，视觉元素一致；生成的模特图自动同步至详情页，同时作为投流素材，避免 “图货不符” 导致的退货”
NO.3 创意灵感型工具——从品牌概念到视觉语言构建
典型代表：
Midjourney｜Stable Diffusion ｜chatgpt
定位：品牌调性图、创意图、包装预览图、情绪板等视觉探索阶段使用
优势： 风格丰富、构图自由，适合品牌感塑造
限制： 难以落地交付，生成过程依赖prompt调试
这些工具并非电商专用，但在品牌方向性设计中被广泛使用。例如新锐美妆品牌在设计外包装、服饰品牌在做季度概念图时，大多会用 Midjourney做第一轮方向预览。
小陈老师擅长将这些“创意灵感型工具”用于品牌前期的视觉探索、他通过 AI 生成初步构图与风格草图，搭建起品牌视觉语言的骨架为后续的包装设计、IP 联名或内容传播，提供灵感支撑与沟通效率。
他的案例
“例如与某动漫 IP 合作时，先用 AI 生成 “角色穿着品牌卫衣” 的插画，确定构图和色彩后，再找画师细化版权图，比纯手绘节省 很多沟通成本；”
不要迷信哪家AI
TA们也有坑
如果把电商视觉内容的生产理解为链条，那么目前这些AI图像工具分别擅长的，是链条上的不同环节。大多数AI工具都不是全能型，而是典型的“阶段型”，只适用于特定环节。
电商视觉并非一次性完成的动作，而是一个需要持续迭代的内容闭环。真正成熟的电商人，并不是简单地去选择哪一款AI工具，而是要学会搭建自己的“视觉内容组合系统”。
就像视频拍摄过程中，手机、稳定器、脚本和剪辑软件各司其职一样，AI图像工具也需要分工明确、协同高效。
小陈老师的用法也不是“迷信某一款AI”，而是根据具体任务和需求来进行搭配，他还特别强调了几个常见的坑，以及他自己在实践中总结出的解决方法：
坑一：模板化过度，警惕“视觉疲劳”
“刚接触AI视觉工具时，我一味追求效率，每次上新就用单一模板生成‘白背景+模特手持’的商品图，开始转化效果不错，但大概三个月左右，我发现商品详情页的跳出率开始明显上升。后来我调整策略，用创意工具比如Midjourney，生成一些差异化场景图（比如户外穿搭、生活场景图），混搭到标准图中，比例大概控制在20%左右，数据很快回到了正常水平。”
AI工具的模板太香，但千万别贪杯，80%的模板化搭配20%的创意化，才是电商视觉的黄金比例。
坑二：版权雷区，免费开源，未必真的免费
“刚开始用AI的时候，为了图省钱，我也用过一些免费开源模型生成模特图，后来就踩中了版权坑。有一次我用开源模型生成了一批模特图，结果模特的肖像被原版权方追责，赔偿和沟通成本都很高。”
赛博明星、赛博模特、只要生成人物都可能被告，某些产品图可以不出人就不出人，一定小心再小心。
坑三：单一生态依赖，一把钥匙不能开所有门
小陈老师还提到了“生态锁定”的问题：“我们团队曾经只用豆包AI，跟抖音生态深度绑定，图文风格、尺寸、模板全都是为抖音量身定制的。后来我们扩展到小红书、淘宝，发现完全不兼容，每次跨平台适配成本特别高。另外，我之前试过Midjourney这种自由创意的工具，结果因为平台适配性差，很多图尺寸不合适，又要二次加工，浪费了不少时间。现在我的策略是‘平台型工具’负责高效出图和合规，‘创意型工具’负责风格和品牌调性，两类工具搭配使用才是最佳的方案。”
建立“平台工具（解决效率与合规）+ 创意工具（解决风格与差异化）”的双引擎模式，避免过度依赖单一生态系统，提升跨平台灵活性。
正如小陈老师所言：
“好的工具搭配，不是让 AI 替代设计师，而是让设计师从‘修图员’变成‘视觉策略师’。”
当行业进入 “日均千图” 的快反时代，那些能快速构建 “工具协同系统” 的团队，正在用视觉重新定义转化率 ——这不是 AI 的战争，而是 “善用AI者” 对传统流程的降维打击。
文章来自于“CMAI-Hub”，作者“CMAI”。