🔥 Fashion-AI：电商 AI 生图爆款流水线

封面图

跨境电商卖家必备：输入新品平铺图，自动检索相似爆款、AI 分析风格，30 分钟生成专业宣传图，成本仅需$0.07/张。

🚀 什么是 Fashion-AI？

跨境电商场景中，商家每出一款新品都需要制作宣传图（模特穿着商品的照片）。传统方式需要请模特、搭场景、拍摄修图，成本高、周期长。

Fashion-AI 实现了一套全自动的 AI 生图流水线，将新品平铺图变成专业宣传图的全过程自动化：

核心定位：为跨境电商卖家提供低成本、高效率的 AI 宣传图自动生成方案

⭐ GitHub Stars: 125
🍴 Forks: 38
🔗 项目地址: liangdabiao/Fashion-AI

✨ 核心功能一览

功能对比表

🛠️ 技术架构

工作流架构

核心技术亮点

混合检索（Dense + Sparse + Scalar）
- Dense 向量检索：基于 NVIDIA/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 生成的 2048 维视觉向量
- Sparse 向量检索：TF-IDF 文本向量，捕捉品类、风格、颜色等关键词
- Scalar 标量过滤：筛选品类、季节、销量等结构化条件
- RRF 重排序：Reciprocal Rank Fusion 融合多个排序结果，大幅提升检索精度
多模态大模型风格分析
- 使用 Qwen 3.5-397B 多模态 LLM 自动分析爆款图片的场景、灯光、姿势、氛围
- 输出结构化的风格描述 prompt，无需人工手动编写
多生图模型支持
- 默认：Google Gemini 3.1 Flash Image（Nano Banana 2）
- Pro 版：OpenAI GPT-5.4 Image-2、GPT-5 Image
- 统一 API 接口，灵活切换不同模型

💡 使用流程

环境准备

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量（.env 文件）
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxx
MILVUS_HOST=https://xxx.gcp.zillizcloud.com
MILVUS_TOKEN=your-zilliz-api-key
COLLECTION_NAME=fashion_products

数据准备

历史爆款库（products.csv）：

product_id,image_path,category,color,style,season,sales_count,description,price
SKU001,SKU001.jpg,maxi_dress,pink,bohemian,summer,3200,Bohemian pink maxi dress with tassel tie detail,29.99
SKU002,SKU002.jpg,denim_jacket,blue,vintage,fall,2800,Vintage blue denim jacket with distressed details,45.00

新品列表（new_products.csv）：

new_id,image_path,category,style,season,prompt_hint
NEW001,NEW001.jpg,midi_dress,casual,spring,Knit cardigan on a sunlit cafe terrace
NEW002,NEW002.jpg,summer_top,yellow,beach,summer,Yellow crop top on tropical beach

运行流水线

# Step 1: 建库入库（首次运行）
python main.py setup

# Step 2: 测试检索（可选）
python main.py search --new-id NEW001

# Step 3: 完整流水线（检索→风格分析→生图）
python main.py generate --new-id NEW001

# 使用不同生图模型
python main.py generate --new-id NEW001 --model gpt-image
python main.py generate --new-id NEW001 --model gpt-image-pro

📊 竞品对比

竞品对比表

💰 成本分析

模型/服务	单次成本	说明
Embedding (NVIDIA)	免费	2048 维向量，免费额度充足
风格分析 (Qwen 3.5)	~$0.001/次	1000 tokens 以内
Gemini 3.1 Flash	~$0.067/张	默认模型，2K 分辨率
GPT-5.4 Image	~$0.12/张	更高质量，适合高端商品
单张总成本	~$0.07	以 Gemini Flash 为例

💡 成本对比：传统拍摄单张$50-200，Fashion-AI 成本仅为 1/1000

🎯 适用场景

典型应用

跨境电商选品推广
- TikTok Shop、亚马逊、独立站卖家
- 快速生成多风格模特图，测试市场反应
批量上新场景
- 大促前批量生成宣传图（618、黑五、圣诞季）
- 一次性处理 100+ 新品，2-3 小时完成
A/B 测试
- 同一商品生成不同风格图，测试点击率
- 快速迭代优化选品和定价策略
中小卖家低成本运营
- 无需聘请专业摄影师和模特
- 节省人力、场地、设备成本

用户群体

✅ 跨境电商卖家：特别是 TikTok Shop 商户
✅ 服装、配饰类目商家：需要大量模特展示图
✅ Dropshipping、一件代发卖家：快速上架新品
✅ 独立站创业者：预算有限，需要自动化方案
❌ 不适合：高端奢侈品（需要极致质感）、定制化需求极高的场景

🔧 成本优化

降本方案

模型选择
- 日常批量使用：Gemini 3.1 Flash（$0.067/张）
- 重要商品使用：GPT-5 Image（$0.12/张）
- 混合策略：爆款用高质量，新品用低成本
批量处理
- Zilliz Cloud 免费 tier 支持 10 万 + 向量
- OpenRouter 有免费额度，可用 Qwen 3.5 免费层
自建服务
- 本地部署 Milvus（免费）
- 使用本地 GPU 运行开源生图模型（Stable Diffusion）

🎁 免费资源

Zilliz Cloud 免费 tier
- 100M 向量存储
- 每日 2000 次查询
- 免费额度足以支持中小卖家需求
OpenRouter 免费额度
- Qwen 3.5 有免费使用额度
- 可用于风格分析阶段
NVIDIA Embedding 免费
- llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 完全免费
- 适用于 Embedding 编码阶段

📈 效果展示

实际案例

某 TikTok 服装卖家使用效果：

批量处理 200+ 新品
平均每张成本：$0.08（含人工审核）
耗时：3.5 小时（对比传统方式 3 周）
点击率提升：从 2.1% → 4.7%

ROI：投入$16，月销售额增长$8000+

💻 技术实现细节

混合检索代码示例

from pymilvus import AnnSearchRequest, Ranker, RerankFunc

# 并行检索：Dense + Sparse
dense_req = AnnSearchRequest(
    data=[query_dense_vector],
    anns_field="dense_vector",
    param={"nprobe": 50},
    limit=60
)
sparse_req = AnnSearchRequest(
    data=[query_sparse_vector],
    anns_field="sparse_vector",
    param={"nnz": 100},
    limit=60
)

# RRF 融合
results = client.hybrid_search(
    reqs=[dense_req, sparse_req],
    ranker=RRFRanker(k=60),
    limit=20
)

生图模型调用

def generate_image(new_image_path, reference_images, style_prompt, model="google/gemini-3.1-flash-image-preview"):
    """调用 AI 生图模型"""
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": new_image_path}},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": ref_img}},  # 爆款参考图
                {"type": "text", "text": f"按照参考图的场景、灯光、姿势风格，为商品拍摄宣传图。{style_prompt}"}
            ]
        }],
        "modalities": ["image", "text"]
    }
    
    # Google 模型配置
    if "google" in model:
        payload["image_config"] = {"aspect_ratio": "3:4", "image_size": "2K"}
    # OpenAI 模型配置
    elif "openai" in model:
        payload["image_config"] = {"aspect_ratio": "3:4"}
    
    response = requests.post("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", 
                           headers=headers, json=payload)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

⚠️ 注意事项

API 调用限制
- OpenRouter 免费额度有限（每日 100 美元）
- 建议设置日预算上限，避免超额
数据隐私
- 所有图片数据均通过 API 传输
- 建议选择有数据隐私保护的平台服务
模型更新
- 生图模型频繁更新，建议定期检查最佳可用模型
- 关注 OpenRouter 和模型厂商的最新动态
版权合规
- 历史爆款库建议自建，避免使用第三方侵权图片
- 生成图片注意商业版权风险

🚀 快速上手

5 分钟快速体验

Clone 项目

git clone https://github.com/liangdabiao/Fashion-AI.git
cd Fashion-AI

配置环境

pip install -r requirements.txt
# 编辑.env 文件，填�� API keys

准备测试数据

# 放置 1-2 张新品平铺图到 new_products/ 目录
# 编辑 new_products.csv，添加商品信息

运行流水线

python main.py generate --new-id NEW001 --model google/gemini-3.1-flash-image-preview

查看结果
- 生成的宣传图保存在 output/generate/ 目录
- 查看控制台输出的风格分析 prompt

🎯 总结

Fashion-AI 是一个面向跨境电商卖家的实用 AI 工具，核心价值在于：

1. 混合检索智能匹配：比人工筛选更精准，自动找到的基因相似的爆款**

2. AI 自动分析风格：无需人工手动写 prompt，大幅降低使用门槛**

3. 超低成本批量生成：单张$0.07，成本仅为传统方式的 1/1000**

4. 无 GPU 依赖：纯 API 调用方案，适合中小卖家快速上手**

推荐指数： ⭐⭐⭐⭐（4/5 星）

推荐给：预算有限的跨境电商中小卖家、需要批量生成宣传图的服装类目商家、希望快速�的验证新品的 Dropshipping 卖家

适合人群：

✅ 跨境电商卖家（特别是服装、配饰类目）
✅ 预算有限的中小卖家
✅ 需要批量生成宣传图的商家
✅ 想做新品 A/B 测试的创业者

不适合：

❌ 高端奢侈品品牌（对质感要求极高）
❌ 已有专业摄影团队的大卖家
❌ 对数据隐私有严格要求的企业

立即体验: liangdabiao/Fashion-AI

数据截至 2026-05-09，API 价格和模型可用性信息请以官网为准。

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