如何用 AIGC 快速生成電商主圖？來看阿里實戰案例！

數字化時代，人工智能的發展為設計師們帶來了全新的創作方式和工具。商業廣告的設計需要準確地傳遞品牌的價值和理念，而 AI 生成設計可以通過強大的算法和深度學習，快速生成符合品牌形象和目標受眾的廣告設計。產品攝影需要展示產品的外觀和特點，AI 可以通過圖像分析和處理，自動生成令人驚艷的視覺效果。電商主圖的設計需要吸引消費者的點擊和購買，通過生成則可更快速精準高效的滿足場景化設計要求。

商品場景圖作為電商類產品核心透出起到重要的作用，在藥電商場景圖實踐過程中，探索如何通過 TVC 等精細商業廣告到產品攝影原理再到商品場景圖應用，展示和宣傳產品，以吸引目標消費者的注意和購買欲望。希望無論是廣告設計師、產品攝影師還是電商運營者，本次分享將提供實用的 AI 生成設計的技巧和策略，希望助力大家在創作過程中節省時間和精力，降低入門門檻，同時賦予作品更多的創意和吸引力。

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一個好的 TVC（television commercial） 廣告，需要特別細節的前期準備，策劃、創意、道具選擇、置景/構圖、攝影設備/攝影棚、布光/光線掌握、后期潤色處理等等，需要攝影師身兼數能，或同團隊合作完成。

商業廣告賞析→幕后（下圖圖片截選于YouTube↓）

針對電商產品攝影，基礎步驟相似。目的都是通過反應商品的形狀、結構、性能、色彩和用途等特點，去引導消費者進行購買欲望和決策，通過圖片傳達產品或品牌的信息和吸引力。

（下圖圖片截選于微信視頻號↓）

當 AI 介入后，這樣的產品流程是否可以進行一個更好的縮短？結合 AI，可以為攝影師提供更多創造的可能性和效率的提升。

產品圖對比（圖片來源 Pinerest）

方式 1 /describe 無具體商品生成

Midjourney（簡稱“MJ”） describe 生成復雜場景圖示例（左側原始圖來源 Pinerest）

產品圖對比-AI 生成 復雜→簡潔

方式 2 /imagine 有具體商品生成

而作為電商主圖一般以更突出商品主體的方式出現，特別以藥品為主，我們的場景表現相對會更內斂。以簡潔 TVC 可樂廣告為例，可以用最基礎的方法 /imagine 進行一個可樂和水滴的描述。圖 1 描述了“有一聽可樂，周圍有水滴”，默認為 niji 風格，可以看出會和攝影圖差別比較大；圖 2 加入基礎場景描述，加入它的背景（黑色），增加攝影效果（逼真度），加入高質量（q2），會使內容更聚焦，更像一個擬真的商品；圖 3 進行主體位置的描述確定，將它的位置描述為（居中），疊放在一個黑色的桌面背景上面；最后再進行盲盒的抽取確認到我們的拓圖。

常規簡潔場景圖生成方式

根據此步驟提取出我們電商場景圖基礎生成框架和 MJ 命令的提示語結構。

具體案例引入，以女性健康為例。首先可以結合 ChatGPT 進行細分的關鍵詞推導。比如讓他進行角色扮演，輸入具體的需求設定，詢問如果在這樣的情況下，會怎么確定它的形狀、色彩、質感、構成，和一些元素的設定，讓 AI 提供一些解法。再結合藥品現有的關鍵詞信息，和 ChatGPT 給予的結果，再進行具體的推導。找尋一些對應的風格圖（下圖右側為網圖搜集），最后進行我們的圖片生成。

根據具體場景對提示語進行提煉，除了前面所講的提示詞，為保證整體統一性，可以加入圖像提示墊圖。中間加入關鍵的文本提示，最后再加入相對固定的參數屬性設定。文本提示語里面除內容描述外，鏡頭語言和風格描述基本可以進行固定，除色彩和光線外，畫面布局與景深、構圖、景別、角度、焦距、空鏡頭，特寫、全局光等元素、畫面效果描述、畫種描述、渲染器描述均可進行固定。需要注意的是參數屬性里面可以選擇最新的版本設定容易出現更新效果更好的圖。

以此為例，藥品場景-提示詞拆解。這里可以看到一個整體展臺的效果和一個人物形象的示意。上面色彩、光線、角度等都是一個相對固定的方式，風格描述詞、渲染器完全固定。主要差別在主體描述上，人物增加一些情緒的描述和具體地點的描述，位置的描述會更加精準一些。而在商品圖上，會增加一個臺面的依托，還有它與整個裝飾元素的關系。

按照這樣的一段提示詞描述來進行最終的渲染效果篩選。進行“盲盒”抽取，再到最終的應用。下圖為常規圖的系列展示。

在實際應用中可能會碰到當疊加我們最終的商品圖后，與原始畫面融合問題，特別是陰影融合度。可以通過 Stable Diffusion（簡稱“SD”） 進行融合的調整，選擇一個寫實模型，加上景深等。整體畫面的陰影和光線會更加的擬真。

產品圖+場景拼合后融合調整

另外對藥品場景的人物主圖，通過描述具體所在的時間和地點位置，再結合主體的情緒描述。如下圖描述了一個睡得很安穩的女生，她主要的位置是在右下角，這樣可以便于整個產品的構圖位置進行調整，再到整個色調與商品相結合的應用。

根據上述方式最終快速的完成了主圖的線上效果封裝試點，后續也可以延展到更多的場景。

后記，這是有一段日子的方案，目前 AI 的飛速發展已經有更多的解法。希望此基礎方式分享將提供實用的設計技巧和創新思路，為場景設計對品牌和產品的成功推廣助一份力。

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