直接解答：電商團隊的 AI 工作流程方案
如果你的團隊每週要為幾十個 SKU 製作主圖、場景圖和行銷素材，逐張外包或人工修圖的成本會隨品類擴張線性上升。更有效率的做法是把商品圖生產拆成一條可重複使用的 AI 工作流程：先用大型語言模型根據商品資訊批次生成圖像提示詞，再交給圖像生成模型輸出成圖，最後以同一套範本重複執行不同 SKU。
RelayMe 把這兩個環節串在同一條工作流程裡，適合需要批次、風格一致出圖的電商營運與設計團隊；如果只做單張精修創意圖，傳統修圖流程可能仍更合適。
第一步：定義你的工作流程邏輯
先明確一條工作流程要解決的具體產出：是白底主圖、場景氛圍圖，還是促銷活動的組合素材。把輸入固定下來——商品名稱、賣點、目標風格、尺寸比例——這些欄位會成為工作流程的變數。輸入越結構化，批次執行的結果越穩定。
建議每類產出單獨建立一條工作流程，而不是把主圖和場景圖混在同一條流程裡；分開之後可以針對每類圖片單獨調整提示詞和參數，出錯時也更容易定位問題。
第二步：串聯文字與圖像生成步驟
在 RelayMe 的工作流程裡，大型語言模型步驟的文字輸出可以直接作為下一步圖像生成的輸入。典型接法是：第一步讓 LLM 根據商品資訊擴寫成一段完整的圖像提示詞（包含主體、環境、光線、構圖），第二步把這段提示詞交給圖像模型生成成圖。
這樣營運同事只需要填商品資訊，不需要自己會寫提示詞。對提示詞品質要求高的品類，可以在中間加一步人工確認，再進入圖像生成。
第三步：使用可重複使用的範本
跑通一條工作流程後把它儲存為範本，團隊成員就能用同樣的步驟和參數處理新 SKU，確保不同批次的圖片風格一致。RelayMe 的工作流程範本庫裡也有現成的商品圖範本可以直接複製修改。
上新時只替換商品欄位、不改流程結構，是保持視覺一致性的關鍵；需要改風格時，複製一份範本另存新版本，避免影響進行中的批次。
第四步：透過任務歷史優化效率
批次生成會累積大量任務記錄。定期回顧任務歷史，統計哪類提示詞的可用率高、哪些參數經常需要重跑，然後把結論沉澱回範本。
一個實用的做法是每週挑出可用率最低的一類圖片，只調整一個變數（例如光線描述或參考圖），對比下一批的結果。隨著範本迭代，人工篩圖時間會明顯下降，新人也能直接用最新範本上手。