1688 电商图片生成与编辑

1688 电商图片生成与编辑

面向采购商而不是终端消费者，图片应帮助判断“产品是否准确、工厂能否生产、规格是否匹配、如何定制与交付”。固定调用 public_model_nano_banana_pro。起订量、产能、交期、价格、认证和检测数据必须来自供应商审核资料。

B2B 资料底稿

收集产品型号、材料、规格范围、颜色表、包装方式、真实工厂照片、设备、工艺步骤、定制选项、样品规则、物流信息和认证原件。模型可以整理视觉，不能制造工厂规模、设备、证书或生产数据。

场景与代码

1. 批发产品主图

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '1688批发产品方形主图，准确保留参考产品结构、材料、颜色、型号标识和包装；展示单品与合理批量陈列，背景干净，适合采购商快速识别，不生成起订量、价格、销量、工厂认证或未提供规格' \
  --image /path/to/product.png

2. 规格与选型底图

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '1688产品规格选择底图，按参考资料展示不同真实尺寸和接口版本，统一角度与尺度，清楚分区并预留型号、尺寸、材质表格位置；不自行生成数值、单位、兼容范围或型号名称' \
  --image /path/to/variants.jpg

3. OEM/ODM 定制说明图

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt 'B2B定制能力说明底图，展示产品可定制区域：颜色、包装、标签和配件组合，使用供应商提供的真实样品参考，流程从需求、打样到确认，预留人工填写起订量和交期的位置，不生成Logo授权或生产承诺' \
  --image /path/to/custom-samples.jpg

4. 工厂与工艺流程图

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '根据真实工厂照片整理1688工艺流程视觉：原料检查、加工、组装、质检、包装五个已确认环节；保持厂房、设备和人员真实，不扩大空间、不增加生产线、机器人、证书或产能数据' \
  --image /path/to/factory-1.jpg \
  --image /path/to/factory-2.jpg

5. 包装与物流清单

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt '1688包装运输说明底图，展示已提供的单品包装、内箱、外箱和装箱顺序，配件数量准确，预留人工填写箱规、毛重和运输方式的位置；不生成数值、托盘数量、物流时效或防护认证' \
  --image /path/to/packaging-reference.jpg

采购信息验收

• 型号、材料、规格、接口、配件和包装与供应商底稿一致。
• 工厂、设备、人员和工艺来自真实照片，不进行规模造假。
• 起订量、产能、交期、价格、认证与检测数据全部人工填写。
• 定制范围与样品图片可追溯，不展示未授权品牌。
• 文件按产品、规格、用途和版本管理，方便采购复核。
• 上架前按1688后台当前类目与商业规则检查。

执行

pip3 install requests
python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" init --skill-name 1688-ecommerce-image-generation-editing
python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" task --task-id 

generate 支持多参考图、批量、实时模型参数、路由、输出目录和仅提交模式。批量前先验证一个真实型号并核对实时费用。