视觉图片生成工厂管理系统

背景

AI 图片生成能力分散在 7 个独立跨境项目里，生图引擎、消费者场景分析、商品识别各写一份，改一个 bug 要改 N 遍，素材与数据也不互通。

输入

统一录入的产品身份与 SKU 素材（一个 SKU 分析一次、多处复用）。

方法

项目把分散能力收拢成五层工厂——市场情报层、统一生图引擎（模型路由、画质、水印、物理比例护栏、生成后质检闸门）、7 个业务模块、统一资产库（数据库按实例隔离）、纯前端管理后台；一次分析结果被多个业务模块共用。

成果

整合 7 个源项目；资产库 26 张表加加密；前端 42 页零构建静态站；验收口径为逐页实测 43/43 页渲染正常、0 个 JS 错误、0 张破图，并以真实写入补齐 12 张空表的 28 行数据（口径：验收报告 v1.0，验收时生图/视觉 API 消耗 0 次）。

成本口径

验收以浏览器逐页实测、零生图额度完成；日常运行按模型路由与画质档位计 API 消耗。

证据与限制

可放脱敏后台截图、逐页验收表、任务台账。**不能承诺"真生图链路已验收"**——验收当时未跑真生图（0 额度），按 ASIN 同步与某模块细节项仍未跑通，这些如实列为未验项。

工作流程

真实产物 / 界面