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ecommerce-material-studio

电商素材工坊(中英双语)。用户需要生成电商主图、详情图、场景图、产品图合成、品牌叠加时使用。自动识别品类→匹配风格→场景感知合成→统一文字→自动质检→多平台适配→标准化交付。

E-commerce product image studio: category detection, style matching, scene-aware compositing, text overlay, quality check, multi-platform adaptation, batch delivery.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

查看安装方法

包含的文件(17)

  • SKILL.md4.8 KB
  • references/brand_config_template.json798 B
  • references/brand_profiles/langke.json923 B
  • references/category_templates.json14.7 KB
  • references/product_profiles.json991 B
  • references/user_preferences.json231 B
  • scripts/batch_processor.py23.7 KB
  • scripts/brand_loader.py12.9 KB
  • scripts/category_detector.py27.2 KB
  • scripts/delivery_packager.py26.7 KB
  • scripts/layout_engine.py38.7 KB
  • scripts/platform_adapter.py22.8 KB
  • scripts/preference_memory.py14.8 KB
  • scripts/quality_check.py20.4 KB
  • scripts/scene_aware_compositor.py49.1 KB
  • scripts/style_matcher.py19.8 KB
  • scripts/text_engine.py46.5 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

电商素材工坊 / E-commerce Material Studio

生成电商产品素材(主图/详情图/场景图)的一站式工具链。输入产品图片 → 自动完成品类识别、风格匹配、场景合成、文字叠加、质检、多平台适配、批量交付。

One-stop pipeline for e-commerce product images: category detection → style matching → scene compositing → text overlay → quality check → platform adaptation → batch delivery.

何时使用 / When to use

  • 用户需要生成电商主图/详情图(如"帮我做一套剃须刀主图")
  • 需要产品图合成到场景(白底图 → 场景图)
  • 需要品牌叠加(Logo/保障条/卖点文字/徽章)
  • 需要多平台尺寸适配(淘宝/快手/抖音/拼多多/京东等 7 平台)
  • 需要批量生成多个产品素材

使用流程 / Workflow

# 0. 环境依赖(一次性)
pip install Pillow numpy scipy

# 1. 品类识别:输入产品图 → 识别品类/风格
python3 scripts/category_detector.py --image product.png

# 2. 风格匹配:品类+价位+平台+品牌 → 推荐模板
python3 scripts/style_matcher.py --category 个护电器 --sub-category 剃须刀 --price 169 --platform kuaishou

# 3. 场景感知合成(核心):库调用(SceneAwareCompositor 是 Python 库,非 CLI)
python3 -c "
from PIL import Image
from scripts.scene_aware_compositor import SceneAwareCompositor
c = SceneAwareCompositor()
scene = Image.open('scene.jpg'); product = Image.open('product.png')
result = c.composite(scene_image=scene, product_image=product, scene_type='lifestyle_bathroom', position=(0.5, 0.45))
result.save('result.png')
"

# 4. 统一文字叠加(处理 plan.json 里所有文字层)
python3 scripts/text_engine.py --plan output/plan.json --brand langke --scene-tone dark

# 5. 自动质检(读取 plan.json + 检查成品图)
python3 scripts/quality_check.py --plan output/plan.json

# 6. 多平台尺寸适配
python3 scripts/platform_adapter.py --input-dir ./output --platforms kuaishou --output-dir ./platform_output

# 7. 标准化交付打包(自动生成使用指南+清单+zip)
python3 scripts/delivery_packager.py --project-dir ./output --product-name "示例产品"

# 8. 批量处理(多产品,断点续传)
python3 scripts/batch_processor.py --input products.json --output-dir ./batch --prepare

模块清单 / Modules

模块功能依赖
category_detector.py品类识别(色调/材质→子品类)Pillow
style_matcher.py风格匹配(品类+价位+平台+品牌→模板)无
brand_loader.py品牌配置加载(多品牌/Logo选择)无
text_engine.py统一文字引擎(z-index/避让/对比度)Pillow
quality_check.py自动质检(分辨率/可读性/Logo/完整/重叠)Pillow
preference_memory.py偏好记忆(跨项目复用风格)无
batch_processor.py批量处理(断点续传/重试/报告)无
platform_adapter.py7 平台尺寸适配(resize/crop/压缩)Pillow
delivery_packager.py交付打包(使用指南+清单+zip)Pillow
layout_engine.py布局引擎(物理尺寸→像素比例)无
scene_aware_compositor.py场景感知合成(参照物尺度/透视/景深)Pillow+numpy+scipy

数据文件 / Data (references/)

  • category_templates.json — 12 品类场景模板库(推荐场景/prompt/配色/文字风格)
  • product_profiles.json — 产品档案库(示例:example_shaver)
  • brand_profiles/langke.json — 示例品牌配置(朗科=示例品牌,非真实)
  • brand_config_template.json — 新建品牌模板
  • user_preferences.json — 偏好记忆库(模板)

注意事项 / Notes

  • 字体:text_engine.py 需要中文字体(macOS: /System/Library/Fonts/PingFang.ttc,Linux: NotoSansCJK,Windows: msyh.ttc)——按需修改 FONT_PATHS_BOLD/FONT_PATHS_REGULAR 常量
  • 品牌配置:用 brand_config_template.json 新建自己的品牌(含 Logo 路径/色系/保障条)
  • 合成模式:scene_aware_compositor.py 支持场景感知模式(自动算尺度)和兼容模式(固定 scale)
  • 参考数据中的"朗科/LangKe"为示例品牌,可直接替换为自己的品牌配置

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