AI自动批量消除图片杂物，处理效率提升3倍助力电商测品

行业：电商/零售 部门/岗位：运营/设计/美工 软件/系统：影刀AP RunningHub

需求背景

在电商铺货或新品测试阶段，企业往往需要从供应商或网络渠道抓取大量产品图片。然而，这些原始图片通常包含水印、Logo、多余文字或杂乱背景，无法直接用于上架。为了保证店铺视觉统一和合规，设计或运营人员需要对每一张图片进行清洗和修复。随着SKU数量的增加，这种重复性的修图工作占据了大量人力，严重影响了新品上架的速度和测品的效率。

业务痛点

人工使用PS修图耗时费力，面对海量图片处理需求时，不仅人力成本高昂，且难以保证交付时效，拖慢业务节奏。

人工修图效率低 批量处理成本高 复杂场景修复难

解决方案

影刀RPA+AP结合先进的AI绘图能力（如Flux模型），可以代替人工自动执行图片清洗流程。RPA机器人自动读取待处理图片列表，调用云端AI算力平台，根据预设的提示词（如“去除水印”、“去除Logo”）对图片进行智能重绘和修复，最后将处理好的图片自动下载并归档。这不仅实现了全自动化“万物移除”，还能处理复杂背景的光影匹配，效果优于传统PS修补工具。

流程示意：
获取图片列表 → 自动上传至AI云平台 → 发送消除指令(Prompt) → 等待AI重绘修复 → 自动下载结果图 → 归档/上传ERP

Nano banana 2.0一条工作流直出

客户案例：某电商铺货团队

😖使用前：
❌为了测试铺货方案，招聘了4名实习生专门负责修图，耗时2个月仍未完成所有测试。
❌单张图片使用PS处理需4-6分钟，批量处理1000张图预计耗时80+小时。
❌面对复杂背景或大面积水印，人工修复痕迹明显，质量参差不齐。

😄使用后：
✅通过影刀RPA+AI工作流，实现了图片处理的全自动化。
✅处理速度提升至50张/小时（约1.2分钟/张），效率提升约300%-400%。
✅节省了全部实习生人力成本，极大缩短了测品周期，且AI修复的图片光影自然，无边缘残留。

🎁获取方案细节

本文档仅对方案核心效果做了摘要总结，原始方案详细介绍了基于RunningHub云算力平台和Flux-Kontext模型的具体实现路径，包括API Key认证配置、AI Power工作流的输入参数设置（图片上传、需求描述等）以及针对不同场景（去水印、去文字、去杂物）的提示词策略。如需获取完整的AI工作流源码及配置说明，请阅读原文。

原始文档链接：https://ying-dao.feishu.cn/docx/QdOodCcK1o4R8gxyXqCcyX81nNh（⚠️仅内部可见，请联系影刀售前or售后了解方案细节）

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