Essenza del progetto

Questo è un tutorial che utilizza la piattaforma Coze (Kouzi) per creare un workflow AI, combinato con il modello GPT-image2 per generare con un clic immagini di alta qualità per applicazioni commerciali. Il nucleo è l'orchestrazione a nodi di Coze, che realizza la generazione automatica di immagini dall'input (immagine del prodotto/testo della richiesta) all'output (immagini per live streaming, pagine di dettaglio e-commerce, guide rapide per l'uso del software, ecc.), migliorando notevolmente l'efficienza produttiva dei materiali visivi in scenari come e-commerce e creazione di contenuti.

Metodo e flusso principali

• Crea un nuovo workflow sulla piattaforma Coze, usa un nome in inglese, entra nell'interfaccia di orchestrazione visuale, costruisci la catena di nodi da sinistra a destra
• Imposta il nodo di avvio (Start): definisci le variabili di input in base al tipo di immagine — immagine del prodotto (tipo file/image), testo promozionale (string), nome del personaggio (string), proporzioni dell'immagine, ecc.
• Aggiungi il nodo "string to list": converti la variabile immagine del nodo di avvio in formato array, perché il plugin GPT-image2 richiede che il link dell'immagine sia un input di tipo array
• Aggiungi il nodo "LLM" per generare il prompt di text-to-image: scegli un modello leggero come Doubao 2.0mini, definisci ruolo e formato di output nel prompt di sistema, nel prompt utente fai riferimento alle variabili testo, personaggio e immagine del nodo di avvio, imposta il timeout a 600 secondi per evitare interruzioni
• Aggiungi il nodo plugin "GPT-image2": scegli il modello di immagine più potente, usa il prompt generato dal LLM come prompt, la API key del nodo di avvio come autenticazione, imposta le proporzioni a 9:16 o 16:9, seleziona la variabile array convertita in precedenza come immagine di riferimento
• Aggiungi il nodo "selettore" (if-else) come fallback: verifica se il plugin principale ha generato l'immagine con successo (output non vuoto), se successo output diretto, se fallimento attiva il plugin di backup (copia un plugin con la stessa configurazione) per rigenerare, evitando che un singolo punto di errore interrompa l'intero workflow
• Aggiungi il nodo "aggregatore di variabili" (aggregator): aggrega gli URL di output del plugin principale e del plugin di fallback, prendi il valore non vuoto come output finale, poi collega al nodo di fine (End)
• Clicca "Prova" per testare: inserisci URL reali di immagini prodotto, testo, nome del personaggio e API key, esegui per circa 1-2 minuti e controlla il risultato dell'immagine generata, regola il prompt o la configurazione del plugin in base all'effetto

Modello di guadagno ed effetti menzionati

Il tutorial non menziona direttamente dati specifici sui guadagni, ma sottolinea il valore di GPT-image2 nelle applicazioni commerciali: può generare con un clic immagini di alta qualità per live streaming, pagine di dettaglio e-commerce Amazon, guide rapide per l'uso del software, mappe gastronomiche, guide per principianti, ecc. Queste immagini possono essere utilizzate direttamente in pagine di dettaglio e-commerce, contenuti per social media, illustrazioni per tutorial, risparmiando sui costi di design (circa 50-200 yuan per design) e migliorando il tasso di clic e conversione dei contenuti. Attraverso la generazione batch di immagini, si possono ottenere monetizzazioni come servizi di design su commissione, contenuti a pagamento (vendita di template di workflow), ecc.

Condizioni e preparazione

• Dispositivo: computer (consigliato Windows/Mac, per operare sulla piattaforma Coze nel browser)
• Strumenti: account sulla piattaforma Coze (Kouzi) (registrazione gratuita), API Key del plugin GPT-image2 (da ottenere da OpenAI, a pagamento, ma con quota gratuita iniziale), modello LLM Doubao (quota gratuita sufficiente per test)
• Competenze: capacità di base di scrittura di prompt per LLM; comprensione dei concetti di workflow/diagramma di flusso (nodi, variabili, input/output); capacità di leggere e fare debug di semplici configurazioni di plugin; nessuna base di programmazione richiesta
• Budget: piattaforma Coze gratuita; API GPT-image2 ha un certo costo (a consumo, circa 0,01-0,05 USD per immagine), costo in fase di test estremamente basso

Riepilogo dei passaggi chiave

1. Apri il sito ufficiale di Coze, accedi e vai alla pagina di gestione dei workflow, clicca "Nuovo workflow", inserisci un nome in inglese (es. shop_image_gen) e una descrizione, entra nell'editor visuale
2. Configura il nodo di avvio: aggiungi tre variabili — product_image (tipo file/image, obbligatorio), prompt_text (string, descrizione del contenuto promozionale), character_name (string, nickname del personaggio) e api_key (string, per autenticazione)
3. Dopo il nodo di avvio aggiungi il nodo "string to list": passa la variabile product_image, seleziona output di tipo array(string), per l'uso successivo nel plugin
4. Aggiungi il nodo LLM: scegli il modello Doubao 2.0mini, nel prompt di sistema inserisci un template predefinito (es. "Sei un esperto di design e-commerce, in base all'immagine del prodotto e al testo promozionale forniti dall'utente, genera un prompt professionale di text-to-image..."), inserisci prompt_text e character_name del nodo di avvio nel prompt utente, l'immagine come input di comprensione visiva (usa tipo string, non array), imposta timeout a 600 secondi
5. Aggiungi il plugin GPT-image2: cerca e seleziona il plugin "GPT image2 generazione immagini", scegli il modello più potente (come dall-e-3), configura i parametri: api_key fa riferimento al nodo iniziale, prompt fa riferimento all'output del modello linguistico, l'immagine di riferimento fa riferimento all'output di string to list (in formato array), seleziona il rapporto 9:16 o 16:9, per la modalità sincrona seleziona "sincrona"
6. Aggiungi un nodo selettore: condizione "l'URL di output del plugin GPT-image2 non è vuoto", se vero passa al nodo di aggregazione variabili, se falso duplica il plugin GPT-image2 (stessa configurazione) come fallback e tenta nuovamente la generazione
7. Aggiungi un nodo di aggregazione variabili: aggrega l'output del plugin principale e l'output del plugin di fallback, seleziona "group_1" o un campo di gruppo disponibile, prendi il primo valore non vuoto e collegalo all'output del nodo finale
8. Clicca "Esegui test", inserisci i dati di test (come il link dell'immagine del prodotto, il testo "vestito a fiori estivo, sconto a tempo limitato", il personaggio "Trump"), esegui e attendi 1-2 minuti, controlla l'effetto dell'immagine di vendita in live streaming generata, in base al risultato regola il prompt o la configurazione del plugin e poi salva e pubblica