昨天分享了我是怎么在 AI 的协助下做内容生产的，今天继续分享一下我是怎么在 AI 协助下做图片生成的。
一般我的图片生成场景有两种，一是产品详情页里面的电商图片，二是博客文章里面的内容插图。
产品详情页的商品图片，处理起来倒不是那么难，你只要控制好一致性、风格与色调便可以了。
互联网上其实有很多这种图片生成的 Prompt，选择一款适合自己的就好。
如果你觉得免费版 Prompt 的出图效果堪忧，不妨尝试着直接去某些网站上购买别人设计好的。
当然我们在后续使用的过程中可以做一些自定义设置，比如说品牌色调、品牌的处理风格或者品牌的某些特殊标识等等。
这样的 Prompt 处理好之后，便可以将其设计成一个 Skill 沉淀到我们的工具中去，后续便可以不断地复用了。
比如上面这一组图是我最近在浏览别人的分享信息时，看到的一组质量比较优秀的 AI 生成的电商主图。
当时这位博主也分享了对应的 Prompt，于是便将其保存到了自己的工作流中（做了一点点小小的改动）。
反正逻辑就是不停的收集（或者不停购买），慢慢在实践中改进提高，自然而然就有很多版不同风格的主图生成的 Prompt 供你使用了。
注：产品详情页里面的描述图片也是同样的道理。
至于第二个场景，博客文章插图的生成，我现在的处理逻辑倒是比较简单。
当文案最终定稿之后，我会在各个需要配图的位置上批注图片生成的具体要求，对应的信息格式大体是这样。
<!– image:
purpose: explain the customization workflow
content: xxx
style: clean editorial illustration, light background, minimal text
alt: xxx
–>
全部批注完成之后，让 AI 重新扫描一遍全部信息，那后续 AI 便可以自动去做图片生成这件事了。
效果如果没有问题，那就可以发布到自己的网站上，相反如果觉得哪张图片不合适或者生成错误，那直接让 AI 重新去做那个位置的图片生成就好了。
这套文章插图的生成逻辑，我后续是有打算重点优化的，毕竟这里面涉及到图片的一致性、风格、色调等等的统一。
如果每篇文章都采用这种人工批注的方式去做的话，效率并不高，而且出错的概率还蛮大。
另外，我最近有关注谷歌推出 SynthID 像素级数字水印这件事。
说白了就是这些科技巨头联合起来推动的一套机制，目的就是为 AI 生成的图片注入不可篡改的背景信息，以便告诉外界，这张图是不是 AI 生成的、由哪款模型生成的、以及何时生成的。
不同于以往图片的 metadata 信息，这种像素级数字水印是直接修改图片的像素代码，通过一种人类肉眼完全看不见但计算机能识别的数字信号，将 AI 生成的背景信息嵌入到图片中去。
所以我最近也在思考，当后续把 AI 生成类的图片上传到自己的网站时，要不要做 AI 生成类型的信息声明。
这个点持续关注一下圈子里面的动态吧。
