最近在整理AI图片生成相关的开发需求时，发现一个挺常见的问题：
很多人想做一个图片生成Agent，第一反应是先选AI模型。
但实际梳理下来，模型只是其中一部分，前期资料没准备好，后面很容易反复调整。😂

我一般会先整理下面这7类：
①使用场景
先想清楚做来干什么。
是生成商品图、文章配图、小红书封面、海报，还是批量制作图片？
不同用途，功能差别还挺大的。

②参考图片
建议提前准备一些喜欢的图片样例。
比如写实风、插画风、卡通风、简约风。
光说“生成好看的图片”，其实很难判断最终想要什么效果。

③图片生成要求
这部分容易被忽略。
比如：
▪️图片尺寸和比例
▪️是否需要固定风格
▪️能不能上传参考图
▪️是否需要局部修改
▪️能否批量生成
▪️是否需要在图片中添加文字

这些都会影响后面的功能设计。

④提示词资料
可以提前整理一些常用描述。
比如人物、场景、光线、构图、颜色、风格，以及不希望出现的内容。
如果需要统一视觉风格，还可以准备几组固定模板。

⑤操作流程
用户是输入文字直接生成，还是先选模板、上传参考图，再修改生成结果？
生成失败怎么处理？历史图片要不要保存？
这些流程提前想清楚会省事不少。

⑥模型和接口资料
如果使用第三方图片生成API，需要了解接口文档、调用方式、图片规格、计费规则等。
还要考虑每天大概生成多少张，以及图片怎么存储。

⑦测试样例和使用权限
准备几组真实的生成需求，方便测试图片效果、生成速度和失败情况。
如果使用人物照片、品牌素材，也要注意授权和使用范围。

我现在觉得，图片生成Agent不只是接个AI接口，再加一个生成按钮。

真正需要提前想清楚的，是生成什么图、怎么操作、图片怎么管理。
如果让你做一个图片生成Agent，你会更想用它生成商品图，还是自媒体配图？
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