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 ma…
它会碰到什么
逐条看命中(3 条严重或高危)
- 高
scripts/batch_processor.py:232exec-spawnresult = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=60)
- 高
scripts/batch_processor.py:267exec-spawnresult = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=60)
- 高
scripts/delivery_packager.py:274exec-spawnresult = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=300)
这一栏是扫描器报的事实,不是结论。命中多不等于有毒(安全工具、规则库、示例脚本本来就会包含危险写法),命中少也不等于干净。它和你手上的凭据、文件、网络有什么关系,需要你自己看。
技能内容
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.py | 7 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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它属于哪个仓库
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