图片生成与库扩

讨论了图片生成与产品库扩充

会议记录总结：《图片生成与库扩》

一、会议基本信息

• 时间：2025年4月2日 16:36 - 17:35
• 主要议题：
  1. 图片变种生成的实现方案
  2. 产品库扩充的技术优化
  3. 外部数据爬取与处理的工具开发

---

二、核心讨论内容

1. 图片变种生成

• 需求背景：
  • 老板希望实现通过自然语言描述快速修改产品设计（如颜色、形状等），类似电商场景的AI生成效果。
  • 早期方案依赖Stable Diffusion等模型，但需复杂提示语，效率低。
• 技术进展：
  • 多模态模型（如GPT-4V、Gemini）：
    • 支持直接上传图片并基于文本指令修改（如“将狗改成机器人”），无需手动标注选区。
    • 优势：语义理解更强，减少人工干预。
  • 当前局限：
    • 生成结果仍需人工编辑优化，无法完全自动化满足老板的“完美”预期。
    • 需构建工作流：用户编辑 → AI生成 → 人工调整 → 最终输出。
• Demo演示：
  • 使用Google AI Studio的免费API实现图片编辑功能（如修改产品颜色、形状）。
  • 对比GPT-4V生成效果更稳定，但API未开放，暂用替代方案。
• 后续计划：
  • 开发集成多模态API的编辑器（类似Figma），支持批量处理多张图片。
  • 优先实现人工编辑流程，再逐步优化自动化变种生成。

---

2. 产品库扩充优化

• 现状与问题：
  • 本地数据库已存26万产品（7.1GB），目标扩充至千万级，但服务器成本高。
  • 当前爬取依赖搜索引擎（如Google），需解决代理问题（国内服务器直连国外网站易被封）。
• 解决方案：
  • 代理架构调整：
    • 腾讯云服务器 → 本地代理 → 国外网站，避免直接国际流量。
  • 增量爬取与去重：
    • 定时任务从MySQL提取新产品名，排除一个月内已搜索记录。
    • 支持图片搜索（如Google Lens）补充文本搜索的不足。
  • 数据应用：
    • 在商品详情页增加“类似产品推荐”功能，基于爬取数据提供参考。
• 任务分工：
  • 代理配置优化（A负责）。
  • 朱晨实现查询构建与任务提交逻辑。

---

3. 外部数据爬取工具开发

• 需求场景：
  • 从竞品网站爬取产品数据并转为结构化文本（Markdown），供AI分析。
• 技术方案：
  • 分阶段处理URL：
    1. 直接HTML转Markdown：适用于静态页面（70%-80%案例）。
    2. 无头浏览器渲染：处理JS动态内容（如React单页应用）。
    3. 付费反爬服务（如ScrapingBee）：应对Cloudflare等验证（成本高，备用方案）。
  • 开源工具整合：
    • 使用readability库提取主体内容，html-to-markdown转换格式。
• 挑战：
  • 反爬机制（如LinkedIn）需特殊处理，可能依赖第三方API。
  • 成本控制：优先低费用方案，仅对关键数据调用高价服务。

---

三、其他工具与资源推荐

• AI代码助手：
  • 推荐Cursor（付费）或CherryStudio（开源），本地运行更流畅。
  • 模型优先级：Claude 3.5（代码） > Gemini 1.5（多模态） > GPT-4（综合）。
• 免费资源：
  • Google AI Studio提供高额免费API调用额度。

---

四、下一步行动项

1. 图片生成：
   • 小关完善编辑器功能，接入多模态API。
2. 产品库扩充：
   • 朱晨实现增量爬取任务，A完成代理配置。
3. 爬虫工具：
   • A补充URL转Markdown的Demo代码，团队评估优先级。

会议结束：无进一步问题，后续按分工推进。