案例 08｜3 分钟出 1000 张图，让服务器替员工熬夜

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案例 08｜3 分钟出 1000 张图，让服务器替员工熬夜

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5月30日修改

3 分钟出 1000 张图，让服务器替员工熬夜

📌

一句话：客户不是不会用 AI 生图，而是每天商品太多、出图太慢、并发太低，产能起不来。​

最关键的变化：用 n8n 高并发部署，把凌晨和空闲时间变成服务器自动出图时间，人第二天只负责审核好图。​

案例类型：AI 图片高并发生产 / 电商商品图批量生成 / n8n 自动化出图工厂​

企业类型

一家电商视觉团队，每天会接到大量商品图需求。商品一多，就需要快速生成不同角度、不同场景、不同风格的图片，用于上新、详情页、广告测试和素材储备。​

客户找到我们的原因很直接：他们生图太慢了。市面上的一些工具要么价格高，要么并发数少，单次能跑的任务有限，真正业务量上来以后，员工还是要反复上传、等待、点击、下载和整理。​

原始业务流程

1.
运营或商品团队把当天要处理的商品交给设计或视觉同事。​

2.
员工一批批上传商品信息和参考图，手动填写提示词。​

3.
等待 AI 出图，中途不断查看任务有没有完成。​

4.
生成完以后手动下载、筛选、改名、归档。​

5.
如果图不满意，再重复一次上传、等待和筛选。​

最痛的人工环节

💡

员工最痛苦的不是审美判断，而是重复等待、重复点击、重复上传。​

真正高价值的工作应该是判断哪张图更好看、哪种风格更适合商品、哪张图更可能转化，而不是把时间耗在排队、刷新、下载和命名上。​

做了哪几个自动化节点

1.
商品任务结构化：把商品名称、卖点、类目、风格、场景、尺寸和参考图整理成表格字段。​

2.
提示词批量生成：系统根据商品信息自动生成多组出图提示词。​

3.
n8n 高并发调度：用底层 n8n 工作流并发分发任务，不再一张一张排队。​

4.
空闲时间自动跑：把凌晨、午休、下班后这些人不工作的时间利用起来，让服务器在后台持续出图。​

5.
自动下载归档：生成结果自动下载、命名、归档，并关联到对应商品。​

6.
人工只做审核：第二天员工打开结果池，只需要筛选更优质、更有审美价值的图片。​

系统的核心思想

让服务器做重复劳动

上传、排队、等待、下载、命名、归档，这些动作不应该继续占用员工白天的注意力。​

50%

让人只做主观判断

人最应该投入时间的地方，是审美、创意、风格判断和商业取舍，而不是重复操作。​

50%

前后对比数据

业务环节

自动化前

自动化后

出图速度

受软件并发和人工操作限制

约 3 分钟可并发生成 1000 张图

任务提交

员工手动一批批上传

商品任务表批量触发

生成等待

员工盯着页面等结果

服务器后台自动跑，尤其适合夜间任务

员工工作

上传、点击、等待、下载、重命名

只审核优质图片，做审美和创意判断

产能上限

受人力和工具并发限制

通过 n8n 高并发部署释放 AI 生产效率

成本感受

工具贵，但量仍然起不来

用自动化和并发提高单位时间产出

客户最认可的变化

•
产能被释放：不是一天慢慢等，而是单位时间内高并发出图，约 3 分钟可生成 1000 张图。​

•
凌晨也能生产：员工睡觉的时候，服务器还在后台持续跑任务。​

•
人效明显提升：员工第二天只需要审核优质图片，不再把时间浪费在重复点击和等待上。​

•
更适合大量商品：商品越多，批量任务和高并发的价值越明显。​

•
AI 效率被真正用起来：不是买一个生图工具，而是搭了一条能跑量的图片生产线。​

这个方案最适合怎么用

使用场景

怎么跑

人负责什么

案例 08｜3 分钟出 1000 张图，让服务器替员工熬夜​