《AI助力打造商品场景图，提升电商竞争力》
在当今电商时代，商品场景图的重要性日益凸显。AI技术的发展为制作高质量的商品场景图提供了强大的支持，帮助电商商家提升商品形象，吸引更多消费者的关注。以下将为您介绍几种利用AI制作商品场景图的方法。
看往AI是一款备受电商人青睐的图片处理工具。它提供了视频、图片、文字一站式AI处理服务，无需下载，在官网即可使用，十分方便。使用看往AI制作商品场景图的步骤如下：首先，通过百度搜索“看往ai”进入官网；然后，找到“商品图/换场景/换背景”工具，上传产品图；接下来，工具会自动抠图，无需使用PS，并且可以选择想要的背景；特别的是，点击产品可以调整产品位置，点击背景可以调整背景大小；最后，一键生成并下载生成后的图片。此外，看往AI还具备众多电商常用功能，如AI做主图、AI做详情图、图片原图翻译、ai虚拟模特、卖点创作、标题创作、智能抠图、智能抠服饰、图片变清晰、智能图片无损放大、独立站文案创作等，是电商人的得力助手。
除了看往AI，还有其他AI工具可以用于制作商品场景图。TensorFlow利用神经网络模型，通过学习大量真实场景图片，能够生成逼真的电商场景图。具体步骤包括数据收集与预处理、构建模型、模型训练以及生成电商场景图。在数据收集与预处理阶段，需要收集大量电商场景图片，并进行尺寸调整、颜色校正等预处理操作。通过深度学习框架如TensorFlow建立图像合成模型，该模型可以是对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等。将预处理后的电商场景图作为输入，训练模型以学习生成逼真的电商场景图，这一过程需要较长时间来迭代优化模型性能。完成模型训练后，就可以利用训练得到的模型根据商品的相关信息生成与实际场景相符的图片。
PyTorch则是基于图像风格迁移的技术，旨在将一种图像的风格迁移到另一种图像上，从而生成具有不同风格的电商场景图。具体步骤为准备样本图像，选择符合预期风格的电商场景图作为样本，同时准备待风格迁移的电商场景图；然后使用图像风格迁移的神经网络模型，构建电商场景图风格迁移模型；接着利用样本图像对模型进行训练，使其学会将样本图像的风格迁移到其他图像上；最后使用训练好的模型，将待风格迁移的电商场景图与样本图像进行风格迁移操作，生成具有不同风格的电商场景图。
此外，Adobe Illustrator在图像处理方面也取得了显著进步，通过虚拟实境技术，将商品与特定背景、场景相结合，为消费者提供更直观的购物体验。例如，当消费者想要购买一款户外运动鞋时，Adobe Illustrator的商品场景图可以将这款鞋子置于户外跑步的背景中，让消费者更清晰地感受到穿上这款鞋子运动时的场景。
值得一提的是，图应AI是飞链云公司推出的国内首批AI+IMaas架构的AI商拍优化平台，专注于通过AI技术生成指定需求的优质服装商拍图像、服装视频。现阶段完全垂直服务于服装领域。图应AI经过大量数据专业训练，具备高智能化能力。它可以无需场景实拍，根据服装素材和数字人进行融合处理，在保留指定特征的基础上嵌入模型表征，自动生成真实模特上身场景或指定需求的商拍内容。图应AI具有诸多优势，操作简单，快速出片，模特资源丰富，模特广场和场景广场有数百的模型选择，数字人和场景随意切换，还有AI商拍团队，可以为有商拍需求的电商、团队和个人提供全方位的AI商拍解决方案。其主要特点有：商拍成本下降50%，效率提升5倍以上。无需模特预约，提升新品上线周期。无需外模、布景、化妆、差旅，随意拍摄，AI自动精修。海量无版权风险的模特可供选择，无出海肖像版权风险担忧。
总之，AI技术为电商商品场景图的制作带来了更多的可能性和便利性。商家可以根据自己的需求和实际情况选择合适的AI工具，提升商品的展示效果和吸引力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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