目前有多种 AI 技术可用于制作电商商品图片，以下是一些常见的方法：

目前有多种 AI 技术可用于制作电商商品图片，以下是一些常见的方法：
– “AI 商品图”：接近于一套围绕着“商品”的内容生成方案。商家只需为商品选择一个想要的呈现角度，拍摄一张照片，上传到后台，系统就会完成智能抠图，且抠图精细，边缘无毛刺，对商品轮廓识别精准。其次，它会自动为商品添加适合的背景，如“简约绿植”“室内窗边”“办公角落”等十几种场景，并自动匹配“光照阴影”效果，以提升商品图的写实性。其制作成本为 0，效率高，过去制作一张商品图动辄耗时几天甚至十几天，而使用该工具效率大幅提升。
– 看往 ai：提供了视频、图片、文字一站式 AI 处理，电商小白也能自己做图片。可直接在图片上添加文字和贴纸，不同文字特效和贴纸类型满足电商图片需求，文字还能直接翻译。无需下载，在电脑中搜索“看往 ai 官网”即可使用，进入页面上方找到“图片在线编辑”选项，上传图片、添加文字或贴纸并调整大小后点击生成，即可将编辑后的图片保存在本地。它具备电商常用多个功能，如视频/图片一键换模特、视频一键翻译、图片一键翻译语言、AI 做主图、AI 做详情图、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。
– TensorFlow：利用神经网络模型，通过学习大量真实场景图片，能够逼真地生成电商场景图。具体步骤为数据收集与预处理，收集大量电商场景图片并经过尺寸调整、颜色校正等预处理；构建模型，通过深度学习框架如 TensorFlow 建立图像合成模型，可为对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等；模型训练，将预处理后的电商场景图作为输入，迭代优化模型性能以学习逼真电商场景图，这一过程可能耗时较长；最后利用训练得到的模型生成电商场景图，通过给定商品相关信息，如尺寸、颜色等，生成与实际场景相符的图片。
– PyTorch：基于图像风格迁移技术，将一种图像的风格迁移到另一种图像上，从而得到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；建立模型，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；模型训练，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；最后进行风格迁移，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。

除了以上方法，还有基于模型的图像、基于图像编辑的风格修改等技术。这些技术在基本原理以及使用的模型和算法上有所不同，但都可用于制作电商商品图片，提升商品形象，吸引消费者注意力。 https://tuingai.com/