AI图片处理产品系统Vibe Coding

这套系统主要服务于电商服装行业的商品上架环节。商家通常需将原始样衣图依次进行去皱、精修、转平铺、换背景等七道工序才能发布，传统依赖人工PS耗时极长。我们打造了一个AI自动化处理平台，运营只需上传图片并勾选处理步骤，即可通过多模态大模型串联引擎实现全流程自动修图与批量处理，将单张处理时长从半小时压缩至几分钟。

这套服装AI处理系统共提供 **七项核心功能**，每项独立可选，支持自由组合串联：
1. 去皱
自动识别并去除衣物表面褶皱，同时锁定布料纹理与颜色，避免磨皮失真。
2. 精修
增强面料细节、校正色差、提升整体质感，确保真实度不被过度美化。
3. 转平铺
将挂拍或模特上身图转为标准平铺俯视图，统一白色背景与专业灯光视角。
4. 细节放大
框选领口、袖口、刺绣等局部区域，输出高清放大图，用于商品详情展示。
5. 换背景
支持上传自定义场景图，AI 自动匹配光照与阴影，将服装自然融入新背景。
6. 虚拟上身
根据服装生成模特上身效果，棚拍级正面视角，降低实拍成本。
7. AI 消除
一键移除画面中多余物体、水印或杂物，自动以合理内容填补空白区域。

这个系统采用前后端分离架构。前端用 Vue3 加 TypeScript 和 Pinia 做状态管理，UI 是 Element Plus，核心是我封装的一套多步骤异步任务流水线引擎，用配置数组管理去皱、精修、换背景等七个步骤的顺序、开关和状态流转，每一步的输入都是上一步的输出，中间结果全部缓存，某一步失败只需单独重跑那一步，不用全部重来。全局参数比如模型版本和分辨率用 Pinia 统一管理，页面响应式更新。后端通过 RESTful API 对接 NanoBanana 图像生成大模型，支持快速、标准、专业等五个版本和 1K 到 4K 分辨率切换。用户上传的图片前端转成 Base64 直接传给 AI 接口，每个步骤有自己专属的 Prompt 模板和负向提示词来保证输出效果。批量处理时用并发池限制同时最多三个请求，遇到接口限流会根据返回的等待时间自动重试，每张图下面有七个圆点展示各步骤状态，哪个失败了点一下就能单独重跑。