月薪2万的电商美工,正在被AI淘汰

作者｜文定

编辑｜白婉佳

“我已经裁掉3个美工，加上减少模特、场地等开支，预计一个季度可以省下几十万。”女装卖家鱼儿告诉派代，他已经跑通AI做图工作流，完全替代真人拍摄。

鱼儿透露，这套流程，新手美工（1-2年经验）就能操作，他们月薪通常在6-8千。而月薪1-2万的资深美工（5-10年经验），可以被完全替代掉。

鱼儿主营淘宝天猫、小红书、得物三个平台，售卖中高端小众女装，春季客单价300-500元，冬季达到400-1000元，年销售额数千万元。

但是这两年，有一个明显的趋势，客单价往下掉，“以前春天一件衣服可以卖到 300块出头，现在只能卖260-280块。”鱼儿表示，对他来说，图不是附属品，是生意里的基础供给。

图跟不上，上新就慢；图太贵，利润就薄；图太少，平台和场景就铺不开。

所以他急于解决一个问题：增加图片的产出数量，同时降低图片生产成本。这个问题，AI恰好能够完美解决。

真人拍摄成本贵，把商家逼向AI

女装商家的难处，不只在流量。更深的一层，是内容供给开始跟不上生意复杂度。

平台更多了，SKU 更碎了，颜色更多了，消费者对场景的要求也更细了。

但真人拍摄这条链路，仍然是线性的、预约制的、重人工的。它适合做精品图，不适合高密度、持续性、跨平台地供图。

鱼儿说，传统外拍，一个款的成本，保守估计要大几百元，控制不好一千多元也有可能。

可他的货不是只上一个平台，也不是一个款只有一个颜色。他透露，一个季度要上新200 个款左右，叠上两三个颜色，会变成四五百个色。一个色如果要 30 到 40 张图，就是一两万张图片需求。如果真人拍摄，成本巨大。

这里面的费用，按一天计算，主要由这几部分组成：摄影师 1000 多元，模特1000-2000元，场地几千元，还有化妆师8 小时 800 元起，距离远的拍摄地，还要加差旅和住宿……一天支出就是上万元，这还没有摊掉美工（调色、修图、做图）的成本。

“更大的问题是，一天只能拍二三十个款，为了控制成本，一个款通常只拍 5 到 8 张图，算下来一天只能拍摄100-200张图。”鱼儿补充道，钱花得很多，并没有换来高密度的内容供给，只是换来一组相对有限的商品图。

而且款数多，会把成本迅速放大。鱼儿透露，春夏季上一两百个款，秋冬季得上三四百个款。对应的拍摄支出，一个季度已经是数十万元。

而且还有时间成本。拍摄不是今天想做，明天就能全开工。模特要约、场地要约，摄影师和化妆师也要排期。这条真人拍摄的链路，不只是贵，还拖慢上新节奏。货在等图，运营在等内容，整个团队都要被预约制绑住。

时间和预算一紧，动作、角度、场景就会被压缩。鱼儿说，以前费用有限，每个款的 5 到 8 张图里，不一定有想要的模特动作和拍摄角度。

在这种压力下，他开始尝试 AI 做图。

用AI干掉整个真人拍摄系统

很多服装商家用 AI，可能是选定一个做图工具，就直接用。

鱼儿不是这么想，他想干掉的，是整个真人拍摄系统。因此他花的试错时间、费用，比很多人要多得多。

2025年12月，他开始筹备。

第一步，选模型。这一步最重要，他足足花了2个月，先后测试了国内豆包、千问，国外Midjourney、Nano Banana等十多款工具。光是各种模型会员费，就花了数千元。

“前前后后测了十几个（AI做图工具），后面能用的就剩下三个。”鱼儿强调，这些不是随手试试，而是真花了钱去买会员、买积分、买接口，“有些买一个月不行就换掉，有些只能买一个季度的，不行也换掉。反正花了很多冤枉钱。”

鱼儿曾测试过的AI作图工具

他的结论是，国产基本不行。主要存在三个问题：一是面料有差异，图片都是模糊的，面料做不到那么细；二是颜色有偏差，比如藏蓝色，就做不到跟衣服一致；三是场景理解不到位，你给一个青春校园风，它可能生成成那种严肃学院类型，不是你要的感觉，而且还会在图片里乱加元素。

鱼儿表示，普通用户用AI工具，要的是画出来，画得好看。但商家要的，是能拿去卖，女装货架电商就是卖图片。前者看新鲜感，后者看的是一致性、可控性、材质准确度、颜色还原和场景适配。鱼儿筛工具，不是看谁更惊艳，而是看谁更接近真实商品图，谁更能过运营和消费者那一关。

而对于上述问题，国外大模型，能很好解决。比如Midjourney、Nano Banana，还有集成智能体Lovart，这三个成了他的主力做图工具，一张图成本在3-5毛。

鱼儿表示，国产生成质量，比较接近国外大模型的，是最近才上线的千问 3.6。不过成本贵很多，一张图大约要 9 毛多。

不过，所有大模型不能解决的问题是：人物不稳，不能保持人脸的一致性。

鱼儿的解决方案是，先让美工画模特脸，再喂参考图和场景，“这样就能保证，整个生成出来的图片都是模特的脸，不变的。”

不过要避免肖像侵权，“因为我们把模特画得很好，画得跟我们以前用的真人模特风格差不多，但是一定要做一点区分，不能完全一样。就是怕人家说什么肖像权。”

模特也不是随便弄一个，而是让美工花了几天时间，画了七八个版本、再通过数据测试，最终选定的一个。

工具问题解决后，接下来是搭工作流。这一步简单很多，鱼儿用的是扣子 Coze + ComfyUI，根据网上的教程，几天就搭建出来了，而且完全免费。

鱼儿的工作流搭建教程

“我们不是那种自己弄了一个工作流，然后贴几个大模型。”鱼儿认为，重点不在模型有几个，而在于它们有没有被接进一套稳定流程，能不能持续地解决出图质量和数量问题。

“我搭了两个工作流，一个处理模特图，一个处理产品细节图，因为两个需求不一样。”鱼儿补充道。

第一个工作流专门做模特图：要生成模特的正面、反面、左右面等不同角度。需要美工喂参考图。

AI打标工作流-模特图上传界面

第二个工作流专门做衣服白底图：要衣服的上面、下面、翻领、背面等视角，还要近一点的、远一点的不同景别。

AI生图提示词配置界面

这两套工作流搭好，就能投入生产了。“作为老板你不要只想着‘用工具’，而要想着‘建流程’，这样才能真正介入组织系统，整体提升效率和效果。”鱼儿提醒道。

硬件和组织都要升级

软件准备好了，还得有适配的硬件。在电脑硬件上，鱼儿曾反复踩坑。

“一开始想着买便宜的，几千块的电脑，发现带不动。后来换成1万多，图片产出效率还是有问题，再到2万多，3万多……”鱼儿补充道，他用的是组装台式电脑，如果买回来不合适，还得到闲鱼转手卖掉，又得亏上一笔。

“这里面最贵的是显卡，价格从几千到几万块。很多型号，比如 5060、5070、5080、5090 我都买过。CPU 也是从 AMD 换到英特尔，都搞过。”

鱼儿一路从低显存、中档配置往上试，中间不断换显卡、换CPU等配件。到最后，才确定现在这套 4 万多元的组装机配置。能保障图片生产的效率和质量。

AI工作站装机配置单

鱼儿说，不是要你“买贵机器”，而是不要低估生产级 AI 作图对硬件的要求。你以为是在省钱买中配，最后往往是来回折腾、反复换件、转卖亏损，综合成本反而更高。

为什么要这么折腾？因为他跑的不是简单文生图，而是贴模特、接参考图、跑整套流程。

几千块的普通电脑太卡，时不时死机，根本带不动。现在这台机器，才能稳定跑起来，已经被他当成半台服务器在用。

不过白天还有员工使用这台电脑，所以“白天就不能给它干那么多了”，速度是“一个小时 60-70张图这样子”；到了晚上，把显卡和显存往 90% 以上推，“一个小时可以产出90-100张图”。但不能再往上顶，不然内存跟显存用满了就爆了。

之后，他还想新增更高级的机器。原因很直接，现有这台机子，只够把当前图量勉强扛住。

鱼儿表示，现在只能够满足两三个平台的图片需求。要是不做更多，别的平台就做不到差异化。一旦小红书、淘宝、天猫、得物都要做不同风格和场景的图，算力会不够。SKU 一旦叠上颜色，图量会迅速放大到一两万张图片的量级，单台机器一个月很难从容承接。

软件、硬件搞定后，适配的人才、组织也得跟着改。

原来做图部门有6个人，1个摄影+1个调色+4个美工。现在跑这套新流程，只需要 3 个人。一个人负责“选图、挑场景”，选好后，交给另外两个人走不同工作流，一个负责模特图，一个负责产品图。

原来的分工逻辑是“摄影就摄影，修图就修图”，现在开始围着工作流转，原来 4 个修图美工，现在 2 个美工就能搞定；摄影、调色也不用了，两个岗位并到一个前置岗位。鱼儿算下来，已经少了 3 个人，仅工资一年就能省掉二三十万。

更重要的是，岗位的能力模型变了。以前拼的是谁会拍、谁会修、谁会调色；现在更值钱的是谁会判断场景、谁能控制人物一致性、谁能把任务塞进流程、谁能在批量产图后快速筛选和二次加工。

用人结构也跟着变。根据鱼儿的经验，以前要用5年以上经验的老美工，现在刚毕业的小年轻也可以用了，那些老美工可以逐步淘汰。

“换人的原因，一方面是用人成本，另一方面是学习能力。”鱼儿表示，老美工（5-10年经验）的薪酬一个月要1-2万，新手美工（1-2年经验）只要6-8千，应届生甚至只要4-5千。用上AI做图工作流后，新手操作就可以了，没必要用更贵的人。

“而且老人学习主动性更差，新人可塑性强、未来成长空间大，也更好管理。”鱼儿补充道。

AI 做图产能翻8-10倍

日产1000张

经过一番折腾，鱼儿的团队终于用上AI工作流。效果，是显著的。

原来真人拍摄一天只能拍100多张，现在AI一天能干1000张。鱼儿表示，“这 1000 张还不是全成品，大概有百分之一二十是废的，有百分之八九十是好的、可以用的。”

AI生图队列与作品管理界面

这意味着，AI做图开始具备批量供给能力了。鱼儿终于敢把以前想拍、但又觉得太贵的多场景图片，都做出来。而且他有足够多的图片版本，可以筛、可以拆、可以按平台重组。

“以前一个款只能做5到8张图，现在一个款我做70到80张图。”鱼儿感慨道。他还给派代做了几组对比：

以前：一个模特，做一个动作拍一张图。

现在：一个动作，直接让AI做三张图。

以前：买家想要一个逛街的场景，我们没有拍到，那她就可能觉得，这件衣服不适合穿去逛街，因此没有下单。

现在：不仅能做街景，商场、办公室、公园、学校等场景都可以一键生成，场景丰富度提高，而且能够根据不同平台特性，针对性地出一套图，这样就可以提高转化率。

“不过商品图点击率，没有明显变化，还是维持在6-8%。”鱼儿透露，同行的商品图点击率一般在4-5%，如果是低客单价白牌女装可能低至2-4%。

“我的体会是，这跟AI做图关系不大，我们现在AI图跟真人实拍图，已经能做到看不出区别了。影响点击率的，要看产品，还要看推广策略、人群精准度。比如你（推广计划）开得广一点，曝光量大，点击率就会低。”

鱼儿在派代「龙虾电商群」透露，虽然效果没太大变化，但是整体成本大幅度下降，一个季度算下来，能剩下几十万。这些都是利润。

至此，鱼儿已经真正跑通AI电商生图流程，历时2个月。对于很多商家来说，2个月变化不大，对于鱼儿团队来说，电商生产模式、组织架构，已经彻底改变。

如果要给这件事，下一个更准确的定义，它不是一个商家尝鲜 AI 作图，而更像是一个女装商家，在客单价下滑、图量膨胀、拍摄成本持续上升的压力里，重做了一套图像生产系统。

AI 在这里，不再只是一个新工具了。它开始变成一段生产链。

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