AI影像在电商平台中的应用

大多数 AI 图像项目停滞不前，并不是因为模型失败，而是因为相关系统没有随之改变。了解那些成功实现规模化的组织做对了什么。

主要发现

99%

单张图片成本降低

在迪卡侬用AI驱动的批量处理取代代理机构流程后

75%

Valuence Japan 编辑时间缩短

每月从800小时减少到200小时

+1%

提升整体市场商品上架量

仅凭一个嵌入式AI功能，在Mercari实现卖家采用率仅10%的情况下

¥1200万

由Valuence Japan每年节省

取代了7人离岸编辑团队后

直播研讨会

深入了解作者观点

在这场 25 分钟的分享中，Photoroom 影像负责人 Jeff Strauss 和销售及合作负责人 Michelle Belcic 将结合 Mercari、Decathlon 和 Valuence Japan 等领先市场和电商品牌的真实案例，带你深入了解如何将 AI 图像处理从一次性实验转变为可靠的运营能力。

内容预览抢先看

由推动全球市场 AI 图像技术团队撰写的实操指南，助你实现大规模应用。

仅有更好的模型还不够

那些真正发挥AI影像最大价值的团队，并不会等待更好的模型出现，而是主动优化其周边系统。了解AI影像为何会遇到瓶颈，以及什么才是真正的基础设施级部署实践。

真实部署，真实数据

从降低单张图片成本，到加快上市速度，再到卖家参与度的可量化提升，那些通过AI图像技术取得成效的组织有一个共同点：他们将其视为基础设施，而非单一功能。本报告结合全球市场和企业产品目录运营的实际部署，展示了这一理念在实际操作中的表现。

大多数团队常犯的错误

空白简报问题。
流水线思维。
视觉同质化。
这三种常见的失败模式都不是技术问题。了解它们的真正原因，以及如何逐一解决。

如何可靠地实现AI图像处理的规模化

那些能够可靠地扩展AI影像的组织，都在做同样的四件事：

它们定义了重要的结果
将品牌标准转化为工作流程能够实际执行的系统
将 AI 融入你已有的行为中，而不是让你改变工作方式
提前建立治理机制，防患于未然，而不是等问题发生后再补救。
了解顶级实践背后的运营原则。

Photoroom 智能

准备好从试点阶段迈向正式运营了吗？

下载完整报告，了解领先的市场和企业品牌如何将AI影像技术融入核心运营，实现高效、稳定和合规的长期发展。

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