C 端产品 · AIGC 商业化
AI 人像写真与 3D 数字形象 SaaS
将生成式图像能力包装为三步完成、可规模交付的付费产品
公司项目已上线核心研发用户体验AIGCComfyUI任务队列商业化
能力概览
独立设计并实现生成式人像产品的模板、任务队列、异常恢复与三步交付流程。
交付体验支撑
- 模板化流程独立完成模板配置与生成流程的收敛设计和后端实现。
- 等待状态处理独立实现生成队列和任务状态链路，确保用户等待过程可追踪。
- 结果交付衔接完成生成结果、对象存储和交付环节的服务端连接。
稳定性实现
- 任务队列独立实现生成任务的排队、调度与处理机制。
- 异常恢复完成失败熔断、重试和异常恢复相关后端链路。
- 交付链路验证验证模板、队列、状态、对象存储和结果交付在三步流程中的衔接完整性。
01独立将生成流程 12 步收敛为 3 步
02平台累计生成 27万+ 图片
03完成模板、队列与失败恢复
背景与问题
AI 写真早期流程需要用户进行多次上传、参数选择和等待，失败重试不透明；身份一致性与生成速度直接影响用户信任和付费转化。
我的角色
作为核心研发，我独立完成模板、生成队列、任务状态、失败熔断、对象存储和交付链路的产品收敛与核心后端开发；图像生成模型作为外部算法能力接入，不表述为本人手工产出。
关键判断
- C 端用户购买的不是模型能力，而是稳定、快速、可预期的成片结果。
- 身份一致性、等待反馈与失败补偿共同决定转化率。
- 模板化比暴露大量模型参数更适合非专业创作者。
产品方案
重构小程序/H5 生成流程，整合人脸关键点、身份特征保持、风格模板、分布式队列、失败熔断和对象存储交付；通过 ControlNet 与 IP-Adapter 改善人物一致性，并用算力调度和缓存降低等待与成本。
结果与证据
- 我的流程结果：独立将生成流程由 12 步收敛为 3 步，使模板选择、等待反馈和结果交付合并为更短的购买路径。
- 平台历史结果：平台累计生成 27 万+ 图片，用于说明产品曾承载的历史生成规模，不等同于个人手工产出。
- 我的交付结果：完成模板配置、分布式队列、失败恢复和对象存储交付链路。
- 公开边界：不把缺少统一评测环境的生成时延、还原度和转化百分比作为个人成绩。
局限与下一步
累计生成量不能解释用户是否满意。下一步需要分层跟踪首图成功率、失败重试原因、模板偏好、人工投诉和单次生成成本，判断三步流程是否真正改善付费体验。