AI 生图

生图的产品化清单

在 Alice 里,调通生图 API 只花了一天。但从那一天到用户真正能用之间,还做了三个月的产品化工作。这张清单展示那 90% 的工作量。

调通 API ≠ 功能上线
产品化进度
10%

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产品化清单(按维度展开)
完成度
0/16
体验层
生成中状态
生成进度反馈
Alice 生图时展示「正在画…」的状态动画,用户不会面对空白屏幕干等。预估时间、进度指示让等待可预期。
生成进度反馈
进度动画 + 预计时间,不让用户干等
失败重试机制
模型失败后一键重试,不用重新描述需求
结果预览与选择
一次出多张供选择,支持放大预览
历史记录
之前的图能回看、重用、对比
质量层
参考图保证质量
参考图 + Prompt 优化 = 稳定高质量
角色参考图保证一致性,LLM 翻译优化保证每次 Prompt 都是生图模型最理解的格式。双重保障。
Prompt 优化(LLM 翻译)
用户说人话,LLM 翻译成模型最佳输入
角色一致性
参考图锚定,多场景中角色外貌稳定
尺寸适配
头像/聊天配图/朋友圈宽图,自动适配不同尺寸
质量兜底
检测并过滤明显质量差的结果(模糊、变形)
工程层
错误处理
模型会挂、会慢、会贵,都得处理
降级链保证可用性,超时策略保证体验,成本控制保证不亏钱。这三件事缺一不可。
模型降级链
主模型挂了自动切备选,保证服务不中断
超时与重试
合理超时阈值 + 自动重试 N 次再放弃
成本控制
按用户/时段限额,监控异常调用,防止成本爆炸
结果持久化
图片存 CDN,不丢失、能溯源、支持回看
安全层
权限确认
生图涉及内容安全和隐私
用户上传的参考图不能泄露,生成结果不能违规,权限边界要清晰透明。
输入内容审核
过滤违规 Prompt,拦截敏感/违法描述
输出内容审核
即使 Prompt 没问题,生成结果也要过审
版权风险控制
避免生成与已有作品高度相似的图片
隐私保护
用户参考图不泄露、不训练,存储策略透明
调通 API 只是 10%,剩下 90% 是产品化。Alice 的生图功能从能调通到能上线,花了三个月做这些事。这张清单不只适用于生图。任何 AI 功能从 Demo 走向 Production,都需要在体验、质量、工程、安全四个维度做到位。