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2026-09-16 · 原文发布日

批量生成产品图创意简报矩阵并导出CSV

手动运行的免费n8n模板,面向要批量做产品图的团队:读入品牌风格、目标宽高比、产品目录JSON(SKU、主体、必须保留的细节)和已审批场景JSON,先校验必填字段、SKU唯一性和组合上限(最多100条),再为每个“产品×场景×比例”组合生成标准化提示词、审核清单、状态和唯一简报ID,最后转CSV(带公式注入防护)供下载评审。注意:模板标题提到生成PNG,但正文流程只产出创意简报CSV,并不实际调图模型出图。

原文要点

该n8n模板手动触发运行,读入品牌风格、目标宽高比、产品目录JSON(SKU、主体、必须保留的细节、可选参考资产)与已审批场景JSON,校验必填字段、SKU唯一性、宽高比合法性和组合上限(最多100条),为每个产品×场景×比例组合生成标准化提示词、审核清单、状态和唯一简报ID,最终输出带公式注入防护的可下载CSV。模板标题提到PNG,但正文流程只产出简报CSV,不调用图像模型,且无需任何外部凭据。

这次做成什么

在n8n中跑通一次手动执行,把2个产品×2个场景×2个比例的输入变成8条带唯一简报ID和审核清单的CSV文件,供设计团队评审交接。标题提到PNG但本流程不出图,本站练习只以产出CSV为准。

准备什么

  • 一个可登录的n8n实例(云端或自托管均可,版本需支持手动执行与二进制文件输出)
  • 已按字段规范准备好的产品目录JSON和场景JSON文本(可先复制本站示例再替换)
  • 浏览器可下载文件,用于取回最终生成的CSV二进制输出

具体怎么做

  1. 导入模板并定位四个输入节点

    在n8n工作流列表导入该模板,打开后找到承载brandStyle、aspectRatios、产品目录JSON和场景JSON的节点(通常为Set或Code节点),逐个打开确认其当前示例内容,先不改动直接手动执行一次,确认流程能跑通并产出示例CSV。

  2. 替换产品目录JSON

    打开产品目录节点,把示例JSON整体替换为你自己的产品数组。每个对象必须含唯一sku、subject(主体描述)、mustKeep(必须保留的细节数组),可选referenceAsset。粘贴后用n8n表达式面板的JSON校验确认无语法错误,SKU不要有重复。

  3. 配置场景、品牌风格与宽高比

    在场景节点写入已审批场景数组,每个对象含name和setting;在品牌风格字段写一段风格描述(如“冷色调、极简背景、柔光”);在aspectRatios字段填计划产出的比例数组,如["1:1","4:5"]。比例必须属于流程支持的取值,否则校验节点会报错中断。

  4. 手动执行并检查校验结果

    点击Execute Workflow手动运行。观察校验节点输出:若产品×场景×比例组合数超过100会被拒绝,需删减输入;若必填字段缺失或SKU重复,流程在校验分支停止并给出错误项。根据报错逐条修正后重跑。

  5. 下载CSV并核对内容

    流程末端节点会把简报矩阵转成带公式注入防护的CSV并放入二进制输出。打开末端节点的Binary标签页下载文件,用表格软件或文本编辑器打开,核对每行含唯一简报ID、标准化提示词、审核清单和状态字段,行数应等于产品数×场景数×比例数。

可直接复制的材料

本站示例产品目录与场景JSON

本站独立编写的练习数据,SKU、文件名均为虚构;替换为你自己的真实目录,字段名保持不变

{"brandStyle":"冷色调、极简浅色背景、柔和顶光、突出金属质感","aspectRatios":["1:1","4:5"],"products":[{"sku":"MUG-001","subject":"哑光白陶瓷马克杯,杯身有细凸纹","mustKeep":["凸纹肌理","杯把朝右","纯白釉面"],"referenceAsset":"mug001_front.png"},{"sku":"BOT-002","subject":"500ml磨砂玻璃运动水瓶,配深灰硅胶套","mustKeep":["磨砂质感","硅胶套颜色","瓶盖刻字"]}],"scenes":[{"name":"窗台晨光","setting":"浅色木质窗台,早晨侧光,背景虚化绿植"},{"name":"桌面工作场景","setting":"简洁办公桌,搭配笔记本与钢笔,日光氛围"}]}

校验失败排查清单提示词(用于让AI协助检查JSON)

本站独立编写的辅助提示词,用于在导入n8n前自查数据;流程本身的校验逻辑以模板节点为准

你是我的n8n输入数据校验助手。我会贴出三段内容:产品目录JSON、场景JSON、目标宽高比数组。请逐项检查并只输出检查结果:1)每个产品是否有唯一sku、非空subject、非空mustKeep数组;2)场景是否都有name和setting;3)宽高比格式是否为“宽:高”的数字比例;4)产品数×场景数×比例数的组合总数是否超过100;5)指出所有问题所在的SKU或场景名,并给出修正后的JSON片段。若没有某项问题,明确写“该项通过”。

输入与输出示例

本站虚构演示,简报ID格式与列名为示意,实际输出字段以模板节点配置为准,未声称运行结果

输入

使用上面artifact中的示例JSON:2个产品(MUG-001、BOT-002)×2个场景(窗台晨光、桌面工作场景)×2个比例(1:1、4:5),组合总数为8,未超上限。

对应输出

最终CSV应有8行数据加1行表头。示意关键行:BRF-MUG-001-窗台晨光-1x1,提示词列包含“冷色调、极简浅色背景”与“凸纹肌理、杯把朝右”,审核清单列含“核对mustKeep三项细节”,状态列为draft;若某单元格以=开头,导出时已加前缀防护。

做完检查这些

  • CSV数据行数严格等于产品数×场景数×比例数,无多行少行
  • 每行的简报ID在整份文件内唯一且包含可识别的SKU信息
  • 提示词列同时包含品牌风格语句与该产品的全部mustKeep细节
  • 含等号或加号开头的单元格在导出CSV中已做公式注入防护处理
  • 组合数超过100或SKU重复时流程在校验节点停止而非产出错误文件

容易卡住的地方

  • 模板标题提到生成PNG,但流程只产出简报CSV,不会调用图像模型出图,别在输出里找图片文件
  • 组合上限为100条,产品、场景、比例任一维度过大都会触发上限拒绝,需先估算总数
  • SKU重复或mustKeep为空会在校验阶段中断,报错信息里才指出具体条目
  • aspectRatios若填入流程不支持的格式会被校验拒绝,先用原示例的比例格式试跑
  • 替换JSON时直接粘贴含中文全角括号的内容会导致解析失败,粘贴后务必用面板校验

原文与作者资料 ↗

本站借助AI整理来源事实,独立编写中文操作指南与示例。示例不代表实际运行结果;来源效果尚未由本站独立复现。付费模板与模型、服务费用分别计算。

原文标题
Generate catalog concept PNGs with OpenAI gpt-image-1 and CSV manifests
原作者
Shisan Hua
原始发布日期
2026-09-16T08:00:24.763Z
来源
https://n8n.io/workflows/19645