电商图片批量AI合成与处理桌面工具

一款面向电商运营的桌面软件，通过 qwen-image-edit-plus AI 模型批量处理商品图片，实现背景去除、商品合成，并添加自定义背景、边框和文字。

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✨ 功能特性

• 🎨 AI 智能合成: 基于 qwen-image-edit-plus 模型，实现精准的背景去除和商品合成
• 📦 批量处理: 支持最多 10 张图片的队列处理
• 🖼️ 后期美化: 添加自定义背景色、边框和品牌文字
• 🎯 自定义模板: 强大的可视化模板编辑器，支持多图层设计
• ⚙️ 灵活配置: 可调节输出尺寸、质量和各种处理参数
• 💾 配置预设: 保存和加载处理配置模板
• 📊 进度追踪: 实时显示处理进度和状态

🎨 自定义模板功能

强大的可视化模板编辑器，让你可以为商品图片设计专业的后期效果：

模板编辑器特性

• 多图层支持: 支持文字、形状、图片三种图层类型
• 可视化编辑: 所见即所得的画布设计，支持缩放、平移和网格对齐
• 属性编辑: 实时调整位置、尺寸、颜色、透明度、圆角等属性
• 对齐工具: 提供左/中/右对齐、顶部/垂直居中/底部对齐功能
• 分布工具: 支持水平和垂直均匀分布
• 撤销重做: 完整的操作历史记录和撤销重做功能

模板编辑器预览

模板管理

• 模板保存: 将设计好的模板保存为预设
• 模板加载: 快速加载已保存的模板配置
• 模板预览: 在处理前预览模板效果
• 一键应用: 批量应用模板到多张图片

🛠️ 技术栈

• 语言: Python 3.11+
• GUI: PyQt6
• 图片处理: Pillow
• AI 服务: 阿里云百炼 (qwen-image-edit-plus)
• 数据库: SQLite + SQLAlchemy
• 配置: Pydantic

📋 系统要求

• Python 3.11 或更高版本
• Windows 10/11 或 macOS
• 网络连接（用于 AI API 调用）

🚀 快速开始

下载安装

直接在 Release 页面下载对应平台的应用包，双击即可运行，无需额外配置。

源码运行（开发者）

1. 克隆项目

git clone https://github.com/yang/ecommerce-image-ai-processor.git
cd ecommerce-image-ai-processor

2. 创建虚拟环境

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或
.venv\Scripts\activate  # Windows

3. 安装依赖

# 生产环境
pip install -r requirements.txt

# 开发环境
pip install -r requirements-dev.txt

4. 运行应用

python -m src.main

首次使用配置

1. 申请 API 密钥: 前往阿里云百炼平台申请 SK 密钥
2. 配置抠图服务: 加入微信群获取免费抠图 API 服务
3. 启动软件: 打开应用后，在设置中填写上述密钥信息

📁 项目结构

ecommerce-image-ai-processor/
├── src/                    # 源代码
│   ├── ui/                 # 用户界面
│   ├── core/               # 核心业务逻辑
│   ├── services/           # 服务层
│   ├── models/             # 数据模型
│   ├── repositories/       # 数据访问层
│   └── utils/              # 工具函数
├── tests/                  # 测试代码
├── resources/              # 资源文件
├── docs/                   # 文档
└── scripts/                # 脚本

🧪 开发

运行测试

pytest

代码格式化

black src tests
isort src tests

类型检查

mypy src

代码检查

ruff check src

📦 打包

pyinstaller --name="电商图片处理工具" --windowed src/main.py

🔧 配置说明

API 配置

应用需要配置以下两个 API 服务：

阿里云百炼 API

1. 应用内设置: 在设置对话框中输入阿里云百炼 SK 密钥（推荐）

抠图服务 API

配置方式: 在设置对话框中输入抠图 API 密钥

处理参数

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

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