【保姆级教程】从零搭建 Coze 自动化工作流：NanoBanana2 电商详情页批量生成指南

基于Coze平台和NanoBanana2模型的工作流，可一键生成高质量电商详情页。该方案通过以下步骤实现自动化：1）输入产品信息后，AI自动分析卖点并策划详情页框架；2）生成标准化的绘图提示词；3）循环调用Na2模型批量生成多角度产品图。相比传统人工制作，该方案将数小时的工作压缩至几分钟，支持自定义图片数量（如5-9张）和风格，生成的图片包含核心卖点展示、使用场景等电商必备元素。工作流已开放体验，

古鱼复苏ζ

681人浏览 · 2026-01-17 12:44:02

古鱼复苏ζ · 2026-01-17 12:44:02 发布

做电商运营的朋友们，是不是都有过这样的崩溃时刻：为了上架一款新品，光是制作详情页就得耗去大半天？找素材、写文案、对接设计、反复修改排版……流程繁琐不说，一旦要批量上新，简直就是“人工流水线”，枯燥又费时。

这里的痛，我都懂。但如果我告诉你，现在只需要输入一个产品名称，上传一张底图，剩下的文案构思、场景设计、甚至切片生图，AI 都能全自动帮你搞定呢？

今天，我就为大家揭秘一套基于 Coze（扣子） 搭建的自动化工作流，结合强大的 NanoBanana2 生图模型，利用循环逻辑实现产品详情页的一键生成。不管你是技术小白还是设计新手，跟着这份保姆级教程走，哪怕是复杂的详情页，也能分分钟批量产出！让我们一起把双手从重复劳动中解放出来吧！

体验链接：https://www.coze.cn/s/Q8DTw9EUL0A/

可以看看我生成的效果：

话不多说，我们直接上实战！我们将搭建一个基于 NanoBanana2模型的产品详情页自动生成工作流。

这个工作流的核心逻辑是：上传产品图 -> 大模型拆解卖点 -> 大模型生成绘图提示词 -> 循环调用 Na2 生成多张局部/场景图 -> 输出完整图集。

现在，直接进入搭建环节！

一、创建工作流

首先，在 Coze 后台创建一个新的 Workflow，命名为“Product_Detail_Page”。

1、开始节点

首先在 Coze 画布中创建工作流后，我们要在开始节点（Start）中一次性配齐所有“原材料”。

这里需要精准定义四个变量：Product_Name（字符串）用于告知模型产品是什么；image（图片）作为视觉参考底图；api_key（字符串）用来调用生图服务；以及最重要的image_count（整数），它决定了用户一次想生成几张详情图。请务必将 image 的类型选为图片，image_count 选为整数（Integer），并全部勾选“必填”，这样工作流的入口就搭建完成了。

2、大模型_生成详情页提示词

在开始节点之后，我们需要连接一个大模型节点，它的角色是一位“拥有10年经验的顶级电商详情页设计师”。这一步的核心任务是：读懂产品图片，并策划出包含核心卖点、画面描述和 AI 绘图指令的完整方案。

首先，在节点设置中选择 豆包·1.6·lite·251015 模型（性价比高，足够处理文案逻辑）。我们需要让大模型“看到”并“知道”产品是什么，所以在输入栏添加两个变量，并建立引用关系：

Product_Name：引用自 开始节点 的 Product_Name。
image：引用自 开始节点 的 image（这一步至关重要，只有传入图片，视觉模型才能识别产品的颜色、材质和形态）。

系统提示词：

# Role
你是一位拥有10年经验的顶级电商详情页设计师。你精通视觉营销学（AIDA模型）和用户消费心理学。你的核心能力是将枯燥的产品参数转化为直击用户痛点的视觉场景。

# Goal
根据用户提供的产品信息，设计一套**9张**高转化率的电商详情页策划方案。每张图片必须包含核心文案、视觉画面描述以及适配AI绘画工具的英文/中文提示词。

# Skills
1.  **卖点提炼**：从产品名/图片/参数中提取“功能+材质+场景+情感”四维卖点。
2.  **痛点打击**：分析用户核心痛点，通过“旧体验 vs 新方案”的对比强化购买欲。
3.  **视觉布局**：严格遵守 **9张图** 的黄金转化节奏。
    -   第1张：首屏吸睛（超级符号+钩子文案）
    -   第2张：痛点/卖点总览（直击需求或展示全貌）
    -   第3-7张：核心功能深度解析（每张聚焦1个核心卖点）
    -   第8张：信任背书（资质/好评/数据）
    -   第9张：以及促单（价格/赠品/行动引导）

# Constraints & Rules
-   **数量限制**：严格输出 **9张** 图片，不可多不可少。
-   **尺寸规范**：设定宽度 512px，高度自适应（通常为 512px 或 768px），分辨率 72dpi。
-   **风格一致性**：所有图片的生成提示词必须包含统一的风格关键词（如光影、色调、渲染引擎）。
-   **文案原则**：每图文案 ≤15 字，遵循“3秒原则”，拒绝废话。
-   **合规性**：严禁医疗用语、虚假极限词（如“第一”、“治愈”）。

# Workflow
1.  **分析阶段**：阅读用户输入，提取 3-5 个核心卖点和 1-2 个核心痛点。
2.  **策划阶段**：规划9张图片的具体内容分配。
3.  **输出阶段**：按指定格式输出完整方案。

# Output Format
## 1. 策略分析
-   **核心卖点**：[卖点1]、[卖点2]、[卖点3]...
-   **核心痛点**：[痛点场景] -> [本品解决方案]
-   **视觉风格**：[如：简约工业风/温馨居家风/赛博朋克风]

## 2. 9张详情页规划列表
（请严格按照以下 JSON 格式结构输出，以便后续节点解析，如果不需要 JSON，请用 Markdown 列表）

**第 1 张：首屏吸睛**
-   **画面描述**：[详细的主视觉素材描述]
-   **核心文案**：[主标题｜副标题]
-   **AI生成提示词**：[具体的画面Prompt，包含主体、背景、光影、风格修饰词，--ar 3:4]

**第 2 张：痛点/总览**
-   **画面描述**：[对比图或卖点集合图]
-   **核心文案**：[痛点文案 或 卖点总述]
-   **AI生成提示词**：[...]

...（此处省略第3-8张，逻辑同上）...

**第 9 张：终极促单**
-   **画面描述**：[产品全家福+赠品+价格标签]
-   **核心文案**：[促销政策｜行动引导]
-   **AI生成提示词**：[...]

---
# Example (Few-Shot)
**用户输入**：
产品：婴儿辅食碗；材质：316L不锈钢；特点：注水保温，防摔，吸盘底座。

**模型输出**：
## 1. 策略分析
-   **核心卖点**：注水保温（不吃冷饭）、强力吸盘（打不翻）、316L材质（安全）。
-   **核心痛点**：冬天辅食变冷快 -> 注水持久保温；宝宝爱摔碗 -> 强力吸盘底座。
-   **视觉风格**：温馨母婴风，暖橙色调，柔光。

## 2. 9张详情页规划列表

**第 1 张：首屏吸睛**
-   **画面描述**：高清特写，辅食碗冒着热气，旁边放着新鲜食材，背景温馨虚化。
-   **核心文案**：每一口都是热乎饭｜注水保温辅食碗
-   **AI生成提示词**：Product close-up of a baby food bowl with steam rising, warm orange lighting, fresh vegetables in background, soft focus, high quality, 3D render, C4D style, warm atmosphere --ar 3:4

**第 2 张：痛点对比**
-   **画面描述**：左右分屏。左边灰色调：普通碗饭菜变冷，宝宝哭闹；右边暖色调：本品碗饭菜热气腾腾，宝宝笑。
-   **核心文案**：拒绝冷饭伤胃｜40℃恒温守护
-   **AI生成提示词**：Split screen comparison. Left side: gray dull lighting, cold food, crying baby icon. Right side: warm bright lighting, steaming food bowl, happy baby icon, high contrast --ar 3:4

**第 3 张：卖点一（保温原理）**
-   **画面描述**：产品剖面图，展示注水层结构，暖色水流注入效果。
-   **核心文案**：物理注水保温｜冬天吃饭不着急
-   **AI生成提示词**：Cross-section view of the bowl showing water injection layer, warm water flowing in, technical diagram style but cute, soft pastel colors --ar 3:4

**第 4 张：卖点二（材质安全）**
-   **画面描述**：不锈钢内胆特写，打上“316L”钢印激光标，背景有FDA认证证书虚影。
-   **核心文案**：316L医疗级材质｜入口更安心
-   **AI生成提示词**：Close up of 316L stainless steel texture, shiny metal surface, FDA certificate watermark in background, secure and clean feeling --ar 3:4

**第 5 张：卖点三（防摔吸盘）**
-   **画面描述**：一只成人的手用力提碗提不起来，碗底吸盘变形抓紧桌面。
-   **核心文案**：狂甩不掉｜强力章鱼吸盘
-   **AI生成提示词**：Action shot, an adult hand trying to lift the bowl but failing, suction cup at the bottom tightly gripping the table, dynamic lines indicating force --ar 3:4

**第 6 张：场景一（拆洗便捷）**
-   **画面描述**：碗的所有部件拆解悬浮在空中，水流冲刷，水珠飞溅。
-   **核心文案**：全身可拆卸｜一冲即净无死角
-   **AI生成提示词**：Exploded view of the bowl parts floating, water splashing washing them, clean blue background, fresh feeling --ar 3:4

**第 7 张：场景二（细节设计）**
-   **画面描述**：防烫把手特写，圆润无毛刺，宝宝小手握持。
-   **核心文案**：加宽防烫耳｜宝宝抓握不烫手
-   **AI生成提示词**：Close up of the bowl handle, rounded edges, baby hand holding it, soft texture, macro photography --ar 3:4

**第 8 张：信任背书**
-   **画面描述**：多份检测报告平铺，好评五星截图堆叠，金色盾牌图标。
-   **核心文案**：妈妈们的口碑之选｜99%好评率
-   **AI生成提示词**：Stack of inspection reports and 5-star review cards, golden shield icon in front, professional and trustworthy, white background --ar 3:4

**第 9 张：终极促单**
-   **画面描述**：精美礼盒包装，碗+勺子+围兜组合，明显的红色“限时优惠”标签。
-   **核心文案**：送礼自用两相宜｜今日下单赠围兜
-   **AI生成提示词**：Exquisite gift box packaging, bowl set with spoon and bib, red sale tag, ribbon, festive and shopping atmosphere --ar 3:4

用户提示词：

产品名称：{{Product_Name}}
产品图片：{{image}}

输出设置：大模型会根据图片内容，自动分析出产品的卖点（比如“精美礼盒包装”、“适合送礼”等），并生成对应的画面指令。设置输出变量为 Product_Prompt，这将作为后续生图环节的直接依据。

3、大模型_生成详情页图片提示词

如果说上一个节点是负责“想创意”的策划经理，那么这个节点就是负责“下任务”的技术主管。我们需要配置第二个大模型节点（同样推荐使用 豆包·1.6·lite），它的核心任务是：根据用户指定的图片数量，将策划文案拆解为一组标准化的 JSON 格式绘图提示词，供后续 AI 绘画模型批量读取。

为了让大模型精准执行任务，我们需要在这里汇总各方信息。请在输入栏添加并连接以下 4 个变量：

Product_Prompt：引用自上一个大模型节点的输出。这是核心的策划内容（比如“第一张要展示礼盒包装，第二张展示细节”）。
Product_Name：引用自 开始节点，保持产品认知一致。
image_count：引用自 开始节点。这个参数至关重要，它直接决定了大模型最终会输出 3 个还是 5 个提示词。
image：引用自 开始节点。再次传入原图，确保生成的提示词能精准描述产品的视觉特征（如颜色、材质）。

系统提示词：

# Role
你是一位精通 AIGC 的电商视觉总监。你的任务是根据用户指定的数量 **{{image_count}}**，生成一套逻辑连贯、视觉震撼的电商详情页图片提示词，并以严格的 **JSON Array (String List)** 格式输出。

# Dynamic Logic (核心：根据数量自动规划)
你需要根据输入的 **{{image_count}}** (数字) 来动态分配详情页的结构：
1.  **Index 0 (第一张)**：必须是**首屏吸睛主图**（大标题+主视觉）。
2.  **Index Last (最后一张)**：必须是**终极促单页**（促销氛围+行动引导）。
3.  **Middle Indices (中间部分)**：根据剩余张数，按以下优先级均匀填充：
    * *若剩余空间少*：优先填充“核心痛点”和“最强卖点”。
    * *若剩余空间多*：依次展开“材质细节”、“使用场景”、“多色款式”、“信任背书（证书/好评）”。

# Output Format (Strict JSON Array)
**非常重要**：
1.  你的输出必须是一个纯粹的 **JSON 字符串数组**。
2.  格式示例：`["提示词1...", "提示词2...", "提示词3..."]`
3.  **严禁**输出任何 Markdown 标记（如 ```json）、标题、解释语。
4.  数组的长度（元素个数）必须**严格等于 {{image_count}}**。

# Critical Visual Constraints (嵌入到每个字符串中)
在生成的每一个提示词字符串中，必须强制包含以下限制：
1.  **4K极致清晰**：包含 "8K resolution, sharp focus, vector-style bold typography"（8K分辨率，锐利对焦，矢量级粗体字）。
2.  **全屏铺满无白边**：包含 "full bleed, background extends to edges, no white border, no frame"（全屏铺满，背景延伸至边缘，无白边，无画框）。
3.  **竖屏规范**：包含 "--ar 9:16 --w 512 --no blur, depth of field"。

# Prompt Structure Template
每个数组元素的字符串结构应为：
`"(中文画面描述) [主体] + [环境背景铺满] + [文字内容(矢量粗体)]。 (技术参数) 8K resolution, sharp focus, industrial rendering, full bleed, no white border. --ar 9:16 --no blur, bokeh"`

---
# Execution Plan
1.  **Analyze**: 读取 `{{image_count}}`，确定需要生成几张图。
2.  **Plan**: 规划每张图的主题（首屏 -> 痛点 -> 卖点 -> ... -> 促单）。
3.  **Generate**: 生成对应数量的 JSON 字符串数组。

**Start Generation based on:**
- **Product**: {{Product_Name}}
- **Image Ref**: {{image}}
- **Keywords**: {{Product_Prompt}}
- **Target Count**: {{image_count}}

用户提示词：

详情页提示词：{{Product_Prompt}}
产品名称：{{Product_Name}}
产品图片数量：{{image_count}}
产品图片：{{image}}

输出变量的关键设置：请务必看清截图右下角的输出设置！将输出变量命名为 Image_Prompt，并将变量类型严格设置为 Array<String>（字符串数组）。 注意：千万不能选成普通的 String，否则后续的循环节点（Loop）无法识别列表，会导致整个工作流卡住。

4、循环_生成详情页图片

拿到大模型生成的提示词数组后，我们需要告诉 Coze：“请按照这个列表，一个接一个地执行生图任务”。这就需要用到循环节点 (Loop)。

首先，从左侧工具栏拖入一个循环节点，将其连接在第二个大模型之后。在右侧的配置面板中，我们需要做两步关键设置：

设置循环类型：在“循环类型”下拉菜单中，选择 “使用数组循环”。这是处理批量任务的标准姿势。
绑定输入数据：找到 input 变量，将其连接到上一个大模型节点输出的 Image_Prompt 数组。 原理说明：大模型输出了一个包含 5 个 Prompt 的列表，循环节点接收后，会自动将其拆解，准备运行 5 次。

最后，在底部的输出栏，我们将输出变量命名为 ImageURLs（类型通常会自动识别为 Array），它将负责收集每一次循环生成的图片链接。

5、Na2图片生成

这是整个工作流的第一个视觉高潮，也是决定详情页质量的核心环节。我们将使用 NanoBanana2 模型来生成风格化的参考图。

首先，我们需要在插件市场找到这个工具。点击 Coze 画布左侧的 “+” (添加节点)，选择 “插件”。在搜索框输入关键词： Na绘图。

在搜索结果中，你可能会看到多个选项。请务必注意：

✅ 请选择： Na2_generate_image (Na图片生成，即图生图)。

❌ 不要选： text_to_image (文生图)。

这样才能利用我们上传的产品底图来保持商品主体的一致性，而不仅仅是靠文字生成。

插件添加成功后，我们需要进行核心的参数连线。这是整个工作流成败的关键，请仔细核对以下 4 个参数：

api_key：直接引用 Start 节点 的 api_key。这相当于给了插件一把“钥匙”，确保能成功调用服务。
image_url：引用 Start 节点 的 image。 作用：我们将原始产品图作为参考底图传给模型，确保生成出来的详情页里，产品还是那个产品，而不是凭空捏造的。
prompt (最关键的一步)：点击引用按钮，选择 循环_生成... · input。 千万注意：这里不要连外面大模型的总数组，而是要连循环体当前正在处理的这一条（Item）。这样模型每次拿到的都是不同的提示词（如“特写”、“全景”）。
aspectRatio：手动输入字符串 9:16。 作用：直接生成适合手机端浏览的竖屏长图，省去了后期裁剪的麻烦。

插件参数配置完毕后，我们还有最后一步操作：把 Na2 生成的图片“运”出循环节点。

请回到循环节点的配置面板（或者看面板的最下方），找到 “输出” 栏：

变量名：填入 ImageURLs（系统通常会默认设为 Array 数组类型）。
变量值：点击引用，在下拉菜单中选择 Na2图片生成 -> image_url。

⚠️ 特别注意：这一步必须在你完成“添加 Na2 插件”之后才能操作！如果你的循环体是空的，或者还没有把 Na2 插件加进去，这里的下拉菜单里是找不到 Na2图片生成 这个选项的。所以，一定要先搞定循环体内部（Step 1 和 Step 2），再来配置这个输出。

6、代码_去除空字符

循环节点虽然生成了图片，但输出的原始数据有时会包含空值或多余的格式字符。为了给用户最完美的体验，我们需要添加一个 代码节点 (Code) 来进行最后的数据清洗。

输入配置：在代码节点左侧，添加一个输入变量 imageURLs（注意大小写），并将值引用自 循环节点 的输出变量 ImageURLs。 此操作会将刚才批量生成的所有链接打包传给代码节点。
输出配置：在节点右侧定义输出变量 image_urls，类型选择 Array<String>。这个变量就是经历了“千锤百炼”后的最终成品，之后直接连到 结束节点 (End) 即可完成整个工作流的闭环。

function main(input) {
  // 查找 imageURLs 的辅助函数
  function findImageURLs(obj) {
    if (!obj || typeof obj !== "object") return null;
    if (obj.imageURLs) return obj.imageURLs;

    for (const k of Object.keys(obj)) {
      const v = obj[k];
      if (v && typeof v === "object") {
        const found = findImageURLs(v);
        if (found) return found;
      }
    }
    return null;
  }

  const arr = findImageURLs(input);

  // 如果没找到数组，或者类型不对，返回空数组
  if (!arr || typeof arr.length !== "number") {
    return { image_urls: [] };
  }

  const resultList = [];

  // 遍历数组，收集所有非空字符串
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    const s = String(arr[i] ?? "").trim();
    if (s) {
      resultList.push(s);
    }
  }

  // 返回包含所有链接的数组
  return { image_urls: resultList };
}

7、结束

这是万里长征的最后一步。拖入 结束节点 (End)，我们需要配置它来接收并展示最终的成果。在右侧的“输出变量”面板中，将变量名设置为 image_urls。接着，点击变量值的引用按钮，在下拉菜单中精准选择 代码_去除空字符 节点输出的 image_urls。同时，请确保输出类型选择为 “返回变量”。这样配置后，当工作流运行完毕，它就会直接把这一组精美的详情页图片链接“抛”出来，前端用户就能立刻看到生成好的套图了。

二、获取API_Key

在使用 Nano-Banana2 之前，需要先注册 API 平台并获取对应的 API Key。首先进入到API平台：https://linoapi.com.cn/register?aff=sJ68，点击右上角 「登录 / 注册」 完成账号注册。（新注册账号默认赠送 0.4 元 体验额度，不够的话可在【钱包】中按需充值。）

注册完成后，进入 【API 令牌】 页面，点击 「添加令牌」 新建一个 API Key。

在创建令牌时，填写名称并选择分组，分组务必选择「官转 gemini」或「优质 gemini」，这样才能正确匹配 NanoBanana2 模型。额度可根据需要自行调整，其余参数保持默认即可，最后点击 「提交」。

创建完成后，在 API 秘钥 列表中复制对应的 Key，后续直接填入工作流的 api_key 参数即可。

三、使用工作流

一切配置就绪，现在到了检验成果的时候。点击画布右上角（或底部）的 “试运行” 按钮，系统会弹出一个侧边栏让我们输入测试数据。

在这里，我们需要填入真实的测试案例：

Product_Name：输入一个具体的产品名，例如截图中的 “苏打饼干”。
api_key：填入你获取到的 NanoBanana2 密钥（通常以 sk- 开头）。
image：上传一张清晰的产品实拍图。
image_count：设置你想生成的图片数量，比如 5 张。

确认无误后，点击底部的 “运行” 绿色按钮。稍等片刻，你就能在右侧的运行日志中看到，大模型开始思考、循环节点开始批量运转，最终返回一组为你量身定制的详情页套图！

观察控制台的运行轨迹：

如果一切配置正常，你会看到绿色的进度条依次跑过各个节点，从大模型的文案策划，到循环节点的批量生图，最后由代码节点清洗输出，整个流程一气呵成。

最终结果：

在右侧的【运行结果】面板中，你应该能看到：

一个名为 image_urls 的输出变量，展开后包含 5 条（对应你设置的 image_count 数量）完整的网络链接。
这 5 个链接分别对应了不同角度、不同卖点的详情页切片。

随便点击其中一个链接打开，如果映入眼帘的是一张构图完美、卖点清晰的苏打饼干宣传图，恭喜你，你的“电商详情页自动生成神器”大功告成！

效果图如下：

四、写到最后

至此，我们已经成功搭建了一个能听懂人话、能批量干活的 AI 详情页生成器。通过 Coze 的逻辑编排，结合 NanoBanana2 强大的图像生成能力，我们将原本需要数小时的重复修图工作压缩到了几分钟。

但这只是一个开始。这个工作流其实还有巨大的迭代空间：

进阶玩法：你可以尝试在开始节点增加一个“风格选择”参数（如：极简风、赛博朋克风、国潮风），让 Prompt 根据风格动态调整。
补全短板：目前的 Na2 擅长生图，但文字处理较弱。你可以尝试接入“图像配文”类的插件，在生成的图片上自动合成我们在大模型阶段写好的营销文案，真正实现“即生即用”的成品交付。

AI 不会取代设计师，但会取代不会用 AI 的设计师。希望这个工作流能成为你电商运营路上的得力助手，帮你把时间花在更具创造力的决策上。