企业官网建设流程全解析

上架要白底图、详情页要透明 PNG、换季要换背景——这活量大、单张要求不高， 最适合交给接口批量跑。卡住的地方一般不是代码：官方模型国内直连不上， 账号要海外手机号，付款要国际信用卡。

甜甜圈API（dashengfenshen.cn）这边一个密钥就能调，端点兼容 OpenAI 协议。 这篇讲抠图具体怎么接、为什么要先要透明 PNG 而不是直接要白底，以及边缘发毛怎么修。

用哪个模型

抠图走的是图生图那条路，model用生图模型就行：

跑量用nano-banana2，一张几秒。遇到毛绒玩具、玻璃杯、亚克力这类边界模糊的， 再换nano-banana-pro单独跑。

接进来的写法

接口地址（兼容 OpenAI 协议，直接替换 base_url 即可）：https://dashengfenshen.cn/v1

抠图是「图 + 指令」，所以content传数组：

import os, requests BASE = "https://dashengfenshen.cn/v1/chat/completions" HEAD = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['TTQ_API_KEY']}", "Content-Type": "application/json"} def cutout(image_url, model="nano-banana2", timeout=120): """抠出商品主体，输出透明背景 PNG。""" r = requests.post(BASE, headers=HEAD, timeout=timeout, json={ "model": model, "messages": [{"role": "user", "content": [ {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}, {"type": "text", "text": "抠出商品主体，输出透明背景 PNG，" "保留边缘细节，不要改变商品的颜色和形状"}, ]}], }) r.raise_for_status() return r.json()

指令里那句「不要改变商品的颜色和形状」一定要写。不写的话模型会顺手"美化"， 出来的图和实物对不上——这种图上架就是退货和差评。

批量跑的时候三件事：入参落盘（原图 URL、model、指令），失败按 id 重投； 并发可以开得比生视频高，但先小批量压测出自己的合适值； 结果立刻转存，返回链接有有效期。

为什么要先要透明 PNG，不要直接要白底

很多人第一步就让接口出白底图，然后发现换不了背景了——白色已经被烙进像素里， 再想换成浅灰、木纹或者场景底，只能重新抠一遍。

透明 PNG 保留的是alpha 通道，也就是"哪些像素属于商品、哪些不属于"这个信息。 有了它，白底、浅灰底、场景底都是本地合成的事，一次抠图多处复用。

所以流程应该是：抠一次拿透明 PNG → 存起来 → 需要什么底就本地合成什么底。

边缘发毛也是同一个道理。毛边的本质是一圈半透明像素（alpha 值在 0 和 255 之间）， 在白底上看不出来，换到深色底上就是一圈白毛。修法是处理 alpha 通道本身： 向内收一像素、轻微羽化、再把对比拉开，让半透明像素要么变全透明、要么融进主体。 毛绒类要温和些，拉太狠会啃掉绒毛。

常见问题

Q：抠图消耗和普通生图一样吗？ A：走的是同一个端点和同一批模型，按次计费，所以跑量选便宜的那个就行。

Q：哪些商品不适合用接口抠？ A：透明和半透明材质（玻璃杯、亚克力）、主体和背景同色、多个商品堆叠。 前两类不如直接用生图模型重新生成白底图，比抠更干净；第三类拆开单个抠。

Q：能不能一步出白底加投影？ A：可以在指令里一起写，但可控性差。更稳的做法是抠出透明 PNG， 投影本地合成——规则形状的商品用一个椭圆软投影就够，异形的再交给模型补。

Q：返回的 PNG 是原图分辨率吗？ A：以返回结果为准，别假设。批量入库前加一步尺寸校验，不合格的重跑， 这一步能挡掉不少后面才发现的废图。

成本怎么控

抠图属于"量大、单张要求不高"，跑量模型足够，真正花时间的是筛选。 加一层自动质检（尺寸、alpha 占比、是否整张全透明）比人工看图快得多。

再加一层结果缓存：同一张原图加同一条指令，已经抠过就直接返回旧结果， 批量场景下这一层省下的比换模型多。

接口服务：甜甜圈API（dashengfenshen.cn）