以 Provider 工厂与适配器统一模型调用、错误处理和故障转移，避免界面与某一供应商耦合。
AI IMAGE · MULTI-MODEL
光砚 AI 图像编辑工作台
把修图专家经验抽象为可操作的参数、流程与模型能力
统一接入多类图像模型，将专业人像修图中的特征保留、光影、镜头与风格要求产品化，降低客户体验和团队复用门槛。
4类模型 Provider
6类专业工具
6 段结构化提示词
1 套统一模型抽象
口径说明：转化相关结果来自早期业务观察，当前网站不以未经充分验证的提升倍数作为主证据。
01
PROBLEM & SCOPE
先定义问题和责任边界。
业务问题
- 专业修图需求难以用一句提示词准确表达，客户也无法理解模型差异和结果边界。
- 不同模型的接口、参数和失败模式不一致，直接接入会把复杂性暴露给用户和业务团队。
我的职责
产品负责人 / 交互设计 / 全栈 MVP
- 团队
- 个人主导，团队业务验证
- 周期
- 2026.05 - 至今
- 交付状态
- 可在线体验
02
PRODUCT DECISIONS
关键决策，不只是功能列表。
把专家经验拆成身份锚定、特征保留、修改指令、光影镜头、风格调性与负面约束六段结构。
沿用 Photoshop / Lightroom 的三栏心智，提供历史记录、回退和可理解的参数，而非纯聊天框。
03
SYSTEM ARCHITECTURE
从输入到反馈的产品链路。
需求结构化
六段式提示词与专业参数预设
Provider 层
统一模型接口、鉴权、限流与错误映射
任务调度
模型选择、热切换、失败重试与降级
编辑工作台
画布、工具栏、参数面板与历史记录
交付输出
JPEG / PNG / WebP 与质量参数
实现栈
ReactTypeScriptViteExpressGPT ImageGLMGeminiSeedream
04
EVIDENCE & OUTCOMES
展示证据，也说明证据边界。
完成 GPT Image、GLM、Gemini、Seedream 等模型的统一接入和热切换验证。
修脸、调色、液化、修复、消除、导出六类工具覆盖主要人像后期流程。
产品作为售前体验与内部标准化工具使用，降低客户理解 AI 交付的成本。
指标边界
转化相关结果来自早期业务观察，当前网站不以未经充分验证的提升倍数作为主证据。
05
PRODUCT EVIDENCE
界面、流程与实现证据。
06
TRADE-OFFS & NEXT
取舍、风险和下一步。
关键取舍
- 采用用户自配 API Key，降低公开演示成本和密钥风险，但增加首次体验配置步骤。
- 优先统一高频能力，不追求完全抹平不同模型的专有参数，保留高级入口。
下一步验证
- 建立同一任务跨 Provider 的质量、时延与成本评测面板。
- 增加可复用风格包与人工审核标注，形成图像结果的业务评测集。
07
CROSS-PROJECT RELATIONSHIPS