AI农产品故事化视觉营销系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个农产品宣传材料智能生成系统，帮助农产品经销商快速创建具有故事性和视觉吸引力的营销内容。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：经销商上传农产品照片并输入基本信息（如产地、品种、种植方式等）
   2. 故事生成：系统使用LLM文本生成能力，根据输入信息自动创作农产品背后的故事（如种植历程、农民故事、营养价值等）
   3. 视觉优化：图片风格重绘功能将原始农产品照片转换为艺术风格图像（如水彩、油画等），增强视觉吸引力
   4. 排版整合：系统自动将生成的故事文本与优化后的图片进行智能排版，形成完整的宣传海报
   5. 输出下载：提供多种格式（JPG/PDF）的输出选项，支持社交媒体直接分享
   
   注意事项：系统应保留原始农产品照片的真实性，艺术风格转换需适度，避免过度美化导致消费者误解。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近帮几位做农产品经销的朋友尝试开发了一套营销内容生成系统，发现用AI讲农产品故事的效果远超预期。这个系统能让普通的农产品照片变成有情感温度的营销素材，特别适合需要快速产出宣传内容的中小经销商。下面分享具体实现思路和操作体验。

1. 系统核心流程设计 系统主要解决农产品营销中"不会包装"的痛点，通过四个步骤把产品信息转化为故事化内容：
2. 首先让用户上传产品实拍图并填写基础信息，比如五常大米的种植海拔、收割方式等细节
3. 接着AI会结合农业知识库，生成3种风格的故事文案：有的侧重人文情怀讲老农故事，有的突出科学种植流程，还有的强调营养数据可视化
4. 图片处理环节特别关键，我们用风格迁移技术实现"适度艺术化"，比如把苹果照片转为水彩风格时，会保留果实原始形状和色泽真实性

5. 最后系统自动排版，确保文字和图片的视觉焦点符合阅读动线

6. 技术实现中的关键点 在测试过程中有几个需要特别注意的环节：

7. 农产品真实性保障：在图像风格化环节添加了原始图片对比预览功能，避免过度修饰
8. 故事可信度控制：通过限定LLM只使用用户提供的事实数据，不虚构未验证的内容
9. 多平台适配：输出的海报会自动生成1:1(ins)、16:9(公众号)等多种比例版本

10. 本地化支持：针对不同地区的农产品添加了方言版故事生成选项

11. 实际应用效果 试用过的经销商反馈最实用的三个功能：

12. 30秒生成带溯源信息的宣传图，比找设计公司快10倍
13. 同一款产品能产出5-6种不同风格的故事版本测试市场反应

14. 直接生成适合抖音、小红书的竖版图文内容 有个卖有机蔬菜的客户，用系统生成的"老张家的自然农法"系列故事，微信商城点击率提高了37%。

15. 操作优化建议 对于想尝试类似系统的朋友，建议注意：

16. 原始照片尽量包含环境元素（如农田背景）便于故事创作
17. 关键数据（如糖度、PH值）用醒目排版突出显示
18. 保留人工修正入口，毕竟AI生成的文案可能需要微调

这套系统在InsCode(快马)平台上部署特别方便，他们的可视化界面能直接调试图片生成效果，不需要操心服务器配置。测试时发现其内置的AI模型对农产品这类垂直领域理解很到位，生成的故事不会出现常识性错误。对于需要快速制作营销物料的小商户，这种即开即用的工具确实能省下不少时间成本。

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个农产品宣传材料智能生成系统，帮助农产品经销商快速创建具有故事性和视觉吸引力的营销内容。
   
   系统交互细节：
   1. 输入阶段：经销商上传农产品照片并输入基本信息（如产地、品种、种植方式等）
   2. 故事生成：系统使用LLM文本生成能力，根据输入信息自动创作农产品背后的故事（如种植历程、农民故事、营养价值等）
   3. 视觉优化：图片风格重绘功能将原始农产品照片转换为艺术风格图像（如水彩、油画等），增强视觉吸引力
   4. 排版整合：系统自动将生成的故事文本与优化后的图片进行智能排版，形成完整的宣传海报
   5. 输出下载：提供多种格式（JPG/PDF）的输出选项，支持社交媒体直接分享
   
   注意事项：系统应保留原始农产品照片的真实性，艺术风格转换需适度，避免过度美化导致消费者误解。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果