AI 生图 生图的产品化清单 在 Alice 里，调通生图 API 只花了一天。但从那一天到用户真正能用之间，还做了三个月的产品化工作。这张清单展示那 90% 的工作量。 一句话速览 从「调通了 API」到「用户能用」之间还差哪些东西，一张 checklist 数清楚 调通 API ≠ 功能上线

产品化进度

10%

勾选下方清单项，看完成度如何变化

产品化清单（按维度展开）

完成度

0/16

体验层

生成进度反馈 Alice 生图时展示「正在画…」的状态动画，用户不会面对空白屏幕干等。预估时间、进度指示让等待可预期。

生成进度反馈 进度动画 + 预计时间，不让用户干等

失败重试机制 模型失败后一键重试，不用重新描述需求

结果预览与选择 一次出多张供选择，支持放大预览

历史记录 之前的图能回看、重用、对比

质量层

参考图 + Prompt 优化 = 稳定高质量 角色参考图保证一致性，LLM 翻译优化保证每次 Prompt 都是生图模型最理解的格式。双重保障。

Prompt 优化（LLM 翻译） 用户说人话，LLM 翻译成模型最佳输入

角色一致性 参考图锚定，多场景中角色外貌稳定

尺寸适配 头像/聊天配图/朋友圈宽图，自动适配不同尺寸

质量兜底 检测并过滤明显质量差的结果（模糊、变形）

工程层

模型会挂、会慢、会贵，都得处理 降级链保证可用性，超时策略保证体验，成本控制保证不亏钱。这三件事缺一不可。

模型降级链 主模型挂了自动切备选，保证服务不中断

超时与重试 合理超时阈值 + 自动重试 N 次再放弃

成本控制 按用户/时段限额，监控异常调用，防止成本爆炸

结果持久化 图片存 CDN，不丢失、能溯源、支持回看

安全层

生图涉及内容安全和隐私 用户上传的参考图不能泄露，生成结果不能违规，权限边界要清晰透明。

输入内容审核 过滤违规 Prompt，拦截敏感/违法描述

输出内容审核 即使 Prompt 没问题，生成结果也要过审

版权风险控制 避免生成与已有作品高度相似的图片

隐私保护 用户参考图不泄露、不训练，存储策略透明

调通 API 只是 10%，剩下 90% 是产品化。 Alice 的生图功能从能调通到能上线，花了三个月做这些事。这张清单不只适用于生图。任何 AI 功能从 Demo 走向 Production，都需要在体验、质量、工程、安全四个维度做到位。