基于 Dataler.com API 的 AI 图像精确 P 图实现，使用 MASK 蒙板技术实现像素级精确的产品替换。 项目发布到了 GITHUB,链接:https://github.com/lmj243-code/dataler-ai-image-inpainting PHP License

平台推荐 Dataler.com - 专业的第三方 AI 中转 API 平台//官方 2.2 折价格，大幅降低 AI 图像生成成本 对接几乎所有主流 AI 图像生成模型 动态负载自适应，智能调度确保稳定高效 兼容 Gemini API 格式，无缝迁移现有项目 API 端点： https://dataler.com/v1beta/models/{model}:generateContent

核心功能

1. AI 反推 Prompt 自动分析图片生成详细的 AI 图像生成提示词

2. 垫图换产品生图（ Prompt 替换模式） 分析垫图产品特征 智能融合 Prompt 生成新图

3. 原图产品换垫图产品（双图融合模式） 反推场景图（人物、光线、氛围） 反推产品图（外观、材质、颜色） 智能整合生成

4. 精确 P 图 - MASK 蒙板替换模式 ⭐ 这是最精确的图像替换技术

技术原理与流程 MASK 蒙板替换工作流程 ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ 垫图(场景图) │ │ 产品图(新) │ │ 用户描述(可选) │ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘

     │                       │                       │
     ▼                       │                       │

┌─────────────────┐ │ │ │ AI 生成 MASK 蒙板 │◄─────────────┴───────────────────────┘ │ 白色=替换区域 │ (根据用户描述或自动识别主体) │ 黑色=保留区域 │ └────────┬────────┘

     │
     ▼

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Inpainting 生成阶段 │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 原图场景 │ │ MASK 蒙板 │ │ 新产品图 │ │ │ │ (保留) │ │ (黑白) │ │ (替换来源) │ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ └──────────────┼──────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ AI Inpainting │ │ │ │ 精确替换生成 │ │ │ └─────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 详细步骤 步骤 1：图片准备 读取垫图（场景图）和新产品图 智能压缩（最大边 1500px ，保持质量同时减少传输） 转换为 Base64 格式 步骤 2：AI 生成 MASK 蒙板 根据用户是否提供目标描述，采用不同策略：

策略 A - 用户指定替换目标：

Prompt 示例： “Generate an image: 请仔细观察这张图片，为 inpainting 创建一张精确的黑白蒙版(MASK)图。

[要做成白色蒙版的目标区域] [用户描述的目标物品]

请把上述描述的所有内容（包括它们占据的完整区域）都涂成纯白色(#FFFFFF)。 图片中其他所有内容（背景、墙壁、地板、人物、文字、其他不相关的物品）都涂成纯黑色(#000000)。

Rules:

• The MASK must be the EXACT SAME dimensions as the original image
• WHITE (#FFFFFF) = the target area described above (to be replaced)
• BLACK (#000000) = everything else (to be kept)
• Cover the ENTIRE target area including all parts mentioned in the description
• Use smooth edges with a small margin (3-5 pixels) around the target
• Clean black and white only, NO gray, NO gradients
• Do NOT include shadows or reflections in the white area
• Output ONLY the mask image, no text.” 策略 B - 自动识别主体：

Prompt 示例： “Generate an image: Look at this image carefully. Create a precise MASK image for inpainting. The MASK must be the EXACT SAME dimensions as the original image. Identify the MAIN PRODUCT/SUBJECT in the image and mask it.

Rules:

• Paint the MAIN PRODUCT/SUBJECT area in PURE WHITE (#FFFFFF)
• Paint EVERYTHING ELSE in PURE BLACK (#000000)
• Cover the product outline with a small margin (3-5 pixels)
• Use smooth edges, no jagged borders
• Clean black and white only, NO gray, NO gradients
• Do NOT include shadows in the white area
• Output ONLY the mask image, no text.” 步骤 3：反推产品外观特征 AI 分析新产品图，提取：

整体形状和轮廓 尺寸比例 精确颜色（深空灰、象牙白、玫瑰金等） 材质质感（金属/塑料/木材/玻璃/布料，哑光/亮面/磨砂） 表面细节（纹理、图案、反光特性、logo 位置） 结构特征（按钮、接口、把手、铰链、缝线） 产品数量和排列 步骤 4：Inpainting 精确替换 构建包含四部分的请求：

文本指令：详细的替换规则说明 原图场景：作为背景保留 MASK 蒙板：黑白图，白色区域将被替换 新产品图：替换来源 关键指令模板：

“Generate an image: I am providing three images:

1. The FIRST image is the original photo (the scene/background to keep)
2. The SECOND image is a black-and-white MASK where WHITE areas indicate the region to replace
3. The THIRD image is the new product/object that should be placed into the white masked area

[PRODUCT APPEARANCE REFERENCE - from the THIRD image] [反推的产品外观描述]

[CRITICAL - PRODUCT FIDELITY RULES] The product from the THIRD image must be reproduced with 100% visual fidelity:

• EXACT original shape, proportions, and aspect ratio — NO stretching, squishing, warping, or distortion
• EXACT original colors, materials, textures, surface details, logos, and text
• EXACT original structural features (buttons, handles, edges, curves, patterns)
• Scale the product uniformly to fit the masked area — maintain width-to-height ratio strictly
• If the masked area is a different shape than the product, fit the product within the area with appropriate background fill — do NOT deform the product to fill the mask
• The product in the result must look like an exact copy of the THIRD image, just placed into a new scene

Placement rules:

• Adjust ONLY the viewing angle slightly to match the scene perspective
• Match the scene lighting direction and color temperature on the product surface
• Add natural shadows consistent with the scene light source
• Blend edges seamlessly with the surrounding area
• Keep ALL black masked areas (background, people, environment) EXACTLY unchanged
• Preserve the exact resolution and aspect ratio of the original image” 技术要点 蒙板生成要点 纯黑白：不允许灰色或渐变 边缘平滑：3-5 像素的过渡边距 不包含阴影：白色区域仅包含产品本身 尺寸一致：MASK 必须与原图尺寸完全相同 产品保真要点 形状不变：禁止拉伸、压缩、变形 比例保持：宽高比严格保持 材质还原：颜色、纹理、反光特性 100%还原 结构完整：所有可见部件必须保留 场景融合要点 透视匹配：根据场景调整产品视角 光影一致：匹配场景光源方向和色温 阴影自然：添加符合光源的阴影 边缘融合：与周围环境无缝衔接 应用场景 电商产品替换：模特手持产品图，快速替换不同款式 场景营销图：保持精美场景，更换展示产品 广告素材制作：批量生成同一产品的不同场景展示 产品迭代展示：同一角度展示产品不同配色/配置 虚拟试穿/试用：将产品自然融入用户场景 快速开始 环境要求 PHP 8.0+ cURL 扩展 GD 扩展（用于图片处理） 安装 git clone https://github.com/lmj243-code/dataler-ai-image-inpainting.git cd dataler-ai-image-inpainting 使用方法

1. 基本用法（自动识别主体） require_once ‘DatalerInpaintingAPI.php’;

\(apiKey = 'your-api-key-here'; \)api = new DatalerInpaintingAPI($apiKey);

\(result = \)api->replaceProductWithMask(

'scene.jpg',        // 场景图：模特手持旧产品
'new_product.jpg',  // 新产品图：要替换进去的产品
null,               // 不指定目标，自动识别
'output.png',       // 输出路径
true                // 启用压缩

);

1. 指定替换目标 \(result = \)api->replaceProductWithMask( ‘model_with_bag.jpg’, // 场景图：模特拿着红色手提包 ‘blue_bag.jpg’, // 新产品图：蓝色手提包 ‘红色手提包’, // 明确指定要替换的是红色手提包 ‘output_blue_bag.png’, // 输出路径 true );

2. 命令行运行示例

   运行示例 1：自动识别

   php DatalerInpaintingAPI.php 1

运行示例 2：指定替换目标

php DatalerInpaintingAPI.php 2

运行示例 3：分步调用

php DatalerInpaintingAPI.php 3

运行示例 4：批量处理

php DatalerInpaintingAPI.php 4

运行示例 5：自定义日志

php DatalerInpaintingAPI.php 5 API 参考 DatalerInpaintingAPI 类 构造函数 public function __construct(string $apiKey) 主要方法 方法 说明 replaceProductWithMask() 一键完成完整的蒙板替换流程 generateMask() AI 生成 MASK 蒙板 analyzeProduct() 反推产品外观特征 inpaint() 执行 Inpainting 精确替换 compressImage() 智能图片压缩 imageToBase64() 图片转 Base64 支持的模型 gemini-3-pro-image-preview：专业图像生成模型 gemini-3.1-flash-image-preview：快速图像生成模型 最佳实践 图片质量：建议使用清晰、光线均匀的产品图 描述精确：用户提供的目标描述越详细，MASK 定位越准确 多试几次：AI 生成有一定随机性，不满意可多次尝试 尺寸匹配：场景图和产品图分辨率建议相近 压缩策略：大图片适当压缩可提升 API 响应速度 文件说明 文件 说明 DatalerInpaintingAPI.php 核心 API 类，包含完整实现 GUIDE.md 详细技术文档和原理说明 README.md 项目说明文档 作者 LT - 初始代码和文档 许可证 本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

致谢 Dataler.com - 提供稳定高效的 AI API 服务 Gemini - 强大的图像生成模型