在快节奏的电商行业中，商品图片的制作效率直接影响着上新速度和营销效果。传统的真人模特试衣拍摄不仅成本高昂、周期长，而且难以快速响应多变的款式和市场需求。
现在，借助 n8n、飞书多维表以及 Nano Banana 强大的图像处理能力，我们可以搭建一个全自动的 AI 批量试衣工作流，极大地提升运营效率。
本文将详细介绍如何配置这样一个工作流，让你只需在飞书多维表中配置模特图和服装图，即可自动生成逼真的试衣效果图并回填到表格中。
核心优势
降本增效：用 AI 代替部分人工拍摄，大幅降低图片制作成本和时间。 高度自动化：从接收任务到生成图片、再到结果回填，全程无需人工干预。 管理便捷：通过飞书多维表统一管理图片素材和生成结果，直观高效。 效果逼真：Nano Banana 具备出色的图像理解和生成能力，能够产出高质量、自然的试衣图。
准备工作
n8n 环境：拥有一个可以正常运行的 n8n 实例（云端版或自部署均可）。 飞书账号：拥有飞书管理员权限，以便创建和配置多维表。 Nano Banana API Key：前往 https://openrouter.ai/google/gemini-2.5-flash-image-preview:free/api创建 Nano Banana API 密钥。n8n-nodes-feishu-lite：确保你的 n8n 环境中安装了 n8n-nodes-feishu-lite社区节点。
操作步骤
第一步：创建飞书多维表
我们需要一个多维表作为素材库。在你的飞书空间中创建一个新的多维表，并设置以下字段：
模特图片地址：超链接类型 服饰图片地址：超链接类型 处理状态：单选类型（待处理、处理中、已完成、失败） 创建日期：日期类型（勾选新纪录自动填写创建时间） 更新日期：日期类型 附件：附件类型
第二步：搭建 n8n 工作流
整个工作流主要分为获取待处理数据列表、使用 Nano Banana 生图和更新已处理数据三个阶段。由于涉及的节点比较多，所以接下来我们只介绍工作流中，比较重要的节点。
1. 获取待处理数据列表
在上图中的配置中心节点，主要用于配置飞书多维表格地址和用于生成 AI 试衣图片的提示词。当然，如果你想单独为每个模特配置不同的提示词，也可以把提示词配置在多维表格的字段中。
配置好该节点后，就可以利用 n8n-nodes-feishu-lite 社区节点提供的地址解析能力，提取后续操作多维表格所需的多维表格 Token 和 多维表格 ID。有了这两个数据，就可以从前面新建的多维表格中获取待处理的数据。
在上图中，我们通过配置 JSON 对象的 filter 字段，设置查询条件，过滤掉已处理的数据。此外，还配置了 sort 字段，用于指定排序规则。
如果想进一步了解如何配置 filter 和 order 条件，你可以打开该链接，阅读多维表格查询 API 说明文档：https://open.feishu.cn/document/docs/bitable-v1/app-table-record/search。
2. 使用 Nano Banana 生成试衣图片
在上图中的配置数据节点，用于设置模特图片地址、服饰图片地址和 recordId。其中，模特图片地址和服饰图片地址，用于生成试衣图片。而 recordId 用于后续更新多维表格中指定的记录。
在调用 Nano Banana 生成试衣图片前，我们通过 n8n-nodes-feishu-lite 节点，提供的更新记录功能，把当前正在处理记录的处理状态更新为处理中，避免出现重复处理的问题。
配置好数据之后，访问 https://openrouter.ai/google/gemini-2.5-flash-image-preview:free/api 地址，复制 curl Tab 栏下的文本。
然后，新增一个 HTTP Request 节点，再点击 “Import cURL” 按钮，粘贴已复制的 curl 内容。在配置好申请的 OpenRouter API Key 之后，还需要配置请求体：
3. 更新已处理数据
当素材上传成功后，就会返回 file_token：
有了 file_token 之后，就可以使用它来更新多维表格的附件字段：
对应的 JSON 请求体格式如下：
{"fields":{
"处理状态": "已完成",
"更新日期": {{ +new Date }},
"附件": [
{
"file_token": "{{ $json.data.file_token }}"
}]
}} 第三步：激活并测试工作流
保存并激活你的工作流。现在，回到飞书多维表，在「模特图片地址」和「服饰图片地址」字段配置你的图片素材地址，并将「处理状态」设为「待处理」。
然后，回到 n8n 工作流界面，点击手动触发。之后，工作流就会自动执行。在处理过程中，你会看到“处理状态”发生变化。当处理状态变成 “已完成” 时，你将看到「附件」字段中，出现了由 Nano Banana 生成的试衣图片缩略图。
原图：
AI 试衣效果图：
总结
通过将 n8n、多维表格和 Nano Banana 三者结合，我们不仅创建了一个强大的AI 内部工具，更重要的是，我们为电商运营团队提供了一种全新的、高效的工作模式。这个工作流可以轻松扩展，例如增加图片尺寸调整、合成视频、或调用其他 AI 服务生成营销文案等功能。
