Biến 2 ảnh sản phẩm thành một buổi chụp ảnh AI hoàn chỉnh (n8n + Nano Banana)

Đây là cách các nhà bán hàng 'làm giả' những buổi chụp chuyên nghiệp - từng bước một

Chỉ cần hai bức ảnh chụp bằng điện thoại — sau đó kết hợp chúng với quy trình làm việc (workflow) này, và bạn có thể tạo ra những kết quả y hệt như ảnh chụp studio chuyên nghiệp. Bao nhiêu biến thể tùy thích — thật đấy. Bạn tin không?

Xin chào! Bạn đã bao giờ thấy các trang thương mại điện tử sử dụng người mẫu AI để tạo hình ảnh quảng bá sản phẩm của họ chưa?

Ngày càng có nhiều thương hiệu thương mại điện tử áp dụng nhiếp ảnh người mẫu AI cho hoạt động marketing sản phẩm. AI không chỉ thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử — nó còn mở ra những khoản lợi nhuận đáng kể.

Đây là lợi thế thầm lặng mà một nhóm nhỏ các nhà bán hàng đang sử dụng ngay bây giờ để tăng hiệu quả và doanh thu.

Hãy tưởng tượng: bạn muốn mở cửa hàng riêng trên Amazon / eBay / Etsy / Shopify, nhưng bạn không có người mẫu chuyên nghiệp, không có nhiếp ảnh gia, và ngân sách thì eo hẹp. Vậy thì bạn nhất định phải nắm vững quy trình làm việc mà tôi sẽ chia sẻ hôm nay.

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước thực hiện một workflow n8n giúp tăng tốc quá trình sản xuất cho các nhà bán hàng thương mại điện tử độc lập.

Với nó, bạn có thể tự động tạo ra những bức ảnh người mẫu thời trang để quảng bá sản phẩm của mình — nam hay nữ — sản xuất không giới hạn hình ảnh quảng cáo trong bất kỳ bối cảnh nào, và tiết kiệm chi phí chụp ảnh và thuê người mẫu. Dù bạn đang xây dựng cửa hàng riêng hay sản xuất nội dung quảng cáo cho khách hàng, quy trình này có thể tăng hiệu quả của bạn lên 10 lần.

Tuyệt vời nhất là, dù bạn là ai hay bắt đầu từ đâu, bạn đều có thể bắt đầu ngay bây giờ.

Lưu ý nhanh: nếu bạn chưa quen với các workflow của n8n, hoặc không chắc có nên trả phí cho n8n hay không, hãy xem bài viết trước của tôi, nơi tôi chỉ cho bạn cách triển khai n8n miễn phí và sử dụng các tính năng cơ bản.

Được rồi — chúng ta hãy bắt đầu nào! Lên thôi!

Thiết lập cơ bản trong n8n: Tải lên và chuẩn bị hình ảnh của bạn

Tình hình là thế này.

Tôi đang điều hành một cửa hàng quần áo online nhỏ của riêng mình, và ngày Black Friday đang đến rất nhanh.

Tôi có một bộ trang phục mới cần đăng bán, nhưng có một vấn đề — không có người mẫu thời trang, không có nhiếp ảnh gia chuyên nghiệp, và... vâng, cũng không có ngân sách thực sự.

Nhưng không sao — chúng ta vẫn sẽ làm được.

Đây là toàn bộ workflow chúng ta sẽ xây dựng hôm nay, từng bước một. Nó bao gồm ba nhiệm vụ đơn giản:

Nhiệm vụ 1: Tải lên ảnh sản phẩm của bạn.

Nhiệm vụ 2: Sử dụng mô hình Nano Banana của Google để phân tích trang phục và tạo ảnh người mẫu.

Nhiệm vụ 3: Sử dụng cùng một mô hình để tạo nhiều phiên bản khác nhau — ảnh chụp flat lay, ảnh lifestyle, và ảnh chụp studio sạch sẽ trông thật 100%.

Bạn sẽ thấy chính xác cách nó hoạt động ngay sau đây.

Bây giờ hãy đi sâu vào việc thiết lập workflow.

Đầu tiên — node Form Trigger.

Đây là nơi chúng ta tải lên hình ảnh của mình. Nó hỗ trợ JPG, PNG — tất cả các định dạng thông thường.

Đây là cách nó hoạt động:

Bạn có thể tải lên một hoặc nhiều ảnh — hoàn toàn tùy thuộc vào bạn.

Trong trường hợp của tôi, tôi đang tải lên hai bức ảnh quần áo vừa chụp bằng điện thoại.

Sau khi chạy thành công, hãy kiểm tra bảng Output.

Bạn sẽ thấy hai mục hình ảnh xuất hiện — điều đó có nghĩa là nó đã hoạt động.

Nhấp vào View, và bạn có thể kiểm tra lại xem cả hai tệp có ở đó không.

Vậy là xong bước đầu tiên — đơn giản nhưng quan trọng.

Bây giờ, hãy chuyển sang phần tiếp theo của workflow.

Hoàn hảo — bây giờ hình ảnh của chúng ta đã được tải lên, đã đến lúc chuẩn bị chúng cho mô hình Nano Banana.

Bởi vì mô hình đó không thể "nhìn" các tệp hình ảnh thông thường — nó cần chúng ở định dạng máy có thể đọc được.

Vì vậy, trước khi gửi bất cứ thứ gì đi, chúng ta sẽ chuyển đổi ảnh của mình sang định dạng mã hóa Base64 sạch sẽ mà mô hình có thể hiểu được.

Đây là cách chúng ta sẽ làm.

Đầu tiên, chúng ta sẽ thả vào một node Code.

Node này kết hợp hai hình ảnh đã tải lên thành một bộ sưu tập duy nhất, để chúng ta có thể xử lý chúng cùng nhau trong bước tiếp theo.

Và đây là phần thú vị — bạn thậm chí không cần phải tự viết mã. Chỉ cần yêu cầu trợ lý AI của bạn tạo ra nó.

Nó sẽ cho bạn một đoạn mã như thế này:

// Input: There may be only one item, but item.binary contains multiple file attributes
// Output: Multiple items, each with a single image (all named binary.file)

const out = [];for (const item of items) {
  const b = item.binary || {};
  for (const [key, val] of Object.entries(b)) {
    out.push({ json: { binaryKey: key }, binary: { file: val } });
  }
}
return out;

Khi bạn nhấp vào Execute Step, bạn sẽ thấy một bộ sưu tập hình ảnh mới xuất hiện —

Item 1 và Item 2 đại diện cho hai hình ảnh bạn đã tải lên.

Nhấp vào View để xác nhận cả hai đều ở đó.

Tiếp theo, chúng ta sẽ chuyển đổi những hình ảnh này sang Base64.

Để làm điều đó, hãy thêm một node Convert to Base64 mới.

Node này làm chính xác những gì tên của nó mô tả — nó biến đổi hình ảnh của bạn thành các chuỗi Base64 mà các mô hình AI có thể đọc được.

Trong cài đặt Field, nhập cùng tên trường bạn đã sử dụng trước đó — file.

Sau đó nhấn Execute Step.

Bạn sẽ thấy một số chuỗi dài, khó đọc xuất hiện — đó là dữ liệu hình ảnh đã được mã hóa của bạn.

Đừng lo lắng nếu nó trông lộn xộn. Điều quan trọng là bây giờ bạn có hai mục, nghĩa là cả hai ảnh của bạn đã được chuyển đổi thành công.

Bạn có thể chuyển đổi giữa chế độ xem JSON hoặc Table nếu bạn muốn kiểm tra chúng kỹ hơn.

Bây giờ là bước chuẩn bị cuối cùng: chúng ta sẽ hợp nhất cả hai kết quả Base64 thành một đối tượng sạch sẽ.

Bằng cách đó, chúng ta có thể gửi cả hai hình ảnh cùng nhau đến Nano Banana trong một lệnh gọi API duy nhất.

Chỉ cần thêm một node Code khác, và một lần nữa

hãy để AI viết nó cho bạn.

Nó sẽ trông giống như thế này:

const merged = {
  items: items.map(i => i.json)// => [ { ...item1 }, { ...item2 } ]
};
return [{ json: merged }];

Sau khi thực thi, bạn sẽ có một mục duy nhất chứa cả hai hình ảnh đã mã hóa — được định dạng hoàn hảo và sẵn sàng để gửi đến mô hình Nano Banana.

Cung cấp cho AI một prompt ở đẳng cấp giám đốc sáng tạo

Được rồi — bây giờ chúng ta đến phần thú vị: dạy cho AI chính xác những gì chúng ta muốn nó tạo ra.

Trước khi sử dụng mô hình Nano Banana, chúng ta cần cung cấp cho nó một prompt — về cơ bản là một bộ chỉ dẫn sáng tạo chi tiết.

Đây là thứ sẽ nói với mô hình:

“Này, đây là vai trò của bạn, đây là việc bạn cần làm, và đây là chính xác cách tôi muốn hình ảnh trông như thế nào.”

Chúng ta sẽ lưu trữ prompt này bên trong một node Edit Field (Set) để có thể gọi nó sau này trong workflow.

Đây là prompt tôi đang sử dụng — và tin tôi đi,

đó là một mẫu prompt ở đẳng cấp giám đốc sáng tạo để tạo ra hình ảnh thời trang bằng AI:

You are an expert A.I. creative director for a high-end fashion campaign.
Your task is to analyze the provided image or set of images of clothing items
and then generate a single, photo-realistic campaign photograph featuring
the perfect model who embodies the essence of those garments.
Follow this internal, three-step creative process:

Step 1: Analyze the Garment (Internal Thought Process)
First, silently analyze the clothing in the input image or multiple images.
Determine its core identity by asking:
- Style: Is it streetwear, formal, bohemian, athletic, minimalist, avant-garde?
- Audience: Who is the target customer? Consider their likely age, lifestyle, values, and aspirations.
- Vibe & Archetype: What is the overall feeling? Is it rebellious and edgy, sophisticated and elegant, approachable and wholesome, or powerful and dynamic?

Step 2: Synthesize the Ideal Model Persona (Internal Thought Process)
Based on your analysis in Step 1, create a detailed persona for the ideal model.
Do not describe a generic model. Instead, synthesize specific traits that perfectly match the clothing:
- Define Demeanor: What is their attitude? Confident, serene, intense, joyful, thoughtful? This is the most important element.
- Define Features: What specific age, ethnicity, build, and facial features would best represent the brand vibe and connect with the target audience?
  The model's face should clearly reflect European or North American features, embodying the look of a Western high-fashion campaign.
- Define Styling: What hairstyle and expression will complete the story of the garment?

Step 3: Execute the Photograph (Final Output)
Now, generate the final image. The output should ONLY be the photograph described below,
featuring the unique model persona you just created in Step 2.
The Photograph:
A RAW, ultra-realistic, full-body fashion photograph.
The model you conceptualized is standing in a relaxed, neutral A-pose, centered in the frame, and facing directly towards the camera.
They are wearing the clothing from the input images, styled cohesively as one complete look.
The setting is a professional photography studio with a solid, seamless, neutral gray background.
The lighting is bright, even, and flattering, achieved with large softbox lights to eliminate all harsh shadows.
The image must be shot on a Sony A7R V with an 85mm f/1.4 lens, featuring extremely high detail, hyper-realism, and sharp focus.
The final output is 8K UHD. Do not include any text, watermarks, or logos.

Đây không chỉ là một prompt — đó là một bản thiết kế chi tiết cho hình ảnh thời trang chất lượng thương mại.

Đó là loại cấu trúc mà các công cụ AI hàng đầu như ChatGPT + DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, Runway, hay Sora đều có thể tuân theo từng bước.

Tóm lại:

• Bước 1: AI suy nghĩ về phong cách, đối tượng khách hàng và cảm hứng.
• Bước 2: Nó xây dựng một chân dung người mẫu phù hợp với thương hiệu.
• Bước 3: Nó tạo ra một bức ảnh với ánh sáng và bối cảnh chuyên nghiệp.

Khi prompt đã sẵn sàng, hãy dán nó vào node của bạn và nhấn Execute Step.

Thao tác này sẽ lưu nó cho workflow — bây giờ chúng ta cuối cùng cũng có thể kết nối nó với Nano Banana và