【Coze搞钱实战】12. 多模型协作实战：GPT生成文案+Stable Diffusion配图全流程（附代码与合规方案）

摘要：内容创作中“文案+配图”的低效协同是行业痛点，本文基于Coze平台实测与Stable Diffusion技术文档，构建多模型协作方案：通过GPT生成合规文案（某MCN机构测试显示单篇耗时从45分钟缩至12分钟，违规率下降62%），结合关键词提取算法驱动Stable Diffusion生成匹配配图（图文相关度提升至78%）。文中详解prompt工程设计、图文匹配算法、人物一致性难题的替代方案及版权风险规避措施，附完整代码与Coze配置流程。所有方案严格区分实测功能与虚拟推演，明确技术边界，为内容创作者提供可落地的效率提升工具。

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文章目录

• 【Coze搞钱实战】12. 多模型协作实战：GPT生成文案+Stable Diffusion配图全流程（附代码与合规方案）
• • 关键词
  • 一、背景与价值
  • • 1.1 传统内容创作的痛点
    • 1.2 多模型协作的解决逻辑
  • 二、核心概念与技术基础
  • • 2.1 GPT文案生成原理
    • 2.2 Stable Diffusion配图原理
    • 2.3 多模型协作逻辑
  • 三、算法构建与技术原理
  • • 3.1 GPT文案生成算法
    • 3.2 关键词提取与配图提示词生成
    • 3.3 图文匹配度评分算法
  • 四、实操流程与工具配置
  • • 4.1 前期准备
    • • 4.1.1 工具与环境清单
      • 4.1.2 流程总览
    • 4.2 Coze平台文案生成配置
    • 4.3 Stable Diffusion配图生成配置
    • 4.4 人工审核与优化环节
  • 五、技术难题与解决方案
  • • 5.1 人物一致性困境及替代方案
    • • 5.1.1 问题描述
      • 5.1.2 可行解决方案
    • 5.2 版权风险与合规措施
    • • 5.2.1 风险类型及法律依据
      • 5.2.2 预防措施

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