选择适合 Rivya 的图片工作流：产品图、电商静态图、参考图驱动生成、风格探索、后期精修、Studio 迭代和历史记录。

在为产品图、电商静态图、参考图驱动生成、风格探索或精修任务消耗积分前，先用这篇 AI 图片工作流指南确认路径。

在 Rivya 里，最容易浪费图片积分的方法，就是把所有图片任务都当成同一种工作。

但图片任务本来就不是一回事。

只要你先把下面三件事分开，路径通常就会清楚很多：

这篇是图片工作的工作流参考页。如果你更想看“首次运行到底该怎么起步、怎样少走弯路”的决策型版本，更适合搭配如何用 Rivya 生成 AI 图片一起看。

先看任务，不要先看模型名

在选模型之前，先判断自己到底要完成哪一种图片任务。

大多数情况，都会落在下面几类里：

这些虽然最后都产出静态图，但它们本来就不是同一种工作。

最常见的四种图片路径

按当前产品的真实使用方式来看，最常见的图片路径通常是：

这些不是硬规则，只是当前这套模型里最常见、也最顺手的几种起步方式。

当你需要这些事情时，先用公开图片层：

当你开始需要这些事情时，再进 Studio：

这也是为什么很多图片任务会先从公开层开始，但真正进入节奏后，会落进 /studio/image/[modelSlug]。

只要参考图从“可有可无”变成“这次任务的核心条件”，模型选择就会立刻变得更容易。

如果这条任务依赖：

那模型选择就应该在首次运行之前发生变化，而不是跑了几轮之后才反应过来。

这也是为什么 Rivya 里的参考文件与上传对图片任务特别重要。

在 Rivya 里，一条比较稳的首次运行图片流程通常是：

这个顺序能减少很多没必要的重跑。

只要你不再把每一次图片结果都当成“一张看完就关掉的卡片”，图片工作流就会立刻变得更有价值。

历史记录的意义在于，它能让你：

也正因为这样，Rivya 里的图片工作更像一条工作流，而不是一次性生成器。

最常见的误判通常是：

这些大多不是模型不行，而是起手方式就偏了。

当输出应该是一张静态视觉时，先判断：

如果首张图失败是因为 prompt 含糊、参考图职责不清、裁切错误或模型不匹配，先复核。提高质量通常修不好方向错误的图片任务。