网店灯具与室内

数字灯具展厅

74,722 种商品目录、以图搜灯、在买家室内照片中虚拟试装，以及为设计师生成的规格单。

任务

灯具商店需要这样一个目录：买家能在数万种商品中快速找到所需型号，室内设计师能立即获得项目所需数据。

在如此庞大的品类中按名称搜索很不方便：买家往往不知道心仪灯具的名称，而手动翻阅数万张商品卡片又太费时间。

商店的全部商品集中在一个目录中，每款灯具都有照片和参数。

买家上传灯具照片，CLIP 神经网络即可在目录中找到相似型号，无需知道名称或货号。

买家上传自己房间的照片，购买前就能看到所选灯具在室内的效果。

网站根据所选灯具生成规格单，室内设计师直接获得项目所需数据。

网站运行在自有 Ubuntu 服务器上，使用 LiteSpeed，服务封装在 Docker 中，媒体文件由 FFmpeg 处理。

种商品

查找相似灯具

在买家照片中预览

买家以图找到灯具并立即看到它在自己家中的效果，设计师无需手工整理即可获得规格单。

点击色块复制 HEX

Django

Python

PHP

CLIP

Docker

SQLite

Ubuntu

LiteSpeed

FFmpeg

21 个服务汇于一屏：竞品分析、按优先级排列的工作清单、AI 内容生产、计划与客户报告。通话在本地转写，不上云。