進階圖片編輯程式自動化
14 個節點
進階
高品質、即插即用的 n8n 自動化流程，快速提升工作效率。
核心解決方案
- 省下大量手動作業時間
自動化日常繁瑣工作，將心力專注於更高價值的任務。
- 降低人為錯誤率
工作流程標準化，確保資料準確無誤地在不同平台間同步。
- 24/7 全天候運作
即使在休息時間，自動化流程也會持續為你提供服務。
- 極速部署與整合
無需自行開發，匯入 JSON 檔案並填寫 API Key 即可完成設定。
整合的應用程式
e
editImage 設定教學
預估設定時間：10-15 分鐘
你需要準備
Google Gemini
1
設定測試圖片
在 `Get Test Image` 節點輸入圖片網址。建議選擇包含多個明確物體（如車輛、行人、動物）的圖片。
2
設定偵測目標 (Prompt)
在 `Gemini 2.0 Object Detection` 的 Body 參數中，修改文字提示。例如：『偵測圖中所有的兔子並給出座標』。
3
座標數值轉換
Gemini 輸出的座標是 0-1000 的正規化數值。`Scale Normalised Coords` 節點會根據原圖尺寸自動將其轉換為實際像素座標。
購買後解鎖完整設定教學
包含 4 個設定步驟 + 常見問題排除
1. 下載 JSON 模板。
2. 在 n8n 中點擊「Import」按鈕選取檔案。
3. 找到標記為紅色（缺少憑證）的 Gemini 節點並更新憑證。
1
設定測試圖片 Get Test Image
在 `Get Test Image` 節點輸入圖片網址。建議選擇包含多個明確物體（如車輛、行人、動物）的圖片。
2
設定偵測目標 (Prompt) Gemini 2.0 Object Detection
在 `Gemini 2.0 Object Detection` 的 Body 參數中，修改文字提示。例如：『偵測圖中所有的兔子並給出座標』。
3
座標數值轉換 Scale Normalised Coords
Gemini 輸出的座標是 0-1000 的正規化數值。`Scale Normalised Coords` 節點會根據原圖尺寸自動將其轉換為實際像素座標。
4
繪製偵測框 Draw Bounding Boxes
在 `Draw Bounding Boxes` 節點中，你可以設定外框顏色、線條粗細，將 AI 識別出的物體範圍標記出來。
測試方法
執行工作流。若成功，最後一個節點會輸出一張畫有彩色外框的圖片，標示出 AI 偵測到的物體位置。
啟用自動化
此為實驗性功能的展示流程，適合用於自動標籤化大量圖片或建構視覺搜尋引擎的預處理步驟。
常見問題排除
Gemini 報錯 404 或 模型不存在
Gemini 2.0 為新版本，請確認 `URL` 欄位中的模型名稱是否正確，並檢查 API Key 是否有權限使用實驗模型。
偵測框位置不對
確認 `Get Image Info` 節點正確抓到了圖片的寬高，否則座標縮放計算會出現偏差。
個人使用授權 NT$ 790
進階模板 即時下載 JSON 檔案
完整中文設定教學
包含 LINE / Telegram 設定指南
終身功能更新
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包含在此套件中 圖片處理自動化包