大家好我是王也，专注打造完美的AI交互平台。

当我们还在纠结如何借助 AI 变现时，早已有人完整跑通了整套盈利路径。

最简单的例子，就是早早入局做头像、壁纸的这群人。

从前他们四处寻找素材、搬运内容，如今直接依靠 AI，创作独属于自己的原创作品。

未来人人都能轻松做出精美视觉内容，人人皆是创作者，行业门槛大幅降低，随之而来的必然是愈发激烈的市场竞争。

任何风口永远都是先行者抢占红利，后来者只能分得少量收益。

AI 时代的确给普通人带来了全新机遇，这从来不是偶然，而是时代发展的必然走向。

纵观历次工业变革，每一次技术革新，都给底层普通人提供了翻身向上的机会。

那些率先拿到结果的人，未必拥有顶尖技术，真正拉开差距的，从来都是超前的认知与眼光。

新技术永远只是少数人率先掌握，却能成全大批普通人实现逆袭，这一点，更值得我们静下心认真思考。

明白时代趋势，更要学会用好工具顺势借力。

今天就手把手教大家玩转 Coze 工作流，从搭建流程到批量创作变现，全程干货实操，想学的继续往下看。

先看效果再实操：这是我通过工作流生成的图片工作流截图：一共就这几个节点，跟随下面搭建步骤也能轻松搞定！

一.1.1 登录扣子官网创建一个工作流 官网地址：www.coze.cn注：工作流名称只能用英文或拼音代替 工作流描述可用中文1.2配置开始节点image：服装图片 (最好白底图)image1：人物图片mihe_key：key获取地址：miheai.com/s/184778（必填）video：参考视频ratio 比例注释：ratio 比例需与视频中的比例一致，才能保证效果1.3代码节点输入：在开始节点后面添加一个代码节点 变量名image1后面的变量值设置为开始节点里的image；变量名image2后面的变量值设置为开始节点里的image2# 在这里，您可以通过 'args' 获取节点中的输入变量，并通过 'ret' 输出结果# 'args' 已经被正确地注入到环境中from typing import Dict, AnyArgs = Dict[str, Any]Output = Dict[str, Any]# 判断非空：不是 None 且不是空字符串def not_empty(x):return x isnot None and x !

= ""async def main(args: Args) -> Output:params = args.params# 安全获取所有变量 image1 = params.get("image1") image2 = params.get("image2") image3 = params.get("image3") image4 = params.get("image4") image5 = params.get("image5") image6 = params.get("image6") image7 = params.get("image7") video1 = params.get("video1") video2 = params.get("video2") video3 = params.get("video3") audio1 = params.get("audio1") audio2 = params.get("audio2") audio3 = params.get("audio3") audio4 = params.get("audio4") audio5 = params.get("audio5") audio6 = params.get("audio6") audio7 = params.get("audio7") audio8 = params.get("audio8") audio9 = params.get("audio9")# ======================# 核心逻辑：有图先上图，无图直接视频音频# ====================== key1 = [] key2 =[] key3 =[]# 1. 先收集所有非空图片（image1~9） all_images = [image1, image2, image3, image4, image5,image6,image7] key1.extend([img for img in all_images ifnot_empty(img)]) key2.extend([img for img in all_images if not_empty(img)]) # 2. 再收集所有非空视频（video1~3） # all_videos = [video1, video2, video3]# key1.extend([vid for vid in all_videos if not_empty(vid)])# # 3. 最后收集所有非空音频（audio1~3） all_audios = [audio1, audio2, audio3] key1.extend([aud for aud in all_audios ifnot_empty(aud)]) key3.extend([aud for aud in all_audios if not_empty(aud)]) # 输出结果 ret: Output = {"key1": key1,"key2": key2,"key3": key3,"geshu": len(key1)-1, }输出：变量名：geshu → integerkey1→Array→Stringkey2→Array→Stringkey3→Array→String1.4大模型图片提示词在代码节点后添加大模型，选择豆包2.0mini，添加视觉理解变量名为image变量值设置开始节点里的image，添加第二个视觉理解变量名image1变量值设置为开始节点里的image1，系统提示词关注公众号自动获取，用户提示词为衣服图片：{{image}}；人物图片：{{image1}}1.5生成图片在大模型后添加一个图片生成插件，添加步骤如下图：添加后配置方法如下：key：key获取地址：miheai.com/s/184778（必填）prompt：获取大模型提示词选择大模型里的outputasyn：选择trueimage_urls：选择代码节点里的key2ratio：选择开始节点里的ratio1.6添加一个选择器如下图配置即可:选择刚刚我们添加的图像生成插件里面data里面的url条件分支选择不为空1.7再次添加一个图像生成插件在选择器后方添加刚刚我们添加的图像生成插件，配置方法如下：key：key获取地址：miheai.com/s/184778（必填）prompt：获取大模型提示词选择大模型里的outputasyn：选择trueimage_urls：选择代码节点里的key2ratio：选择开始节点里的ratio1.8在第二个图像生成后添加变量聚合插件配置方法如下：分别选择第一个图像生成里的url和第二个图像生成里的url链接方法如下：1.9添加即梦动作模仿插件在插件中心搜索即梦找到相同图标的插件选择动作模仿添加成功后配置方法如下：image_url:选择变量聚合节点中的Group1key:key获取地址：miheai.com/s/184778（必填）video_url:选择开始节点中的videoasyn:选择falsemodel:主动输入大师，不然默认是生动2.0添加一个循环循环配置如下：循环体中添加一个上面1.9中的即梦查询任务信息插件配置方法：变量名id：变量值设置动作模仿里的task_id在查询任务信息插件后添加一个选择器选择器条件选择等于 后面的设置为：查询任务信息插件中的status；下方设置为0在选择器后方添加一个定时器和终止循环如同配置：2.1添加一个常用代码块中的get_one_by_num节点list：选择循环中的outputend：选择truenum：不用选结束节点：选择任务查询中的item总结：写这篇文章的时候不断的有学员来问如何变现的问题，可能制作的内容有些潦草，大家多多包涵，还有就是我必须先给大家泼盆冷水，不是所有人都能靠AI来变现的，关于如何变现问题大家感兴趣可以来找我聊一聊，经过我们的聊天我基本可以判断出大家是否想学习AI，真心看好AI的发展并且靠它来改变我们的人生轨迹，而不是三天打鱼两天晒网，急于求成只会让你更加焦虑不安，经过系统性培训后快速变现的案例我们也有，但那只是极少的人，不要幻想你是那一小部分的幸运儿，沉下心稳步去做，才是普通人最靠谱的前行方式。