过去两年，生成式 AI 改变了内容生产方式，但对时尚、电商、美妆等高度依赖视觉的行业而言，品牌不只需要美观的图片，更需要真实表达商品、服务营销和销售。
过去两年，生成式 AI 改变了内容生产方式，但对时尚、电商、美妆等高度依赖视觉的行业而言，品牌不只需要美观的图片，更需要真实表达商品、服务营销和销售。
dobidobi 正是为此而生——一家聚焦 Commercial Visual AI（商业视觉 AI）的平台，覆盖 AI Product Photography（AI 商品图）、AI Fashion Photography（AI 模特图）、AI Brand Campaign（品牌营销创意）、AI Video Generation（AI 视频生成）及 AI Fashion Design（AI 服装设计），为品牌、电商及创意团队提供全流程 AI 创作方案。
不同于诞生于实验室的 AI 公司，dobidobi 源于真实运营的品牌——设计师品牌 OULER。
PART1 小标题：一家品牌，为什么决定做一家 AI 公司？
dobidobi 的起点，是一家品牌面对的真实问题。
联合创始人兼 CEO Jindan 毕业于纽约时装学院（Fashion Institute of Technology，FIT），深耕时尚行业，是 OULER 联合创始人。经营 OULER 时，她亲历了从拍摄到 Campaign 的全流程，发现数百个 SKU 意味着高成本和长周期。
「很多人看到一张图，品牌经营者看到的是整套商业流程。真正困扰品牌的，是如何持续、高质量地产出符合标准的内容。」——Jindan
OULER 团队为提高效率，尝试将 AI 引入 Brand Content Workflow（品牌工作流）。然而，团队发现提示词调试繁琐、风格不统一、商品细节难还原。于是问题浮现：
如果 AI 能够真正理解品牌，是否能够重新定义 Visual Content Production（商业视觉生产）？
这个问题，成为了 dobidobi 诞生的起点。
联合创始人兼 CMO Emily Shao 拥有近十年的国际品牌营销及企业管理经验。从纽约电商行业，到剑桥大学 MBA 学习经历，再到雅诗兰黛等企业，她深度参与国际品牌战略、内容营销及商业增长项目。回国后，她创立 MCN 机构，累计服务超过 200 家品牌，持续与国际品牌及头部创作者合作。
长期服务品牌客户，让 Emily 越来越清晰地意识到，AI 正在改变 Brand Content Creation（内容生产）方式。
「过去十年，我服务过许多品牌客户。品牌真正需要的，是一套能够理解品牌语言、理解营销目标、理解商业场景的商业视觉平台。」——Emily Shao
联合创始人兼 CTO Ryan 深耕多模态 AI 研发，负责将真实需求转化为可持续学习的 AI 能力。在 Ryan 看来，大模型能力会越来越接近，但行业经验不会自动产生。
「未来 AI 真正的竞争力，不只是模型本身，而是它是否能够持续学习真实商业场景，并不断理解品牌如何工作。」——Ryan
品牌实践、营销经验和 AI 研发构成创始团队核心优势，也决定了 dobidobi 不是先拥有一项技术，再寻找应用场景；而是在真实商业实践中发现问题，再用 AI 重新定义 Brand Content Workflow（商业视觉生产）。
PART2 小标题：dobidobi：构建 Commercial Visual AI Workflow（商业视觉人工智能工作流）
平台围绕商业视觉工作流形成五大能力：
AI Product Photography（AI 商品图）
基于真实商品快速生成多风格场景，保留材质细节，适配主图和详情页。
AI Fashion Photography（AI 模特图）
同一商品适配不同模特、场景，满足新品、社交及海外本地化需求。
AI Brand Campaign（品牌创意）
支持 Campaign、Lookbook、KV 等快速探索，服务新品及节日营销。
AI Fashion Design（AI 服装设计）
辅助概念设计、款式探索，缩短开发周期。
AI AI Video（AI 视频）
生成短视频及广告动态内容，实现图文视频一体化创作。
此外，平台提供模板中心、智能导演、团队协作及品牌资产管理，帮助沉淀复用资源。服务覆盖服装品牌、电商、广告机构、摄影师及 AI 创作者，降低使用门槛，让生产更高效稳定。
PART3 小标题：为什么 dobidobi 相信，商业视觉需要一套新的 AI？
大模型「生成图片」已有基础能力，但品牌需要的不仅是图像，而是商业逻辑。
dobidobi 认为：
「模型会不断进步，但行业经验不会自动产生。只有持续学习真实商业场景，AI 才能真正理解品牌。」
因此，平台建立 Data Flywheel（数据飞轮）：不断积累商业项目的表达经验。同时构建质量评估体系，让 AI 学会判断图片是否符合品牌标准。团队坚信，最终比拼谁更深入理解行业。
PART4 小标题：从工具，到品牌长期能力
商业视觉是品牌长期积累的能力。dobidobi 帮助品牌沉淀视觉经验，让 AI 随创作持续学习，使内容输出越来越贴合品牌表达。
Ryan 表示：
「我们希望 dobidobi 学习的不只是图片，而是品牌如何表达自己。真正的竞争力，不是一张图片，而是 AI 是否能够随着每一次创作持续成长。」
Data Flywheel 既是技术更是产品理念——在真实场景中不断进化，帮品牌建立稳定高效的内容生产体系。
PART5 小标题：从时尚行业出发，走向商业视觉 AI 基础设施目前，用户已覆盖服装品牌、电商、广告创意机构、摄影师及创作者。
截至 2026 年 7 月，dobidobi 已实现：
注册用户：5000+
月活跃用户（MAU）：2600+
日活跃用户（DAU）：120+
累计生成商业视觉内容：6 万+
用户平均单次停留时长：50.6 分钟
付费用户复购率：25% +
各项指标验证了 dobidobi 的成长潜力。
团队认为品牌竞争正转向内容生产效率，AI 将成为核心生产力工具。未来将持续拓展 AI 视频、内容管理、协作、开放 API 及企业方案，建设数据资产与创作者生态。最终愿景是让每家品牌拥有自己的 AI 内容生产体系，dobidobi 成为基础设施。
正如 Jindan 所言：
「我们的目标是成为品牌长期使用的商业视觉平台。真正的价值是帮助品牌建立持续、高质量的内容生产能力。」
当生成式 AI 逐渐成为基础能力，真正决定竞争力的，将不只是模型本身，而是谁能够更深入地理解行业。对于 dobidobi 来说，商业视觉不是一个应用方向，而是 AI 走向产业落地的一条长期路径。
来源：互联网
