一行一个商品，一列放图片链接。GridShot 会把文件作为批处理任务运行、创建商品，并交给与店铺集成完全相同的生成流水线。
支持 CSV、XLSX、XLS 与 XLSM，单个文件最大 20 MB、10,000 行。分隔符会自动识别，因此以分号分隔的导出文件可以直接使用。
GridShot 会根据表头识别图片链接列和常见的商品列。运行之前，你会看到识别结果和数据行预览；如果识别有误，可以手动指定其他列。
文件会成为一个任务，由工作线程池处理并实时显示进度。读取行、抓取图片、创建商品的过程都伴随计数器推进；个别有问题的行只会自己失败，不会拖垮整次运行。
从这里开始就是常规的工作台流程：每次运行在大约 5–15 分钟内生成 16–25 个变体的网格，你只把想要的镜头作为最终图片交付。
必填的列只有一个：指向商品图片的链接。其余都是可选的，只会让结果更好。表头识别不区分大小写，每个字段都能识别多种常见写法：
| 字段 | 可识别的表头 | 用途 |
|---|---|---|
| 图片链接（必填） | url、image_url、image、product_url、image_link、photo_url 等 | GridShot 实际处理的商品照片。没有可用 http(s) 链接的行会被跳过并列入报告。 |
| 商品名称 | name、product_name、title、product_title | 成为商品名称。缺少它时，商品在素材库中较难区分。 |
| 品牌 | brand、brand_name、manufacturer、vendor | 保存在商品上——当多个品牌共用一个工作区时很有用。 |
| SKU | sku、product_sku、product_id、id | 保留在商品上，使成品图片可以追溯回你的目录。 |
| 价格 | price、product_price、cost | 与币种一并作为来源价格保存，仅供参考。 |
| 描述 | description、product_description、desc | 作为商品上下文保留，可编辑。 |
| 其他所有内容 | 任何其他列 | 随导入一并保留，即使某个值不对应任何商品字段，原始行依然可以追溯。 |
这是在动手做文件之前值得先弄清的一点。每一行都会用一张图片创建一个商品。如果你把同一件衣服的正面、背面和细节写成三行，得到的是三个彼此独立的商品，而不是一个拥有三个视角的商品。
如果需要同一件商品的多个视角，请改用商品链接路径：GridShot 会读取商品页面、解析图库，并创建一个商品，其照片成为多个视角。生成时正是用这些视角作为版型参考，因此在主推商品上多花这一步很值得。而若追求覆盖面——在庞大目录中让每件商品都有一张好图——CSV 才是合适的工具。
名称、品牌、描述、SKU、价格与币种会写入商品，同时保存来源店铺、商品链接和原始商品 ID，因此每一张生成的图片都能追溯回它来自哪一行。
类目和颜色的处理方式不同。这两列同样会被读取并随导入保留，但最终落到商品上的值来自 GridShot 自己的图像分析——它看的是真实照片，而不是直接采信表格。实践中这才是更可靠的来源：导出的类目层级，往往与生成时该如何处理这件衣服并不吻合。
GridShot 依据精选值来还原衣长与版型——这是品牌方的事实，会覆盖 AI 从照片得出的推断，并作为不可协商的指令进入生成流程。你导出文件中的“衣长”或“版型”列，正是这些值应有的来源，因为它们是你为顾客维护的数据，而不是猜测。
目前这些列尚未建立对应关系：精选的衣长与版型需要在 GridShot 内按商品逐个设置。在大批量导入中，这意味着只需过一遍主推商品，而不是全部——其余商品由 AI 推断的值承担，对提示词的影响相对温和。
批量导入的失败方式往往很平淡。这套流程的行为如下：
导入本身免费。你只为发布的图片付费：
一个算得清的例子：一次 200 件商品的季节上新，每件发布三张图片，共 600 张已发布图片，约 600 美元，再加上背后各次运行的计算成本。导入这 200 行本身完全免费，10 美元的初始额度可覆盖前十张图片，因此你可以先在真实商品上验证效果，再决定是否投入整个批次。
查看完整价格三条路径最终都汇入同一条生成流水线，区别只在于商品如何进来。
只有一个：包含图片链接的列。商品名称、品牌、SKU、价格和描述都是可选的，只要表头使用常见写法就会被自动识别。文件中的其余内容也会随导入一并保留。
XLSX、XLS 与 XLSM 和 CSV 一样好用，单个文件最大 20 MB、10,000 行。分隔符会自动识别，因此以分号分隔的导出无需清理，带引号且内含逗号的字段也能正确读取。
通过 CSV 不行——每一行都会成为一个独立商品，配一张图片。若要处理同一件衣服的正面、背面和细节，请改用商品链接导入该商品：GridShot 会把图库解析为同一商品的多个视角，而生成时正是用这些视角作为版型参考。
没有可用链接的行会被跳过并列入报告。临时失败的下载会以递增间隔重试；仍然失败的行会被标记为失败，批次继续运行。只有持续失败的运行才会自行停止——因此你能及早发现问题，而不是等到第九千行。
可以，而且这才是合理的顺序。先导入二十行，为其中两三个生成图片，用自家的衣服判断成品效果。10 美元的初始额度足够覆盖，而你在二十行上验证过的列对应关系，与一万行时完全一致。
不是。对于商品数量超出手工处理耐心的人来说，批量路径都是最快的入口，与目录规模无关：四十件商品的表格和四千件的一样适用。规模更大的团队通常是在此之上再叠加 API，而不是替换掉这条路径。