口腔科获客：无需美工，AI 生成矫正后效果图
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中国口腔正畸市场规模已达380亿，但转化率只有12%。 客户在咨询台看完价格表就走了，核心原因是看不到效果，缺少抓手。
现在AI可以3秒生成矫正效果图，成本几乎为零。
一、成为客户决策链的关键
口腔正畸客户的决策周期平均45天，流程是这样的：
线上咨询 → 到店面诊 → 看方案报价 → 犹豫对比 → 决定下单
效果图能解决的三个购买障碍
1. 障碍1：不确定性焦虑
客户问：矫正后我会变成什么样？
没有效果图时：您放心，肯定会变美的。（客户内心：你说了等于没说）
有效果图时：您看这是AI模拟的效果，牙齿整齐后脸型会更立体。（客户内心：确实好看，心动）
2. 障碍2：价格锚定失效
2万元听起来很贵，但如果客户看到矫正后自己变美的照片，会觉得这是对外貌的投资，心理接受度提升两倍不止。
3. 障碍3：决策拖延
没有视觉刺激时，客户会想：不急，再看看别家。
看到效果图后，会产生立即行动的冲动。
二、医生方案：用豆包3秒出图
适合个人医生、小型诊所，零技术门槛。
操作流程
步骤1：准备患者照片
要求：
- 正面照，光线均匀，露出牙齿
- 分辨率至少1024×1024
- 无美颜滤镜（否则AI无法准确识别牙齿问题）
图注：左图为正面光、自然表情、清晰可见牙齿；右图为侧光、闭嘴、模糊
步骤2：编写提示词
打开Gemini 选择图片模式（或者豆包），上传照片后输入提示词：
使用提供的面部参考图，保持人物自然面部特征与相同的发型，仅修改牙齿部分：
- 将不整齐的牙齿调整为整齐排列
- 牙齿颜色调整为健康的象牙白
- 保持原有嘴唇形状和脸型
- 整体风格自然真实，避免过度PS感
关键点解析：
- 保持人物面部特征不变：防止AI把客户变成另一个人
- 仅修改牙齿部分：避免AI擅自美化其他部位引起客户不信任
- 健康的象牙白：不是纯白，纯白会显得假
- 避免过度PS感：客户能看出是AI生成的，但要接近真实效果
Gemini生成的图片
步骤3：微调与导出
生成4张候选图，选择最接近预期的那张。如果不满意，可以追加指令：
这张图牙齿太白了，请调整为更自然的颜色
或者
请保持嘴唇厚度不变，只调整牙齿排列
导出时选择高清原图（2048×2048），发送给客户。
图注：可以看到牙齿从不齐到整齐，但其他面部特征保持一致
实际应用场景
场景1：微信咨询时快速出图
客户发来自拍照问：我这个情况矫正要多少钱？
医生收到照片后3分钟内发回效果图，附上文字说明：您看这是矫正后的效果。
场景2：面诊时即时打消顾虑
客户坐在诊疗椅上犹豫：我怕矫正后还是不好看。
医生掏出iPad，现场拍照上传豆包，3分钟后展示效果图：您看，矫正后笑起来更自信，脸型也会更立体。
这个动作让客户从被动接受变成主动参与，决策速度加快。
三、科室方案：用扣子搭建自助系统
适合连锁机构、大型口腔医院，需要标准化服务流程
为什么要做自助系统
- 医生没时间一对一给每个咨询者做图
- 前台人员不会用AI工具
- 客户晚上11点咨询，没人在线
解决方案：把AI能力封装到微信服务号，客户上传照片后自动生成效果图。
技术架构
客户上传照片 → 微信服务号 → 扣子工作流 → 调用豆包API → 返回效果图
扣子的优势：
- 客户体验：像点外卖一样简单
- 成本控制：按次计费，单次成本约0.3元
- 数据沉淀：所有咨询记录自动保存，用于后续营销
搭建步骤
步骤1：用扣子编程
从主页进入扣子编程，在这里我们能看到，输入提示词就能自动创建工作流/智能体。
扣子编程网页
步骤2：工作流提示词
提示词：
请帮我创建一个“牙齿矫正效果模拟”的工作流。
输入： 原始自拍照片。
处理逻辑：
使用豆包分析图片内容，提取人物的面部特征描述（如性别、肤色、光线），提示词：
“使用提供的面部参考图，保持人物自然面部特征与相同的发型，仅修改牙齿部分：
- 将不整齐的牙齿调整为整齐排列
- 牙齿颜色调整为健康的象牙白
- 保持原有嘴唇形状和脸型
- 整体风格自然真实，避免过度PS感”。
输出： 生成后的矫正效果图。
扣子智能生成中
步骤3：接入微信服务号
在扣子设置中，选择发布渠道为微信公众号。
配置步骤：
- 获取公众号的AppID和AppSecret
- 在扣子填写配置信息
- 设置自动回复规则：用户发送图片时触发
生成的工作流
四、避坑指南
坑1：生成的效果图过于完美
表现：客户看到效果图后很满意，但到店面诊时发现医生说达不到那个效果，产生落差感。
原因：AI倾向于生成理想化的结果，但实际矫正受限于客户骨骼条件。
解决方案：
在发送效果图时加上免责说明：
此为AI模拟效果，仅供参考。实际效果需根据面诊后的具体方案确定。
坑2：客户隐私泄露风险
表现：客户担心上传的照片会被泄露或用于其他用途。
解决方案：
- 在上传页面明确说明：照片仅用于生成效果图，7天后自动删除，不会用于营销。
- 技术层面使用加密存储，传输过程HTTPS。
- 不要在案例展示中使用客户真实照片。
法律合规：
根据《个人信息保护法》，收集客户照片需要明确告知用途并获得同意。建议在上传页面增加：
我已阅读并同意《隐私政策》，授权使用我的照片生成矫正效果图
坑3：AI生成失败或效果差
常见原因：
- 照片光线太暗，AI无法识别牙齿细节
- 照片角度不正，侧脸或低头照
- 照片过度美颜，AI识别错误
解决方案：
方案A：前置筛选
在用户上传照片后，先用OpenCV进行质量检测：
import cv2
import numpy as np
def check_photo_quality(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
# 检测1：亮度是否合适
brightness = np.mean(img)
if brightness < 50 or brightness > 200:
return False, "照片过暗或过曝，请在明亮环境下重拍"
# 检测2：是否检测到人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(img)
if len(faces) == 0:
return False, "未检测到正面人脸，请调整角度"
# 检测3：是否露出牙齿（简化版，实际需要更复杂的检测）
# 这里省略具体实现
return True, "照片合格"
方案B：提供拍照指引
在上传页面放置示例图：
图注：正面、光线均匀、自然微笑露出牙齿
坑4：成本失控
表现：初期免费开放给所有人使用，月底发现API调用费用1万多。
原因：有人恶意刷量，或者大量无效咨询。
解决方案：
- 设置每日调用上限：单个用户每天最多生成3次
- 增加验证门槛：需要填写手机号才能使用（获取营销线索）
- 差异化定价：
- 首次免费
- 第2次起收费9.9元（象征性收费，筛掉薅羊毛的）
- VIP客户无限次
五、商业化路径
路径1：To C直接获客
产品形态：小程序矫正效果自测
运营策略：
- 抖音投放短视频：矫正前后对比，引导扫码
- 小红书种草：KOC发布体验笔记，植入小程序链接
路径2：To B卖给同行
目标客户：
- 民营口腔诊所（全国约8万家）
- 口腔连锁机构（全国约2000家）
- 医美机构的口腔科室
销售策略：
- 免费试用7天，体验转化效果
- 案例驱动：展示其他诊所用后转化率提升40%的数据
- 渠道分销：通过口腔设备商、管理软件商合作推广
路径3：数据变现
核心资产：积累的数万张矫正前后对比数据
变现方式：
- 卖给正畸器械厂商做产品研发参考
- 卖给保险公司做精算模型（不同牙齿问题的治疗成本）
- 训练更精准的AI模型，授权给其他医疗机构使用
合规要求：
- 数据脱敏：删除人脸信息，只保留牙齿部分
- 用户授权：在隐私政策中说明数据用于科研和模型训练
- 不售卖原始照片，只售卖统计分析结果
六、结语
传统口腔科获客依赖地推、广告、转介绍。AI效果图的价值在于把获客成本降低，同时把转化率提升。
让客户在决策前就能看到结果，减少不确定性，加速成交。
技术门槛几乎为零，真正的门槛是谁先动手做。
先行者能享受红利，跟随者只能卷价格。
