Behöver ert företag hjälp med att implementera AI? Kontakta oss och få prisoffert här →
AI Skolan
januari 22, 2026

Replicate + Google Sheets: logga inpaintade bild-URL:er

Rickard Andersson Partner, Nodenordic.se

Du kör ett inpainting-jobb, resultatet ser kanon ut, och sedan försvinner länken in i en Slack-tråd, en webbläsarflik eller någons urklipp. Nästa dag behöver du exakt den bilden igen. Lycka till.

Marknadschefer som rör sig snabbt i produktionen av creatives känner det här mest. En designer som gör många maskade ändringar märker det också, och det gör även byråägaren som försöker hålla kundarbete spårbart. Den här automatiseringen för Replicate Sheets-loggning ger ett enkelt resultat: varje färdig inpaint returnerar en korrekt formaterad bild-URL och loggas på samma sätt, varje gång.

Det här arbetsflödet kör Replicate inpainting, väntar tills jobbet faktiskt är klart och förbereder slutresultatet så att det är redo att sparas och delas. Du får se hur det fungerar, vad du behöver och var team oftast går bet.

Så fungerar automatiseringen

Se hur detta löser problemet:

n8n Workflow Template: Replicate + Google Sheets: logga inpaintade bild-URL:er

Utmaningen: URL:er till inpaintade bilder kommer bort

Inpainting är redan en process med ”många versioner”. Du finjusterar masken, justerar styrka, ändrar antal steg, kör igen, jämför resultat och väljer vinnaren. Det stökiga är vad som händer efter att bilden har genererats. Den slutliga URL:en hamnar i ett API-svar, en konsollogg eller ett slumpmässigt meddelande någon skickade samtidigt som de gjorde annat. Senare, när du behöver återanvända bilden i en annonsproduktion, en landningssida eller en kundpresentation, slösar du tid på att leta, köra om eller gissa vilken version som blev godkänd.

Det drar snabbt iväg. Här är var det faller isär i riktiga team.

  • Folk kopierar och klistrar in output-länkar i fel dokument, och sedan hittar ingen den slutliga bilden senare.
  • Flera inpainting-körningar flyter ihop, så du tappar vilka inställningar som gav det ”bra” resultatet.
  • Manuell kontroll av jobbstatus stjäl fokus, särskilt när resultaten tar längre tid än väntat.
  • Utan en konsekvent logg blir överlämningar mellan kreativt team och marknad till ”kan du skicka igen?”-konversationer.

Lösningen: kör Replicate inpainting och förbered ett loggbart resultat

Det här arbetsflödet gör Replicate inpainting till en repeterbar, spårbar process. Du startar det manuellt när du är redo att generera en ändring, och sedan använder det din Replicate API-nyckel på ett säkert sätt för att skicka in en inpainting-”prediction” (Replicates term för ett jobb). När jobbet startar fångar arbetsflödet prediction-ID:t så att det kan kontrollera status utan att du behöver hänga i dashboards. Det väntar kort, pollar Replicate efter status och loopar tills resultatet är klart. När bilden är redo formaterar arbetsflödet ett korrekt formaterat resultat som innehåller den slutliga bild-URL:en plus nyttig kontext som tidsstämplar och modellen som användes (simbrams/ri), så att resultatet är redo att lagras i Google Sheets eller skickas vidare till andra automatiseringar.

Arbetsflödet börjar med en manuell trigger och skickar sedan din bild och mask till Replicate med parametrar du styr. Därefter övervakar det jobbet tills det är klart. Till sist producerar det en strukturerad payload med fokus på URL:en till den inpaintade bilden, vilket är exakt det du vill ha i en kalkylbladslogg.

Vad som förändras: före vs. efter

Verklig effekt

Säg att ditt team skapar 10 maskade edits i veckan för annonser och produktbilder. Manuellt lägger du vanligtvis runt 5 minuter per körning på att kopiera den slutliga URL:en, notera vilken version det var och tala om för någon var den hamnade (cirka 50 minuter per vecka). Med det här arbetsflödet triggar du körningen, väntar medan det pollar i bakgrunden och får en korrekt formaterad slutlig bild-URL som är redo att läggas in i Google Sheets. Din aktiva tid blir närmare 10 minuter totalt, mest i början.

Krav

  • n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
  • Alternativ för egen hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
  • Replicate för att köra simbrams/ri inpainting-jobb
  • Google Sheets för att lagra output-URL:er och metadata
  • Replicate API-nyckel (hämta den i inställningarna för ditt Replicate-konto)

Kunskapsnivå: Nybörjare. Du klistrar in en API-nyckel och justerar några request-fält som bild-URL, mask-URL och parametrar.

Behöver du hjälp att implementera detta? Prata med en automationsexpert (kostnadsfri 15-minuters konsultation).

Flödet i arbetsflödet

Manuell start. Du kör arbetsflödet vid begäran, vilket är perfekt för testning och för kreativt arbete där du inte vill att varje utkast automatiskt skickas någonstans.

Autentisering och request-setup. Arbetsflödet sparar din Replicate API-nyckel och skickar sedan en prediction-request med din input-bild-URL, mask-URL och genereringskontroller som seed, steps, strength och mask blur.

Polling tills klart. Det plockar ut prediction-ID:t från Replicates svar, väntar cirka 2 sekunder och kontrollerar sedan status. Om jobbet inte är klart loopar det och kontrollerar igen. Ingen barnvaktning.

Strukturerad slutoutput. När jobbet är klart formateras resultatet så att den slutliga bild-URL:en, modellnamnet och tidsstämplar blir korrekta fält som kan skrivas till Google Sheets (eller skickas till ett annat verktyg).

Du kan enkelt anpassa vilka fält du lagrar (som seed, steps eller strength) så att det matchar hur ditt team granskar och godkänner bilder. Se hela implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.

Steg-för-steg-guide för implementering

Steg 1: konfigurera den manuella triggern

Det här arbetsflödet startar vid behov så att ni kan testa bildgenerering interaktivt.

  1. Lägg till noden Manual Launch Trigger som trigger för arbetsflödet.
  2. Valfritt: behåll Flowpast Branding som en sticky note för dokumentation (ingen konfiguration krävs).

Steg 2: anslut Replicate API och initiera prediktionen

Lagra er API-nyckel och skicka prediktionsbegäran till Replicate.

  1. I Assign API Credential ställer ni in replicate_api_key till er nyckel (ersätt [CONFIGURE_YOUR_API_KEY]).
  2. I Initiate Image Prediction ställer ni in URL till https://api.replicate.com/v1/predictions och Method till POST.
  3. Ställ in JSON Body till den angivna payloaden, inklusive "version": "1713fdec48707483a50e950ae63212c59293e6abff8abd1834c911b75b881d70" och "input"-fälten (image, mask, seed, steps, strength, blur_mask, merge_m_s).
  4. Aktivera Send Headers och lägg till headern Authorization med värdet {{ 'Bearer ' + $('Assign API Credential').item.json.replicate_api_key }} samt Content-Type med värdet application/json.
  5. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era HTTP Header Auth-inloggningsuppgifter i Initiate Image Prediction.

⚠️ Vanlig fallgrop: Ersätt platshållar-URL:erna för bild och mask i JSON body (t.ex. https://example.com/input.image) med riktiga, åtkomliga URL:er, annars misslyckas prediktionen.

Steg 3: sätt upp spårning och polling av prediktionen

Extrahera prediktions-ID:t, vänta kort och polla sedan statusen tills den lyckas.

  1. I Derive Prediction Identifier låter ni Mode vara inställt på runOnceForEachItem och använder den angivna JavaScript-koden för att returnera predictionId, status och predictionUrl.
  2. I Pause Before Polling ställer ni in Unit till seconds och Amount till 2.
  3. I Fetch Prediction Status ställer ni in URL till {{ $json.predictionUrl }} och aktiverar Send Headers.
  4. Lägg till headern Authorization med värdet {{ 'Bearer ' + $('Assign API Credential').item.json.replicate_api_key }}.
  5. Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era HTTP Header Auth-inloggningsuppgifter i Fetch Prediction Status.
  6. I Completion Condition ställer ni in ett booleskt villkor där Value 1 är {{ $json.status }} och Value 2 är succeeded.
  7. Säkerställ att falska grenen loopar tillbaka till Pause Before Polling och att den sanna grenen går till Format Final Output.

Tips: Polling-loopen drivs av Completion ConditionPause Before PollingFetch Prediction Status tills status blir succeeded.

Steg 4: konfigurera formatering av utdata

Förbered det slutliga svaret med modellmetadata och den genererade bildens URL.

  1. I Format Final Output låter ni Mode vara inställt på runOnceForEachItem.
  2. Använd den angivna JavaScript-koden för att returnera status, output, metrics, created_at, completed_at och image_url.

Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde

Kör ett manuellt test för att bekräfta att prediktionen slutförs och returnerar utdatabilden.

  1. Klicka på Execute Workflow för att köra Manual Launch Trigger och starta prediktionen.
  2. Bekräfta att Completion Condition till slut routar till Format Final Output med status = succeeded.
  3. Verifiera att slututdata innehåller en giltig image_url och de förväntade metadatafälten.
  4. Slå om arbetsflödet till Active när ni är redo för körningar i produktion.
🔒

Lås upp fullständig steg-för-steg-guide

Få den kompletta implementeringsguiden + nedladdningsbar mall

Se upp med

  • Replicate-autentisering kan löpa ut eller klistras in fel. Om det strular, kontrollera först API-nyckelvärdet som sparats i steget ”Assign API Credential”.
  • Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processingtider. Öka väntetiden om nedströmsnoder fallerar på tomma svar.
  • Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din varumärkesröst tidigt, annars kommer du redigera outputen i all evighet.

Vanliga frågor

Hur snabbt kan jag implementera den här automatiseringen för Replicate Sheets-loggning?

Cirka 30 minuter om din Replicate-nyckel och ditt Sheet är redo.

Kan icke-tekniska team implementera den här Replicate Sheets-loggningen?

Ja. Du skriver ingen kod, men du klistrar in en API-nyckel och fyller i bild- och mask-URL:erna.

Är n8n gratis att använda för det här arbetsflödet för Replicate Sheets-loggning?

Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen hosting och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer startar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna med Replicate-kostnader, som varierar per modell och körtid.

Var kan jag hosta n8n för att köra den här automatiseringen för Replicate Sheets-loggning?

Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller egen hosting på en VPS. För egen hosting är Hostinger VPS prisvärd och klarar n8n bra. Egen hosting ger obegränsade körningar men kräver grundläggande serveradministration.

Hur anpassar jag den här lösningen för Replicate Sheets-loggning till mina specifika utmaningar?

Du kan justera vad som skickas till Replicate genom att ändra fälten i HTTP Request-steget ”Initiate Image Prediction” (image, mask, seed, steps, strength, blur_mask). Om du vill ha andra output-kolumner ändrar du steget ”Format Final Output” så att det innehåller de fält ditt team granskar. Vanliga justeringar är att spara parametrarna som användes för varje körning, lägga till ett mer lättläst ”projektnamn” och fånga färdigtidsstämpeln för revisionsspår.

Varför misslyckas min Replicate-anslutning i det här arbetsflödet för Replicate Sheets-loggning?

Oftast är det en ogiltig eller utgången API-nyckel som är sparad i steget ”Assign API Credential”. Det kan också vara en felaktigt formaterad bild- eller mask-URL som Replicate inte kan hämta. Om du kör många jobb kan du också slå i rate limits, så att statuskontrollerna börjar fallera tills belastningen går ner.

Vilken kapacitet har den här lösningen för Replicate Sheets-loggning?

På n8n Cloud Starter arbetar du inom din månatliga körningsgräns, så team med högre volymer brukar uppgradera plan. Om du kör med egen hosting finns ingen körningsgräns, men din server måste fortfarande hantera pollingen och eventuella parallella körningar. I praktiken kan de flesta små team köra dussintals inpainting-jobb per dag utan drama, så länge de håller Wait-intervallet på en rimlig nivå.

Är den här automatiseringen för Replicate Sheets-loggning bättre än att använda Zapier eller Make?

Ofta, ja, eftersom polling-loopar och ”vänta tills klart”-logik är mer naturligt i n8n. Zapier och Make kan göra det, men du kan landa i högre kostnad för upprepade kontroller och extra steg. n8n ger också möjlighet till egen hosting, vilket blir viktigt när du kör mycket creative ops. Den ärliga brasklappen är setupen: du lägger lite mer tid på att få det rätt första gången. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation för din exakta volym och verktygsstack.

När dina inpainting-resultat loggas pålitligt blir allt nedströms enklare: godkännanden, återanvändning, rapportering och till och med fakturering. Sätt upp det en gång och sluta behandla ”var är den där länken?” som en normal del av jobbet.

Kontakta oss

Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.

×

Använd mall

Få direkt tillgång till denna n8n-arbetsflödes JSON-fil

Launch login modal Launch register modal