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田牧村

作者 · 共 5 篇文章

"拍了一辈子村子,今年第一次让 AI 替我修村子里的天空——心里别扭但片子真好看了。"

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玩具店客服桌面上复核儿童黏土套装商品图并圈出色号模具边包装清单和安全标签
潮玩手办AI修图产品精修行业实战

给玩具店客服的一封信:黏土套装图别把色号、模具边和安全标签修没

儿童黏土套装图不能只追求色彩整齐。本文从客服和家长核对视角,拆清色号、模具边、包装清单和安全标签为什么要保留,避免 AI 修图把可解释证据抹掉。

手机信息流里一张商品封面同时保留商品边缘、评论截图和安全区
社交媒体AI修图电商设计

社媒商品封面别只修漂亮:商品边缘、评论截图和安全区正在变成信任证据

社媒商品封面不只是吸引点击的海报。商品边缘、评论截图、安全区和参考图版本,会在用户点进前先完成一次信任筛选,修图时要把这些证据留下来。

工业脚轮商品图上标出刹车片轴承承重标安装孔和接触阴影
工业品产品精修AI修图电商设计

工业脚轮图别只修亮:刹车片、轴承和承重标才是采购证据

工业脚轮商品图不能只追求金属更亮、背景更干净。交付前要按刹车片、轴承、承重标、安装孔和接触阴影逐项核对,避免 AI 把采购判断需要的证据修没。

桌面上并排显示商品主图、结构化商品信息和 AI 购物对话界面的工作台
电商设计AI修图产品精修行业观点

AI 购物代理开始读商品图:主图要留下哪些证据

Google、OpenAI、Criteo 和 Meta 都在把购物发现推向 AI 助手。商品图不能只追求好看,还要让模型读懂材质、规格、场景和可信证据。

羽绒服商品图返检骨架图展示原图、AI 修图层和实物交付之间的四条检查线
服装电商AI修图产品精修质检清单

羽绒服商品图 AI 修图返检:充绒格、压线和洗标信息哪些不能修错

羽绒服商品图不能只修蓬松和干净。本文用 4 张图拆清充绒格、压线、洗标吊牌和色差边界,帮服装电商在 AI 修图后做一轮可追溯返检。