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婚礼请柬图被退回：烫金、纸纹和日期字号，AI 最容易修错哪里

婚礼请柬商品图不能只追求干净。本文从一次返工复盘写给婚庆物料店主，拆开烫金边、纸纹、日期字号和套封方向，说明哪些细节应锁住，哪些瑕疵才适合交给 AI 修。

虚拟试穿和 AI 购物助手正在把服装图变成可计算证据。修图时只追求顺、白、瘦，反而可能让版型、面料、尺码和色彩信息失真。

窗帘商品图不能只追求样板间氛围。本文把氛围型图和证据型图放在同一场景里比较，说明遮光率、褶皱垂感、轨道配件和色差边界该怎么保留。

草莓礼盒图交给外包或 AI 修图前，先把果粉、水珠、蒂头、碰伤、冷链标签分成禁改区、可修区和验收项，减少漂亮但失真的返工。

墙纸壁布详情页不能只靠漂亮样板间图。本文按成交、退换货、外包协作和 AI 修图边界四个维度，对比样板间合成图与近景证据图该怎么分工。

婴儿浴盆商品图不能只修得干净透亮。本文按 5 步拆开排水塞、水温卡、折叠铰链、防滑脚和容量线，帮母婴电商返检 AI 修图是否保留了安全证据。

冲锋衣商品图不是只看好不好看，还要保住压胶条、拉链齿、吊牌和水洗标这些交易证据。本文公平比较 Photoshop 生成式填充与图叮 AI 的适用边界。

智能插座图不能只修得干净。插脚形态、认证标、开关灯、功率字和外壳缝隙一旦被 AI 改写，详情页会把安全参数说错，售后也更难解释。

婚礼席位卡、桌卡和感谢卡不是普通纸品图。姓名、日期、桌号、纸张纹理和烫金边会被客人反复核对，AI 修图要先锁信息，再处理色偏、压痕和背景。

劳保鞋商品图不是普通鞋图。钢包头轮廓、防刺穿标识、鞋底纹路和合格信息都影响采购判断，AI 修图要先锁住证据，再处理脏点、色温和背景。