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GPT Image 2 多角度商品图对不上：一致性的 6 个维度，哪 2 个该直接转后期

同一件商品出正面、45 度、侧面图，颜色变了、logo 漂了、材质对不上。这篇不给参数表，把一致性拆成视角、光照、形状、材质、颜色、logo 六个维度，说清各归谁管、哪两个锁不住，以及该停手转后期的四个信号。截至 2026-07。

AI 修图后，包装上的品名、规格、净含量和日期可能只改了一笔。本文给出修前与修后 OCR 对照、差异分级、人工回看和批量交付的六步 SOP，并说明何时必须回滚或补拍。

商品图精修返工，往往不是工具选错，而是顺序错了。本文用 Photoshop 图层思路说明什么时候先抠图，为什么补光早于局部精修，以及放大和最终质检该放在哪里。

产品精修不能只看结果变亮。先核对原始素材、材质预设和生成结果是否一致；出现塑料预设与金属结果冲突时，按可见材质、结构和污渍处理逐项验收，不合格就拒绝定稿。

美妆瓶罐图需要优化时，先判断问题来自背景环境还是瓶身高光与反射，再按保护字段、可变区域和验收顺序选择预设。

商品图去杂物时，先保护主体再处理背景，最后用局部重绘补齐环境。本文拆开选区、消除、重绘和验收四步，说明哪些地方能改、哪些细节必须保留。

同一 SKU 多张商品图看起来不像一套，常见原因不是少了统一滤镜，而是主体证据、光影、构图和输出规则没有分层。本文给出样图定标、分组处理、批量返检和回退方法。

小团队批量使用 gpt-image-2.5 生成 SKU 商品图时，先统一命名、参考图、提示词、抽检和归档规则，减少风格漂移。

gpt-image-2.5 生成图在裁剪、改尺寸、压缩和上传前，先检查主体、比例、体积、格式和版本留档。

用 gpt-image-2.5 生成商品主图前，先确定画幅、比例、主体占比和安全边距，避免后期裁剪才发现构图不合用。