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商品尺寸对比图怎么排？参照物不是装饰，先交代实测来源

商品尺寸对比图要把参照物的来源、测量口径和摆放关系写清，避免用装饰物制造错误比例暗示。

AI 商品图不是生成后直接上架。本文用阶段输入、交付物、放行条件与退回位置组织需求、制作、验收、导出和复盘，并提供专题阅读路线，帮助团队定位真正卡住的环节。

透明商品换景不能只看抠图边缘。本文区分透明度合成、背景透射、表面反射与折射，用浅色、深色和带线条背景的诊断方法，说明 AI 溶图打光何时可用、何时应补拍素材。

服装 AI 试穿的难点不只是人像自然。本文针对条纹、格纹和重复印花，拆解衣片、缝线、遮挡与褶皱关系，提供花纹锚点记录和分区核对方法，避免把花纹连贯误认为衣服还原正确。

图片 SEO 不等于给文件名堆关键词。依据 Google 官方指南，本文说明商品图的 HTML 展示、alt、关联正文、格式体积和 AI 元数据边界，帮助设计与开发交付能被理解、也方便用户使用的图片。

生成更多广告图不等于获得有效实验。本文说明如何固定受众与投放条件、只改变一个主要视觉变量，并结合假设数据解释小样本波动、提前停止与点击转化不一致的问题。

同一套提示词不适合所有材质和形状。本文把跨 SKU 商品图拆成固定变量、适配变量和事实变量，提供母版参考、材质例外与缩略图检查方法，让批量出图保持品牌一致而不是机械雷同。

制作前应先确定交付目标，再选择图片处理路径。本文比较补拍、常规修图、局部 AI 修改与概念生成的输入条件、可交付结果及后续验证成本，避免把探索方案和真实商品销售图混为一谈。

修图软件里正常，浏览器或手机里却变色，不一定是 AI 改错。本文区分 RGB 数值、ICC 配置文件与显示环境，用两组对照定位色偏，并解释指定与转换配置文件为何不能混用。

复杂背景抠图的失败不是一类问题。把边缘分成发丝、半透明、硬边、毛绒四型，每型给出失败特征、验收放大区和对应工具路径，避免用同一把尺子验收所有边缘。