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烧烤温度计商品图别只修干净：探针、量程和电池盖要留证据

烧烤温度计不是普通厨房小工具，商品图要让买家看清探针尖端、量程刻度、电池盖和收纳细节。本文按证据层拆解 AI 修图边界，避免把安全信息修成售后风险。

盒装秋葵图不能只追求更绿。本文从生鲜电商返检的第一性原理出发，拆解棱脊、切口、冷凝水和标签为什么比单一颜色更能支撑新鲜度判断。

腊味礼盒图不是越油亮越高级。本文用一次脱敏复盘拆解肥瘦层、真空袋、产地标和日期码的修图边界，帮运营把信任证据稳稳留在图里。

干香菇礼盒图不能只追饱满、干净和油亮。菌褶颜色、菌盖裂纹、产地标、日期码这些细节，正在变成买家判断干货等级和可信度的证据。

Google Universal Cart 把兼容性提示放进购物路径后，电脑机箱风扇商品图要同时给真人和 AI 购物助手读懂尺寸、接口、螺丝孔和风向证据。

盒装茭白商品图不要只追求白净通透。本文从笋壳、水痕、切口、保鲜膜冷凝水和等级标签拆解修图边界，帮生鲜团队把新鲜度证据留在图里。

商品图用 AI 修过以后，不能只看上线版好不好看。本文按原图、图叮 AI 初稿、人工修订和上线版 4 个版本，回答运营、客服和修图师怎么留证、怎么验收、怎么减少返工争议。

售后举证图不是越干净越好。本文从证据、瑕疵和背景三类对象出发，说明图叮 AI 修图前该先保护哪些信息，再清理哪些拍摄问题。

AI 修图翻车往往不是模型突然失控，而是提示词把商品事实也交给了模型。本文从一次过度修图复盘讲起，拆清局部保护、禁改词、小样试跑和回滚的顺序。

AI 修图不能只追求整齐统一。本文从一次脱敏复盘切入，拆清材质、阴影、标签和组图角色 4 类必须保留的差异，给图叮验收表一套可执行边界。