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同一商品多个 AI 场景图，背景一致性怎么验收？

同一商品的多张 AI 场景图，不必把背景做成一模一样。本文从光源方向、材质反光和透视关系三方面拆开验收，并给出发现不一致后的返修路径。

图片打码最容易漏的不是大块敏感信息，而是边角、上下文和导出副本。本文按打码前清单、处理中覆盖、导出后复核三层检查，逐项核对身份证号、车牌、人脸和聊天记录等隐私区域。

AI 场景图里的招牌、书脊和包装标签，常会出现像文字却没有实际含义的伪文字。本文按高发区域、识别顺序和处理路径，给出一套交付前检查方法。

AI 转身的背面图是推理出来的，验收重点和正面不同。按背面版型、侧缝图案连续性、领口标签三类核对点过一遍，再决定能不能进详情页。

营业执照、商标证、授权书扫描件被平台打回，多半不是资质问题而是图的问题。按打回原因分型排查，上传前照清单过一次，少来回折腾。

改价时图上旧价没换干净，是价格投诉的高发来源。按位置清点含价图、分路径更换、按点位验收旧价残留，把改价期图片管成一张清单。

AI 生成的模特图和服装图里，尺码表、洗标、吊牌文字可能是模型编出来的。按位置找字、放大比对实物、再定保留或替换，三步核验避免误导买家。

售后指引卡从内容结构、尺寸选择到二维码静区和打样验收的完整顺序，印前拦住扫码失败和内容违规两类高发问题。