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AI 购物代理开始读商品图：主图别只给人看

OpenAI、Google 和 Microsoft 都在把购物体验推向对话式发现、视觉识别和代理式零售。商品图不再只影响点击率，也会影响 AI 能否读懂型号、材质、接口和使用边界。

猕猴桃礼盒商品图不能只追求果面饱满。本文用 4 个维度对比“精修卖相”和“证据保留”，拆清产地标签、等级贴、封口和果面瑕疵怎么处理更稳。

仓鼠跑轮商品图不是单纯修干净就好。本文从客服售后视角拆解轴承、缝隙、直径标和底座证据，说明哪些区域该清理，哪些要保护，哪些应该退回补拍。

商品图原始大图通过，不代表上线图一定安全。本文复盘二次压缩后的返工风险，拆解边缘锯齿、细小文字、透明边和阴影层该怎么返检。

营地灯串图不能只修成氛围照。本文按灯珠、快接头、防水帽、电池盒和挂钩 5 个区域拆解，说明图叮 AI 修图时哪些地方该清理，哪些地方要锁住。

窗帘磁吸绑带图不能只修得柔顺高级。本文把磁扣、绳结、流苏、面料纹理和色差拆成三种处理路径，帮家居电商团队判断哪些能交给图叮清理，哪些要局部保护，哪些该退回补拍。

自动感应皂液器看起来只是浴室小物，修图时却容易把出液嘴、感应窗、容量线和电池盖修成售后问题。本文按四张检查图拆解，给运营和修图师一套返检顺序。

柿饼礼盒图不是越橙、越圆、越干净越好。本文对比两种修图方案：把礼盒修得更饱满，还是保留白霜、蒂头、压痕和产地封签，给原产地农产品团队一个更稳的交付判断。

办公桌亚克力隔板商品图不能只把画面修通透。本文用 FAQ 拆开夹具、透明边、倒角、尺寸贴和安装参照，适合运营交给外包修图师前做标注。

平衡板商品图不能只修得干净。本文从一次内部返工复盘切入，拆防滑颗粒、弧形底、承重标和落地阴影的保留顺序，帮助运动健身商家减少售后解释风险。