标签：AI修图
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GPT Image 2 把产品画变形了？五步判定几何失真并找回轮廓
GPT Image 2 生成的瓶身、圆口或直棱变形时，先按五类失真定位，再区分正视与透视，用中轴、椭圆、消失点和真实比例复检；最后按轻修、换真实素材或重新生成分流，并说明图叮网页工具与 PS 插件的真实边界。
GPT Image 2 出图有噪点：三类成因分别怎么救（有一类根本不用重生成）
同样叫噪点，来源可能完全不同：暗部的彩色杂点、整张均匀的粗颗粒，还有一类根本不是模型给的——是导出成 JPEG 时压出来的方块。这篇给三类噪点各自的肉眼判据、救法和停手线，每条判据你都能在自己的图上复现。
AI 生图手部和肢体崩坏怎么修：先分清坏的是数量、姿态、透视还是粘连，再决定重生成还是切 PS
AI 出图人物的手总是坏。这篇讲清手为什么是扩散模型的结构性弱点，再按坏法分诊：手指数量、关节姿态、整只手的透视、手与物体粘连，各缺哪类信息、各走哪条路，以及为什么反复重抽不会让下一次更容易中。
GPT Image 2 出图色彩断层（banding）怎么修：先分清是模型生成的还是导出引入的
渐变区裂成阶梯状色带，多数人第一反应是改 prompt 重生成。但色带有两个来源：模型生成时的色阶不足，以及 8 位位深、有损压缩、色彩空间往返在导出环节引入的。本文给一个你自己就能跑的判定法，再按导出、重生成、抖动、手工修分四层给修法。
GPT Image 2 边缘伪影和鬼影怎么消干净：模型光环与抠图残边是两种病
商品边缘浮着一圈光晕、鬼影、假描边。这篇把它拆成两类：模型出图时高对比边界的过冲，和抠图换背景留下的残边。两者长得像，成因和修法是两回事。先给 30 秒的分辨法和各自的快修，再讲透背后那两条你自己能验的数学。
GPT Image 2 出的图放大就糊：原生 4K 和后期放大不是一回事
图已经出了、一放大就糊，这篇不帮你选档位，只讲清楚为什么原生高分辨率和后期放大不是一回事、放大救得回什么救不回什么，以及一条你自己就能判定的分界线。
PNG、JPG、WebP 转 ICO 为什么会糊：尺寸、透明边缘和 contain/cover 这样选
PNG、JPG 或 WebP 转成 ICO 后发糊、出现白边、主体被裁掉，常见原因是小尺寸重采样、透明像素和适配方式不合适。这篇讲清源图怎么选、contain 与 cover 如何取舍，以及 16、24、32px 图标该怎样按实际大小验收。
同一 SKU 的主图、细节图和场景图，提示词该怎么分开写
同一款商品的白底主图、材质细节图和使用场景图，不能共用一套模糊提示词。本文按交付职责拆成五步，讲清每类图允许改什么、必须保什么，以及整组图片如何验收。
Image-2 商品换场景后像悬空？主光、接触影和材质反射要分开看
Image-2 商品场景图显得悬空时，从主光方向、接触阴影和材质反射三项定位问题，再决定重生成还是后期修正。
AI 修图前后怎么对比才靠谱？滑块、叠加和像素差异这样选
AI 修图验收时，滑块看整体，透明叠加找位移，像素差异查机器变化；先统一尺寸和对齐规则，再判断是否返工。