标签：AI生图
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AI 购物助手开始读商品图：图片要给人看，也要给机器看
ChatGPT 和 Google 的 AI 购物体验都在强化图片、商品详情和可对比证据。电商团队修商品图时，不能只追求好看，还要让 AI 购物助手读得清 SKU、材质、文字和边界。
AI 场景生图上线前返检 FAQ：主体、材质、比例和安全区别漏
AI 场景生图好看不等于能上线。本文把商品主体、材质、比例、文字标签和多尺寸安全区拆成 6 个返检问题，帮电商团队判断该修、该重生还是该退回原图。
AI 出图候选稿怎么选：别让最好看的一张破坏整套 SKU 一致性
AI 生图常见的返工，不是没有好图，而是团队把单张最好看的稿子放进了一组不一致的 SKU。本文给一套候选稿 review SOP，帮运营、修图和外包先守住商品证据，再决定哪张图能进详情页。
AI 购物智能体开始下单：商品图要从好看变成可被机器读懂
AI 购物正在从搜索推荐走向站内下单。商品图不能只追求氛围感，还要让购物智能体读懂规格、材质、颜色、尺寸和证据细节，减少误判。
AI 商品图参考图越多越好吗：先定主参考、禁改区和回滚图
AI 商品图不是参考图越多越稳。本文从工时、返工和证据链三条线，判断什么时候多给参考，什么时候先定主参考、禁改区和回滚图。
图叮 AI vs Midjourney：眼镜架商品图先保住哪些证据
Midjourney 适合做眼镜氛围图和创意提案，但眼镜架商品图交付更怕镜片、鼻托、螺丝位和型号证据被改写。本文按电商精修链路比较两者，并说明为什么这类批量任务更推荐图叮。
旧 prompt 突然不稳：AI 商品图回归失败后，先别急着重写
旧 prompt 在模型更新后突然漂移，不一定要整套推倒重来。本文用一次内部复盘拆开样张、变量和回滚顺序，帮助电商团队判断什么时候保留旧流程，什么时候重新写图叮任务。
同一款香薰机 AI 场景图，给 1 张、3 张、5 张参考图会差在哪？
AI 场景图不是参考图越多越稳。本文用一款香薰机做单案例复盘，拆解 1 张、3 张、5 张参考图分别会带来哪些商品证据、材质和场景偏差。
商品背景别急着重生成：换背景、扩图和重生成怎么分工
同一张商品图做背景处理时，换背景、扩图和重生成不是同一个任务。本文按输入条件、风险位置和交付口径拆清三条路，帮电商团队少返工。
服装 AI 模特图过稿：运营先看版型证据，不是氛围
AI 模特图交给运营过稿时，最容易吵的不是好不好看，而是肩线、腰省、面料纹理和尺码证据有没有被修没。本文给出一套过稿前的复核顺序。