标签：AI修图
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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。
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。
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。
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。
从纯手工迁到 AI，过渡期怎么熬
从纯手工到 AI，最难的不是学工具，是中间那段手感悬空期——老手法开始变慢，新流程还没长稳。这篇给这段过渡起个名字，拆开它为什么绕不过去、会以哪几种方式把人熬崩，再说清它到底在淘汰谁、留下谁。给还在硬熬的人一个判断：熬的是手，练的是眼。
新手修图最常犯的几个错：三个阶段各摔各的跟头
修图的错，新手、进阶、老手各栽各的坑。这篇按阶段拆开：新手栽在手上（磨皮、调色、白平衡），进阶栽在眼上（抠图边缘、跨屏偏色、批量走样），老手栽在判断上（审美对齐、交付标准）。每层三问三答，末尾给一条贯穿三阶段的升级路径。
免费工具的隐性成本：那笔省下的钱，去哪了
免费工具真的免费吗？这篇的观点很直接：成本没消失，只是从付费那一栏挪进了你看不见的几栏——时间、返工和数据锁定。文章用三段证据拆开这三笔暗账，再给一个把隐性成本算进选型的思路，帮你在免费两个字前多想一步。
AI 出图的质检清单：十个检查点，盲测过一遍再上架
AI 出的图能不能直接上架？这份质检清单给你十个可勾选的检查点，从主体变形、多余部件、文字乱码到偏色、伪影和合规标识，一条条盲测过一遍，再说清什么样的图该退回重做、什么样的该转人工精修。