标签:AI修图
共 2295 篇文章
← 返回博客首页
图叮 + Notion / 飞书 工作流集成:从接单到交付的协作模板
接单、修图、返修、交付都靠群消息推进,容易漏素材、丢版本。这篇给一套截至 2026-04 可照抄的图叮AI 协作模板:Notion 管 4 张数据库 + 飞书跑审批和文档,把每笔修图订单变成可追踪的任务卡。
AI 修图工作室日报 / 周报 / 月报模板:管理者真用得起的 dashboard
工作室订单一上量,凭感觉管团队就开始失真。这篇给一套截至 2026-04 可照抄的日报 / 周报 / 月报模板,每张表都按填写时长、字段清单、谁来用、数据来源四条线交代清楚,让管理者用最少时间看清产能、利润和风险。
AI 修图行业 5 年预测的 10 个不确定变量:比简单预测更深入
比起拍脑袋说 AI 修图 3 年内全替代真人,更值钱的是把会决定行业走向的不确定变量摊开。这篇列 10 个变量、当前观察、5 年内可能区间、工作室能做什么。截至 2026-04 行业判断、不是数据预测。
AI 修图工作室招聘:找传统修图师 vs 找设计师的 5 个关键差异
AI 修图工作室缺人时该招传统修图师还是设计师?2026 年开年我连续招砸三个修图师,反而是一个不会修图的设计师顶住了急单。这篇文章按技能、上手、薪资、沟通、天花板五个维度拆两类候选人差异,给具体场景判断。
GPT Image 2 做原产地农产品:礼盒图、溯源场景、品牌故事图三类场景实操
原产地农产品用 GPT Image 2 怎么落地?拆礼盒图、溯源场景、品牌故事图三类,每类给典型产品、参考图组合、prompt 要点和翻车规避,截至 2026-04 在图叮AI 实测沉淀。
AI 修图 vs 真人精修:5 年推演(2026 → 2031)的 4 维判断
AI 不是把真人精修一锅端,是把哪些活该 AI 干、哪些活只能真人干分得越来越清楚。这篇按技术、成本、人才、客户预期 4 维度推演 1/3/5 年走向,截至 2026-04 行业判断、不是数据预测。
AI 修图客户沟通话术模板:从需求确认到尾款的 8 个高频场景脚本
AI 修图接单翻车很少是修图本身出问题,多半是沟通某句话没说清。这篇整理需求确认、报价、砍价、拒单、改稿、验收、尾款、售后 8 个高频场景的话术模板,每段给客户语境、错误回应、推荐脚本和关键变量,照抄就能用。
GPT Image 2 做眼镜电商图:白底产品、模特上身、镜片反光 3 类场景
眼镜电商用 GPT Image 2 怎么落地?拆白底产品、模特上身、镜片反光 3 类场景,每类给典型款式、参考图、prompt 要点与翻车规避,截至 2026-04 实测沉淀。
GPT Image 2 做鞋类电商:白底主图、上脚效果、材质细节 3 类场景实操
鞋类电商用 GPT Image 2 怎么落地?拆白底主图、上脚效果、材质细节 3 类场景,每类给典型款式、参考图组合、prompt 要点和翻车规避,截至 2026-04 在图叮AI 实测沉淀。
GPT Image 2 做运动健身:器材、课程场景、运动服饰 3 类实操
运动健身电商用 GPT Image 2 怎么落地?拆器材白底+使用场景、课程海报、服饰上身 3 类,每类给典型款、参考图组合、prompt 要点和翻车规避,截至 2026-04 在图叮AI 实测沉淀。