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服装模特图：AI 修顺褶皱 vs 保留版型线，详情页该怎么取舍

服装模特图不能把所有褶皱都修平。本文用一次素材账本复盘，拆清 AI 修图时哪些褶皱该清、哪些版型线必须保留，以及交付前怎么返检。

去杂物后的照片不能只看画面干不干净。本文用阴影、倒影、边缘纹理、交付时间和责任记录五个维度，对比 AI 继续修与退回重选原片的取舍。

原产地农产品礼盒不一定越整齐越可信。本文从信任感、卖点表达、售后风险和批量交付四个维度，对比 AI 统一色泽与保留批次差异的适用边界。

瑜伽垫详情页常在棚拍精修和居家使用场景间摇摆。本文拆解厚度、纹理、防滑、色差和转化风险，给出适合电商团队落地执行的选图判断。

烘焙甜品详情页常纠结内馅要不要靠 AI 修得更饱满。本文按真实感、成本、退货风险和交付速度，对比 AI 修内馅与实拍切面的适用边界。

户外帐篷商品图不要只争论哪张更好看。棚拍精修负责规格信任，营地实拍负责场景判断，详情页应按图位拆分，避免主图和场景图互相抢任务。

家居大件商品图不能只比哪张更好看。本文把 CAD 渲染图和实拍精修拆成输入、约束、输出、验收四个环节，给出适合详情页转化的判断边界。

同一张商品图要做横版活动图或详情页首屏，AI 扩图和重新拍摄不是谁替代谁。本文按保真、速度、成本、审核和返工边界拆开判断。

同一件商品，直接 AI 生图做场景，还是先拍实物再用图叮AI精修？本文按 SKU 保真、速度、成本、审核风险和返工方式拆开比较。

婚庆物料商品图不是越亮越高级。本文用一次内部复盘拆解请柬、喜糖盒、缎带和色卡的 AI 修图边界，帮助商家判断哪些细节该修干净，哪些真实材质不能动。