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家居大件商品图：CAD 渲染图 vs 实拍精修，详情页转化前该选哪条路

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。

宠物牵引绳商品图不能只追求干净。本文对比卖相优先和安全信息优先两种修图方案，拆织带纹理、金属扣、承重标识和交付成本，适合详情页交付前自检。

运动健身器材图不能只追求干净。哑铃金属划痕、涂层磨损、握把纹理和反光细节，都关系到买家对材质、品相和安全感的判断，返检时要先定保真线。

3C 充电器、数据线和转接头的接口图，不能只追求干净。金属触点、插头方向、认证标识和磨损边界，决定买家能不能判断规格与可信度。

AI修图不会用一个答案替代所有传统修图岗位。本文横向对比4类团队，看清哪些工作会被压缩，哪些能力反而更值钱，也看清哪些环节还得靠人把关。

GPT Image 2 和 Stable Diffusion 3 不适合只用“谁更强”来比较。本文用8个选型术语，帮电商修图团队判断入口、成本、可控性和交付责任。

AI 修图前后对比不能只看画面是否更漂亮，还要看结构、材质、卖点和风险信息有没有被改变。本文给一套审核方法。