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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。

服装商品图不能只修版型和面料。吊牌、水洗标、尺码贴和备用扣会影响尺码、成分、退换货和客服解释，AI 修图前要先定证据边界。

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。

婚礼胸花商品图不是只看花材漂亮。本文限定别针、缎带、姓名牌和批量交付四个维度，公平比较 Photoshop 生成式填充和图叮 AI，给小团队一个更稳的选择。

Google Images、Lens 和商品结构化数据正在把主图、alt 与商品信息绑到一起。电商团队用 AI 修图时，不能只看干净程度，还要保住型号、材质、数量和首屏缩略图证据。

工业脚轮商品图不能只追求金属更亮、背景更干净。交付前要按刹车片、轴承、承重标、安装孔和接触阴影逐项核对，避免 AI 把采购判断需要的证据修没。

桌面理线器图不能只把白底修干净。本文按线槽、背胶、标签和安装参照拆成 5 步，说明图叮清理、局部保护和补拍该怎么分工。

贴纸包商品图不能只追求更亮、更干净。刀线、覆膜反光、张数标和比例尺会影响买家判断到手数量、工艺和尺寸，AI 修图前要先把这些证据层保住。

汽车警示三角牌商品图不能只修得鲜红干净。本文用外包交付 FAQ 梳理反光条、折叠铰链、支架铆钉和收纳盒标签的标注、验收和返工边界。

Canva 适合模板、海报和多人协作，图叮更适合民宿房源图的去杂物、扩图、色调统一和真实预期控制。若目标是 OTA 上架前减少返工，这类任务更推荐图叮。