标签：电商设计

共 765 篇文章

AI 生图场景图 vs 原图精修：电商商品图该选哪条路

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。

水果礼盒修图不能只看果面够不够亮，压痕、产地标签、等级信息和套装规格都要逐项返检，避免把真实购买判断修没，也减少上线后的售后解释成本。

跨境主图不能只修得干净，白底边界、包装数量、认证标识和平台裁切都会影响审核与买家理解。本文用 FAQ 拆一套可执行返检清单。

通勤双肩包图不能只修外观，内衬、暗袋、拉链头、肩带和容量标签都会影响买家判断。本文用 FAQ 拆出上线前必查的返检边界。

原产地农产品图不能只把礼盒修漂亮。溯源码、批次日期、产地标签和检测文件都关系到信任，本文用 5 步整理 AI 修图前后的复核方法。

AI 扩图能把方图快速改成横版海报，但最容易出错的不是背景不够漂亮，而是商品比例、边缘续写、留白和平台裁切。本文给电商设计团队一套可执行的检查流程。

批量修图质检不该只靠感觉。按 SKU 风险、渠道位置、素材来源、信息准确性和客户容错度，决定 3%、10% 抽检或全检。

生鲜水果图可以修背景、光线和拍摄脏点，但不能把影响成熟度、成色和到货预期的瑕疵抹掉。本文给一套诚实修图边界。

商品图上线前最容易漏掉的不是大瑕疵，而是文字、边缘、阴影、色差、尺寸和命名这些小问题。本文给一套发布前质检清单。

AI 修图返工多，很多时候不是模型不行，而是需求单没有把目标画面、材质边界、禁改范围和导出规格写清楚。本文给一套可复用模板。