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AI 修图初稿交付前：先发成片，还是先带版本证据链？

AI 修图初稿交给客户前，快发一张成片很省事，但返修时容易说不清。本文用 4 个维度对比成片交付和版本证据链交付，给团队一个更稳的判断。

咖啡豆商品图不能只追求油亮和高级感。本文从烘焙日期、单向阀、封口压痕和豆面油光，拆解 AI 修图该保留哪些可复购的信任证据。

民宿早餐券、停车券和入住权益卡不是普通纸片图。外包修图前先锁二维码、有效期、使用范围和纸张边角，再用图叮 AI 清灰、稳光和统一色温。

眼影盘修图不能只看干净程度。本文把粉体纹理、压纹、飞粉、色号贴和外盒标识拆开，说明图叮清理、局部重绘和补拍分别该管哪一段。

社媒团购海报不能只按好看修。本文用一次内部脱敏返工复盘，拆解价格角标、二维码、有效期和门店信息哪些能交给图叮清理，哪些必须先锁住。

民宿房卡套和入住说明卡不是普通纸片，二维码、门锁型号、OTA 店名、纸张边角都会影响入住和售后判断。本文按一张图的证据区拆解，给房东和外包修图师一套更稳的 AI 修图流程。

宠物自动喂食器商品图不是越干净越好。本文用一次售后返工复盘，拆解定时屏、粮桶刻度、电源线、出粮口和包装封条该怎么留证据。

穿戴甲商品图不是越显白越好。本文从客服和运营视角拆解色号、甲型、尺码卡、背胶包和试戴图的证据边界，帮美妆电商团队少踩售后坑。

瓷砖样品图不是越干净越好。本文从建材客服视角拆解色差、崩角、批次码和边角瑕疵该怎么修，哪些地方要用图叮保留证据，避免售后解释失去依据。

奶瓶刷和晾干架商品图不能只追求柔软、干净、治愈。本文从刷毛、硅胶头、手柄挂孔和沥水结构推导母婴清洁小件的 AI 修图边界。