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场景教程

29 大行业场景,共 1614 篇实战教程

产品精修

一人 AI 修图工作室 30 天从摸索到稳定接单:我踩过的 7 个坑

一个人做 AI 修图工作室,从第 1 周选工具崩溃到第 4 周建立稳定客户,30 天里踩的 7 个坑每一个都真实扣过钱。这篇文章把时间线、事件和教训按周拆开讲清楚,适合想单干一人工作室的新接单者做参考。

产品精修

AI 修图定价 2.0:从按张计费转到按价值计费的 3 个关键决策

按张计费把修图压缩成一堆数字,大客户越压越便宜。2026-03 一位美妆精修对接人拒掉三家低价大单后重做 SKU:老 SKU 按张保留散客,新 SKU 按月维护整条产品线视觉。这篇文章拆他那三天改价的 3 个决策——客户画像、价值锚点、合同结构。

AI生图

GPT Image 2 做汽车配件产品图:装车场景 / 细节图 / 规格展示 3 类实操(截至 2026-04)

截至 2026-04 在图叮AI 上用 GPT Image 2 跑了几百张汽配测试图后的复盘:装车场景、接口细节、规格草稿 3 类需求分别拆适用产品 / 参考图组合 / prompt 要点 / 交付率评估,哪类能直接用、哪类只能当草稿、哪类基本不要碰。

AI生图

GPT Image 2 做美妆电商产品图:口红、眼影、护肤 3 类瓶身与色号实操

图叮AI 接入 GPT Image 2 之后,美妆电商最关心的就是口红管、眼影盘、精华瓶这三大类到底怎么出图。这篇按品类拆开讲痛点、参考图组合、prompt 模板和可能翻车的点,把 AI 摆到美妆产品图流程里的正确工位上。

AI生图

GPT Image 2 做建材装修图:瓷砖铺贴、五金装配、整屋对比 3 类场景实操

截至 2026-04 在图叮AI 上用 GPT Image 2 跑瓷砖铺贴、五金装配、整屋前后对比三类建材装修图的实操记录,每类给出适用产品、参考图组合、prompt 要点和翻车规避清单,帮建材电商少走几轮试错。

AI生图

GPT Image 2 做详情页长图:分段出图 + 图叮精修 + 拼接的完整工作流

详情页长图 3000-6000 像素一整张直出会糊,GPT Image 2 也不例外。这篇按 5-8 段拆稿走一遍:布局规划、分段 prompt、图叮 PS 内统一调色和版式对齐、最后用 PSD 模板拼成一张平台合规长图。

AI生图

GPT Image 2 做餐饮美食出图:菜品、饮品、外卖封面 3 类场景实操

图叮AI 接入 GPT Image 2 之后,餐饮老板问得最多的是菜品拍不出食欲、饮品冰块像塑料、外卖封面撑不过首屏。这篇按中餐/西餐/日料、咖啡/奶茶/鸡尾酒、美团/饿了么 3 条线拆开讲 prompt、参考图和翻车点,截至 2026-04 的实操结论。

AI生图

GPT Image 2 合成家居场景图:客厅 / 卧室 / 书房 3 种场景的 prompt 与翻车规避

截至 2026-04 在图叮AI 上用 GPT Image 2 跑完客厅、卧室、书房 3 种家居场景图的实战记录,每种场景给出典型产品组合、参考图用法、prompt 要点和翻车规避清单,帮家居电商少走几轮试错。

AI生图

GPT Image 2 做母婴行业产品图:玩具 / 婴儿用品 / 亲子场景(含合规要点)

母婴品类对图片真实性格外敏感,AI 生图稍不留神就踩平台审核和家长信任双重红线。这篇按玩具 / 婴儿用品 / 亲子场景三类拆 GPT Image 2 的可用边界、参考图组合、prompt 要点和翻车规避,截至 2026-04 的实操结论。

AI生图

GPT Image 2 一张商品图适配 4 平台:淘宝 / 抖音 / 小红书 / 拼多多 的比例与风格差异(截至 2026-04)

同一款产品铺淘宝、抖音、小红书、拼多多 4 个平台,比例和风格完全不同。这篇讲清 GPT Image 2 一次出图、多平台衍生的完整做法:参考图怎么锁主体、prompt 怎么按平台切、各平台可用率和翻车点。

AI生图

GPT Image 2 做社媒种草图和短视频封面:小红书 / 抖音电商 2 大场景的视觉要点

截至 2026-04 在图叮AI 上实测 GPT Image 2 做社媒素材后沉淀的 2 大场景拆解:小红书种草图要的是生活证据,抖音封面要的是识别速度。含视觉要点、参考图组合、prompt 模板、6 个真实翻车复盘和改法。

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GPT Image 2 出图 5 大常见问题修复:色彩漂移 / 商品变形 / logo 丢失 / 光影不统一 / 比例错配

截至 2026-04 在图叮AI 实测 gpt-image-2 后沉淀的 5 类高频翻车场景:色彩漂移、商品变形、logo 丢失、光影不统一、比例错配。每类给出典型案例、诊断顺序、以及低成本重试 / 约束输入 / 局部接管三档修复路径的取舍建议。