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工业品轴承激光刻字和铭牌：AI 修图后怎么复核才不误导采购

工业品轴承图不能只把金属修亮。激光刻字、型号铭牌、内外圈边线和包装标签都关系到采购判断，本文整理 AI 修图后的复核问题清单。

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。

潮玩手办和盲盒商品图不能只追求干净漂亮。盒角、封口贴、防伪贴、涂装点和透明底座都关系到品相判断，本文用 7 个问题整理 AI 修图前后的检查边界。

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。

母婴推车图不能只修得温柔。本文从一次团队讨论切入，说明安全扣、轮组、刹车、面料和宝宝距离感才是推车场景图的信任来源，也决定家长敢不敢继续看详情页。

建材五金图不是只拍一个漂亮产品。本文用视觉走查方式拆解纹理、孔位、螺丝、安装关系和尺寸参照，帮助 B 端买家更快判断能不能用。

酒店民宿房间图不能只追求亮和宽。本文从空间感、灯光、床品和细节承诺四个角度，拆解 AI 修图怎样让房间更真实可信，也更接近客人实际入住时的预期。

宠物用品图最怕尺寸失真。本文从尺寸参照的底层逻辑讲起，拆解猫窝、食盆、玩具和包装在 AI 场景图里的比例检查方法，帮你减少看着好看但买家收到后落差太大的问题。

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。

美妆玻璃瓶修图最怕高光断裂、瓶身变塑料和标签糊掉。本文按步骤拆解玻璃瓶高光、瓶肩反射、标签清晰度和交付复核，适合拿来做批量修图前的检查表。

文章配图常被误解成越写实越高级。本文用一次选图复盘说明，写实场景图和解释型图片各有边界，关键看它们能不能帮读者理解正文。

眼镜配饰出图常被搜索的问题集中在试戴、镜片反光、脸型匹配和细节展示。本文按搜索意图回答5个问题，并和图叮AI眼镜配饰场景联动。