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AI 生图换模型后要重新验收什么？用固定任务集检查改善与退步

新模型在几张样图上更好，不代表整套商品图流程都能迁移。本文用配对任务矩阵、失败分类与相同候选预算比较新旧结果，区分首次命中、挑选成功和交付成本，避免把演示样例当成升级依据。

服装 AI 试穿的难点不只是人像自然。本文针对条纹、格纹和重复印花，拆解衣片、缝线、遮挡与褶皱关系，提供花纹锚点记录和分区核对方法，避免把花纹连贯误认为衣服还原正确。

透明商品换景不能只看抠图边缘。本文区分透明度合成、背景透射、表面反射与折射，用浅色、深色和带线条背景的诊断方法，说明 AI 溶图打光何时可用、何时应补拍素材。

AI 图片成本不只是每次生成扣多少积分。本文给出按验收成片计算的成本公式，用明确的假设数据拆解失败生成、人工修正和固定费用，并说明图叮网页 AI 积分与 PS 会员的区别。

Google 为 Nano Banana 2 公布了图中文字与本地化能力。本文用语言和市场的四格测试，拆解跨境广告中的翻译、单位、权益与画面变化，帮助团队避免一次改太多而无法定位错误。

依据 OpenAI 2026 年 9 月发布的官方系统卡，拆解 ChatGPT Images 2.5 的编辑一致性、信息图布局与创作控制变化，并解释哪些结论不能从安全评测推导，帮助设计团队制定有边界的试用方案。

小团队批量使用 gpt-image-2.5 生成 SKU 商品图时，先统一命名、参考图、提示词、抽检和归档规则，减少风格漂移。

gpt-image-2.5 生成图在裁剪、改尺寸、压缩和上传前，先检查主体、比例、体积、格式和版本留档。

用 gpt-image-2.5 生成商品主图前，先确定画幅、比例、主体占比和安全边距，避免后期裁剪才发现构图不合用。

用 gpt-image-2.5 图生图前，先检查参考图的主体、材质、文字和背景，避免把输入问题带到生成结果里。

检查 gpt-image-2.5 生成商品图中的文字、logo 和标识，确认没有改写、乱码、错字或多余品牌信息。

商品图去杂物时，先保护主体再处理背景，最后用局部重绘补齐环境。本文拆开选区、消除、重绘和验收四步，说明哪些地方能改、哪些细节必须保留。