场景教程
29 大行业场景，共 4740 篇实战教程
AI 修图第一批样张怎么定：先锁标准图，再批量跑
AI 修图批量交付不能从全量处理开始。本文把图叮首批样张 SOP 拆成选样、禁改区、可变区、小批量试跑和返工口径五步，让团队先稳住标准，再扩大效率。
图叮高清放大前：先判断放大、重修还是补拍
低清商品图不是一键放大就能交付。本文把图叮高清放大前的判断拆成三条路径：能放大的图、该重修的图、必须补拍的图，帮助团队减少无效返工。
商品图返工原因码表：别只写不自然，要分清事实、审美和渠道问题
商品图返工意见如果只写“不自然”“再干净点”，修图师很难判断该回退、局部修，还是交给运营确认。这里给一套返工原因码表，把事实、材质、裁切、版本和审美问题分开。
一组原产地水果礼盒详情页，图叮如何拆产地、规格和冷链证据
原产地水果礼盒详情页不能只看果子漂不漂亮。本文用图叮的拆图思路，把产地凭证、规格标签、果面状态、开箱图和冷链说明分成可验收的证据区。
工业品商品图信任方案：参数、安装和售后证据怎么串起来
工业品商品图不能只修干净。本文把参数牌、安装孔、包装标签和售后解释图串成一条证据链，说明图叮如何帮团队先保住事实，再提升画面。
商品图修图前先做风险板，别让主图和客服图互相打架
商品图返工常不是修图技术问题，而是主图、详情证据图和客服截图承担了不同任务。用图叮前先做风险板，把禁改区、可清理区和需补拍区排清楚。
图叮实验室：同一批商品场景图，先统一背景还是先锁 SKU
同一批手机壳和小配件商品图，先统一背景再修商品，还是先锁住 SKU 证据再扩场景？本文用两条图叮处理路径拆清返工风险和验收顺序。
商品图评审别只问好不好看：每一次改动都要能解释
商品图评审正在从审美判断变成交付解释。本文拆解图叮如何把原图、禁改区、修后版本和上线截图串起来，让运营、修图师和负责人能追踪每一次改动。
AI 修图提示词别先写效果：图叮先写禁改区再写要变什么
AI 修图提示词如果先写“更干净、更高级”，商品事实很容易被模型顺手改掉。本文把效果词和禁改区做成选择题，说明图叮怎样先保护证据，再处理局部重绘、批量一致性和版本回滚。
图叮 AI vs Figma / 即时设计：商品图评审协作，为什么不能替代修图交付验收
Figma / 即时设计适合设计评审、页面协作和物料讨论，但商品图修图交付还要处理原图证据、禁改区、局部重绘、批量返工和上线复核。本文用 5 个维度比较两类工具，给电商团队一个更稳的选型判断。
商品图修图任务板 FAQ：原图、禁改区、修后图和上线版怎么接起来
商品图修图别只靠聊天记录催进度。本文把图叮里的原图、禁改区、修后图、上线版和返工原因拆成任务板 FAQ，帮运营、修图和老板用同一套口径验收。
建材商品图信任方案：样板、安装图和售后图怎么串起来
建材商品图不能只追求干净好看。样板、安装过程和售后举证要能互相对上，图叮修图时也要按这条信任链分区处理。