场景教程
29 大行业场景，共 4782 篇实战教程
Image-2 同一商品生成多张图怎么保持一致？颜色、数量和比例分开验收
Image-2 同一商品生成多张图时，按颜色、数量、结构和比例逐项复核，不把“看起来像”当成一致性证明。
AI 试穿图能直接当商品证据吗？印花、Logo、版型和尺码必须回到实拍
AI 试穿适合展示搭配方向，不应替代真实尺码和细节图。重点核对印花、Logo、领口、袖口、扣子与面料垂坠。
Image-2 参考图到底参考什么？主体、构图和风格不要一次混在一起
用 Image-2 参考图时，先明确要保留主体、构图还是风格。每轮只固定一个主要目标，减少模型同时满足冲突要求。
Image-2 出图后别急着交付：尺寸、边缘、文字和结构这样查
Image-2 出图后，先检查真实像素、主体边缘、文字和商品结构，再决定重生成还是后期修。预览好看不等于成品可交付。
Image-2 提示词要求太多反而跑偏？先排四层优先级
Image-2 提示词同时塞入主体、构图、材质、文字等要求，结果可能顾此失彼。先排四层优先级，再判断哪些留给后期。
AI 生成人脸不像真人怎么查：眼神、牙齿、耳朵和光影四个检查点
AI 人像看着“哪里不对”时，别只说恐怖谷。按眼神、牙齿、耳朵与饰品、光影四区复核，并判断应该重生成还是局部修补。
GPT Image 2 多角度商品图对不上：一致性的 6 个维度，哪 2 个该直接转后期
同一件商品出正面、45 度、侧面图，颜色变了、logo 漂了、材质对不上。这篇不给参数表，把一致性拆成视角、光照、形状、材质、颜色、logo 六个维度，说清各归谁管、哪两个锁不住，以及该停手转后期的四个信号。截至 2026-07。
AI 生成的图里藏了隐藏水印吗：C2PA 元数据和像素水印的区别、怎么查、能不能商用
听说 AI 图里藏着看不见的标记，这话对了一半。C2PA 出处记录写在文件元数据里，查得到也删得掉；SynthID 那类水印嵌在像素里，清元数据根本碰不到。这篇把两者拆开讲清楚，说明各自怎么查、格式边界在哪，以及清除元数据的正当理由到哪儿为止。
GPT Image 2 出的图放大就糊：原生 4K 和后期放大不是一回事
图已经出了、一放大就糊，这篇不帮你选档位，只讲清楚为什么原生高分辨率和后期放大不是一回事、放大救得回什么救不回什么，以及一条你自己就能判定的分界线。
GPT Image 2 边缘伪影和鬼影怎么消干净：模型光环与抠图残边是两种病
商品边缘浮着一圈光晕、鬼影、假描边。这篇把它拆成两类：模型出图时高对比边界的过冲，和抠图换背景留下的残边。两者长得像，成因和修法是两回事。先给 30 秒的分辨法和各自的快修，再讲透背后那两条你自己能验的数学。
GPT Image 2 出图色彩断层（banding）怎么修：先分清是模型生成的还是导出引入的
渐变区裂成阶梯状色带，多数人第一反应是改 prompt 重生成。但色带有两个来源：模型生成时的色阶不足，以及 8 位位深、有损压缩、色彩空间往返在导出环节引入的。本文给一个你自己就能跑的判定法，再按导出、重生成、抖动、手工修分四层给修法。
AI 生图手部和肢体崩坏怎么修：先分清坏的是数量、姿态、透视还是粘连，再决定重生成还是切 PS
AI 出图人物的手总是坏。这篇讲清手为什么是扩散模型的结构性弱点，再按坏法分诊：手指数量、关节姿态、整只手的透视、手与物体粘连，各缺哪类信息、各走哪条路，以及为什么反复重抽不会让下一次更容易中。