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婚庆桌牌和伴手礼烫金文字：AI 修图交付前的校对清单

婚庆用品图不能只修得精致。桌牌、请柬、伴手礼盒上的姓名、日期、烫金和纸张纹理会直接影响交付信任，本文拆清 AI 修图前后的返检边界。

二手手机图不能只追求干净。屏幕划痕、烧屏、边框磕碰和维修痕迹会影响成交信任，本文用 FAQ 拆清哪些能修、哪些必须保留证据。

手机壳图不能只修干净。孔位、按键、摄像头圈和边缘厚度会影响买家判断是否合机，本文用 4 张图拆解 AI 修图后的返检顺序。

户外装备图不能只追求干净通透。防水涂层、反光条、织物纹理和磨损痕迹都会影响买家判断，本文从材质可信度拆解 AI 修图边界。

鞋类图不是只看干净和好看。本文按买家会放大的 6 个问题，检查鞋型、鞋底纹路、鞋码比例、上脚图和标签文字，避免 AI 修图把同一双鞋修成另一双。

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。