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「AI生图」场景下共 336 篇教程

AI 出图候选稿怎么选：别让最好看的一张破坏整套 SKU 一致性

AI 生图常见的返工，不是没有好图，而是团队把单张最好看的稿子放进了一组不一致的 SKU。本文给一套候选稿 review SOP，帮运营、修图和外包先守住商品证据，再决定哪张图能进详情页。

AI 购物正在从搜索推荐走向站内下单。商品图不能只追求氛围感，还要让购物智能体读懂规格、材质、颜色、尺寸和证据细节，减少误判。

AI 商品图不是参考图越多越稳。本文从工时、返工和证据链三条线，判断什么时候多给参考，什么时候先定主参考、禁改区和回滚图。

Midjourney 适合做眼镜氛围图和创意提案，但眼镜架商品图交付更怕镜片、鼻托、螺丝位和型号证据被改写。本文按电商精修链路比较两者，并说明为什么这类批量任务更推荐图叮。

旧 prompt 在模型更新后突然漂移，不一定要整套推倒重来。本文用一次内部复盘拆开样张、变量和回滚顺序，帮助电商团队判断什么时候保留旧流程，什么时候重新写图叮任务。

AI 场景图不是参考图越多越稳。本文用一款香薰机做单案例复盘，拆解 1 张、3 张、5 张参考图分别会带来哪些商品证据、材质和场景偏差。

同一张商品图做背景处理时，换背景、扩图和重生成不是同一个任务。本文按输入条件、风险位置和交付口径拆清三条路，帮电商团队少返工。

AI 模特图交给运营过稿时，最容易吵的不是好不好看，而是肩线、腰省、面料纹理和尺码证据有没有被修没。本文给出一套过稿前的复核顺序。

Midjourney 很适合创意发想和氛围图，但已有商品图要保住型号、材质、瑕疵和批量一致性。本文按电商交付证据链对比，并说明为什么这类任务更推荐图叮。

虚拟试穿和 AI 购物助手正在把服装图变成可计算证据。修图时只追求顺、白、瘦，反而可能让版型、面料、尺码和色彩信息失真。

AI 生成内容标识和 Content Credentials 正在进入默认化阶段。本文比较只交成图与带证据链交付两种商品图修图流程，帮电商团队提前改掉不可追溯的交付习惯。

通义万相适合做创意场景图，图叮更适合商品证据保真和批量交付。本文从意图、证据、批量、团队协作四个维度拆解两类工具怎么分工。