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产品图接触阴影要不要重做：统一白底，还是保留真实落点？

白底图不是越干净越安全。接触阴影有时是脏点，有时是商品重量、材质和摆放方式的证据。本文用四个维度判断：该统一擦干净，还是保留真实落点后局部修。

社媒商品封面不只是吸引点击的海报。商品边缘、评论截图、安全区和参考图版本，会在用户点进前先完成一次信任筛选，修图时要把这些证据留下来。

行车记录仪详情页不能只追求参数海报好看。本文把图叮 AI 与稿定设计放到同一条汽配交付链路里，对比镜头、卡槽、认证贴和支架证据该由谁处理。

钥匙收纳包、钥匙包这类低客单小件，售后问题常藏在拉链齿、钥匙环、内衬和规格标签里。本文从客服解释压力切入，拆清 AI 修图前该锁住哪些证据区。

Google 和 OpenAI 都在把 AI 图片来源、编辑记录和识别线索往前推。对电商团队来说，商品图要从漂亮成片，改成可解释、可复核、可回退的证据链。

罐装鱼商品图不能只修到金属罐发亮。本文用 4 张图拆清拉环、罐盖油渍、配料表、净含量和手机端裁切，让食品商家用图叮 AI 清理画面时仍保住商品证据。

冷冻汤圆图不能只修得白净圆润。霜花、表皮裂纹、馅料切面、包装温标和净含量小字都影响买家判断，本文用 FAQ 拆清哪些交给图叮清理，哪些要锁区或补拍。

索引贴、便签膜这类文具小件，商品图不能只追求干净。本文把“修到漂亮”和“保留证据”拆成一套判断方法，帮运营决定哪些瑕疵能修，哪些细节必须留给售后和买家核对。

萨克斯哨片不是一片普通木片。强度编号、尖端缺口、封套批号和片盒数量，都会影响买家判断和客服解释。本文从一次修后退回拆清 AI 修图边界。

AI 商品图任务交接不能只留一句提示词。本文从运营和客服视角拆清参考图、禁改区、版本记录和回退理由，帮团队减少后续返工与售后解释成本。

Google 和 OpenAI 都在把购物助手往比较、追问和结账链路里推。电商团队修商品图时，不能只追求好看，还要让价格、型号、适配和限制条件在图里经得起核验。

AI 生图不是只写一条 prompt。电商团队要先把商品白底、材质特写、场景样张和禁改区做成参考图包，才能让图叮批量出图时少跑偏、可复核、能交接。