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鞋类商品图 AI 修图返检：鞋型、鞋底纹路和尺码比例别被修歪

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。

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。

GPT Image 2 和 Stable Diffusion 3 不适合只用“谁更强”来比较。本文用8个选型术语，帮电商修图团队判断入口、成本、可控性和交付责任。

Photoshop加AI批量修图，不是把图片全丢给模型。本文用6个真实工作流问题，讲清原图整理、AI初修、PS收尾、抽检和返工记录怎么衔接。

AI修图常见问题不是越多越好，关键是先分清问题类型。本文用体检单类比，把50个问题归成5类，方便新手判断下一步该用AI、PS还是人工复核。

AI 修图完成后，不是所有图都要进 Photoshop。先检查尺寸、色彩、文字、边缘、阴影和交付渠道，再决定是否人工收尾。

局部重绘不是无限补丁。边缘、材质、光源和客户预期开始互相打架时，继续修会更慢，重开一版通常比在旧图上反复缝补更稳定可靠。

低像素商品图不要一上来就放大或精修。先判断用途、成品尺寸、边缘、材质和文字信息，再决定高清放大、抠图、局部修复的正确顺序。

眼镜配饰图的反光不能一键清空，也不能遮住镜片、框型和模特眼神。本文拆解镜片反光、透光和框型边缘的修图边界。

工业品 B2B 图片不是为了制造氛围，而是帮助采购和工程师判断接口、尺寸、材质和工艺。本文拆解零件详情图的拍摄修图重点。

美妆电商的粉底液色号图可以优化质感、清理反光、统一背景，但不能让色号偏移。本文拆解色卡锚点和瓶身质感的处理边界。