AI 生成目前仍会出错的地方

了解它会在哪里出错，比了解它能做什么更有价值。能做什么，看任何一个演示都一目了然；而出错的地方很具体、很固定，一旦出现在商品页面上，代价就很高。

文字与标识

凡是构成商品本身一部分的文字，例如包装文案、成分表、型号和品牌标记，都是生成最容易露出破绽的地方。它会生成看似合理却并不成词的字形，或者生成并非您品牌的文字。对于任何带有印刷包装的商品，文字必须由原始照片承载，绝不能让生成模型去重绘。

精细的重复结构

缝线、针织纹样、网眼、雕刻、螺丝的螺纹、拉链的齿。模型只是近似地模仿重复，而不是真正复现它，结果看上去差不多——直到买家放大细看。而在这类商品上，买家恰恰就会放大细看。

功能性结构

铰链、接口、机械结构、背带究竟如何连接、卡扣上有几个孔。正是这些细节决定了商品能否满足买家的用途，而把它们画得似是而非，比把它们拍得不清楚更糟，因为它看起来一本正经、令人信以为真。

色彩准确度

重新打光会让颜色发生偏移。一件描述为"鼠尾草绿"的衣服，渲染后偏灰一档，这就成了退货问题，而不是设计问题。当颜色是购买决策依据时，请拿生成结果与实物或经色彩管理的参考样对照，而不是与源文件对照。

尺寸感

生成场景中的商品本身没有真实尺寸概念。模型经常把一只瓶子画得像台灯那么大，或者把一个靠垫画得像床那么大。凡是尺寸重要的品类，都请在画面中加入一个大家熟悉的参照物，或在商品信息中标明具体尺寸，不要指望靠图片来传达尺寸。

如何设计流程规避风险

1. 把商品认真拍摄一次，拍到位。这张原图是后续一切环节的基准。
2. 只让生成环节去改变光线、背景和场景，绝不改动商品本身的表面细节。
3. 包装印刷内容多或纹理精细的品类，只走修正性编辑这条路。
4. 维护一份"绝不生成"清单。有些品类的审核成本高得不值得。