Picset 专栏

详情图上的尺寸越醒目，错误口径也越醒目。外部长度与内部空间，包含把手与不包含把手，回答的是不同问题。制作前先确认数字测的是哪里、属于哪个商品版本，再安排箭头和文字，比生成后寻找哪张图看起来更合理更重要。

透明壶的轮廓保住了，透明的层次也可能消失。边缘太淡，看不出厚度；高光被全部清理，盖子和壶身可能混在一起。讨论主体完整性，不只看有没有变形，也要看原本能帮助理解结构的透光信息是否还存在。

图片交接时可以用 SHA-256 清单检查文件字节是否与确认版本一致。相同文件名不保证相同内容，改名也不改变字节指纹。下面用 Node.js 内置 crypto生成哈希，再分别报告缺失、变化和多余文件；它不判断商品事实，也不证明文件来源可信。

复杂商品应该怎样试用AI工具，才能得到有范围的判断？给它单独建一张测试卡。拉链、缝线、五金和难处理边缘都有原片依据，背景与留白则有允许变化范围。卡片的目的不是评分好看，而是让不同候选接受同一任务与同一核对。

模特图里看不到的袖口，应该去哪里找答案？可以让清晰实拍与资料接着说。整体姿态提供展示方向，针织纹理、闭合方式与具体结构另有观察入口。服装套图不必让每张都讲全部信息，但不能让重要细节因为被遮住就从交付里消失。

一批商品颜色看着很统一，也可能把浅灰和米白做成了同一色调。精修样本阶段就应开始校对颜色，再在交付阶段继续检查。先选有代表性的材料、记录对应、分离异常，能够让批量设置接受事实核对，而不是把一致风格当作自动通过。

A+对比表排得整齐，比较就一定成立吗？先看两个数字是否在说同一件事。外部容积与内部空间、不同版本与不同单位，不能因为放进相邻列就支持判断。本文先讨论比较口径，再讨论图文呈现，不提供当前平台发布许可或工具排名。

商品页更新后，可以按明确旧图清单扫描 HTML 中的 src 与 srcset，找出仍被引用的旧文件。下面用浏览器DOMParser解析，不靠正则猜标签。扫描范围限于img和source，不覆盖CSS背景或脚本动态加载，因此结果应叫已扫描范围的残留引用，而不是全站旧图已经清零。