但这个总数本身说明不了什么。它回答不了真正的问题——哪款商品在反复重做、哪类图最费时间、换了模型之后可用率变没变、这个店和那个店哪个更稳。

做电商的朋友，最近有没有这种感觉：同行上新比你快、图比你好看、客服秒回、直播 24 小时不下播——而你的团队还在通宵改第 18 版主图？

这个问题最近被问了好几次，场景各不相同：有人拍了张答题卡，想知道哪几个格子涂黑了；有人做巡线小车的上位机，想从摄像头画面里找出黑线的位置；还有人单纯想做个「点哪...

距离 GPT Image 2.5 发布已经过去一个多月，国内讨论的焦点从"效果如何"逐渐转到"怎么接进来"。这篇把接入前要确认的事按顺序理一遍，重点放在两个型号...

评分表容易出问题的地方，不是算错分，是算完了没人敢用——换个权重，排序就翻，结论跟着翻。这篇不评谁分高，只讲一张评分表怎么搭，才能经得起改权重、换人、复测。

关于图像生成与编辑模型，公开信息里能查到的多是演示图：一张构图讲究、文字工整、元素繁多的成品。这类图能说明「模型做得到」，说明不了「你去做的时候能不能稳定做到」...

「我实测了几款工具，结论如下」——这类文章在 2026 年已经很多，但绝大多数结论无法复现。原因不是作者不诚实，而是实验设计不足以支撑那句结论。

淘宝上新一个品，标配一套图：主图、白底图、细节图、场景图，至少 4 张。传统流程是拍完一张张修，4 张图半天没了。我拿 4 个 AI 工具实测了"一套图"这个场...

业务里经常碰到同一件事：只有一张商品图或人像，能不能在几分钟内拿到可以环视的 3D。网格（GLB/FBX）已经很熟，splat 这条预览链路也在变快。我们用 M...