AI 修图为什么“不听话

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作者：微信文章
原因：AI 与人类“看”世界的方式不同

人类视角：一张图像天然包含语义层次——人物、背景、衣服、文字等元素清晰可辨。AI 视角：图像只是一个由无数 RGB 数值构成的数字表格，AI 只能从这些数字的统计规律中“猜测”内容。

AI 图像编辑的两难困境

整图重绘

优点：修改彻底。缺点：随机性大，容易破坏原图的关键细节（如人脸、特定纹理）。


圈选修改

优点：相对稳定，针对性强。缺点：面对复杂边界（如发丝、光影过渡）时难以精确选取，操作繁琐。

根本矛盾：如何实现精准修改，同时最大程度保持原图结构与细节？



解决方案：向专业设计流程学习——分层


人类设计师的核心工作流是 “分层” ：将背景、人物、衣服、文字等元素置于独立的透明图层上，实现非破坏性编辑。

解决方法：大模型的“Image Layered”分层模型


该模型将传统设计理念转化为 AI 可执行的操作：

自动分层：将输入图像智能解构为多个 “颜色 + 透明度” 的独立图层。语义理解：像剥洋葱一样，清晰分离出人物、背景、服饰、文字等不同语义层。关联编辑：在模型内部，每一层都被独立理解，同时保持层与层之间的空间与逻辑关联。