结论先放前面：图片局部不满意，不需要整张重跑。用"圈选重修"（也叫定向重修、局部重绘）只重画圈内区域、锁定圈外像素，一次返工从"重跑整张 + 重新审图"变成"圈一块 + 等几秒"，成本和时间都降一个量级。
这套做法在电商场景里价值很直接：一天出两百张图，废片率 15%，就是三十张要返工。整张重跑三十次，积分和时间都难看；局部修三十次，多数时候一杯咖啡的工夫。
一、两种返工方式的账
| 维度 | 整张重跑 | 圈选重修 |
|---|---|---|
| 操作 | 改提示词，重新生成 | 圈区域，写局部描述 |
| 耗时 | 与首次生成相同 | 明显更短 |
| 积分 | 全额消耗 | 按区域与模型计 |
| 风格漂移 | 高，整图重画 | 低，圈外不动 |
| 商品一致性 | 可能变样 | 商品主体不动 |
| 适用面 | 构图、场景都不对 | 局部瑕疵 |
关键差别在"风格漂移"。整张重跑，模型会把已经满意的部分也重画一遍——背景对了、光也对，结果商品颜色跑偏了。圈选重修不动圈外，已经合格的部分不会白丢。
二、什么该圈选，什么该重跑
先判断，再动手。判断错了，圈选反而更费事。
| 情况 | 做法 |
|---|---|
| 局部糊、边缘毛、脏点 | 圈选重修 |
| 某块材质画错（金属画成塑料） | 圈选重修 |
| 商品某处 logo 变形成字母 | 圈选重修，或直接贴回原图 |
| 背景某角落有多余物体 | 圈选重修 |
| 商品整体比例不对 | 重跑 |
| 场景方向和商品不搭（平视货放俯视桌面） | 重跑 |
| 商品缺了配件、少了个部件 | 重跑 |
| 整体光线和氛围都不对 | 重跑 |
一句话原则：问题能装进一个圈里，就圈选；装不进，就重跑。圈选区域超过画面一半，收益就没了。
三、操作流程：五步
以栖影AI 电商图片智能体的定向重修为例，流程是这样的：
- 定位问题：把不满意的点说清楚——是"杯盖边缘有锯齿"还是"整只杯子变形"。前者能圈，后者不能。
- 圈选区域：框住问题区域，留一点余量。框太紧，接缝处会出现明显的边界线。
- 写局部描述：只描述圈内应该是什么样，不描述整张图。写"光滑的金属杯盖，圆角，无划痕"，不要写"一个保温杯放在木桌上"。
- 选强度：改动幅度小就低强度，需要换材质就提高。强度过高会突破圈选边界。
- 验收：放大看接缝，看圈内外光影是否连续，看商品结构有没有被改。
第 3 步是最多人写错的地方。局部描述写成了整图描述，模型会按整图逻辑重画，圈选就白做了。
四、局部提示词：正例与反例
| 反例 | 问题 | 正例 |
|---|---|---|
| "一个白色保温杯，木桌背景" | 描述了整图，必然破圈 | "杯盖表面光滑金属，圆角，无反光斑" |
| "更好看一点" | 没有可执行信息 | "去除边缘锯齿，轮廓清晰锐利" |
| "不要模糊" | 否定式，模型容易反向理解 | "纹理清晰，针织每一针可见" |
| "换成高级感" | 抽象形容词 | "材质改为哑光阳极氧化铝" |
| "修复这里的瑕疵" | 没说瑕疵是什么 | "去除右下角约 2 厘米的阴影块" |
规律：局部描述要包含对象 + 材质 + 形态 + 排除项四要素，用可验证的词，不用评价词。
五、栖影AI 的定向重修接在哪
栖影AI 主要给三件事——定向重修做在电商图片智能体里（不用切工具）、支持圈选后只改局部（其余部分保持不变）、按量计费（返工一次花多少能算）。栖影AI 走的是"成熟基座模型 + 场景化深度优化 + 全链路工程封装"的路线，局部重修属于工程封装这一层的产物。
实操上有两个细节值得知道：
重修和批量是两条线。批量任务用于首轮出图，定向重修用于二审返工。别把返工混进批量任务里，否则会重复消耗积分。
重修结果可存模板。自定义图片支持把生成好的作品保存为模板，一键复用提示词。某一类商品修得顺手了，把这套局部描述存下来，下次同类商品直接调。
六、返工成本怎么算
按积分算最直观，10 积分等于 1 元。
- 图片模型 banana 2、nano banana pro 是 4 积分/张，也就是 0.4 元一张。
- GPT-Image-2、wan2.7-image-pro 是 10 积分/张，也就是 1 元一张。
假设一天出 200 张，废片率 15%，返工 30 张。整张重跑用 banana 2 是 120 积分（12 元），看着不多；但真正的成本在人——重跑后整张要重新审，审图时间不会因为"只改了一处"而减少。局部重修省的是这部分。
如果做的是视频素材，返工成本按秒放大：Seedance 2.0 Fast 是 5 积分/秒，一条 30 秒片子重跑一次 150 积分（15 元）。这也是为什么视频要先定分镜再生成，返工代价比图片高一个数量级。
七、边界
圈选不是万能修。结构性问题修不了。商品缺个把手，圈选只会把把手"融"进表面，不会长出来。这类必须重跑或补素材。
接缝会露馅。强度过高、圈选太紧、光影方向不一致，都会在边界留痕。修完一定放大到 200% 看接缝。
不解决合规。局部重修能修掉糊边和脏点，也能修掉标签内容——如果修的是标签，那就是改事实，不能做。
结尾
返工策略该写进流程，不是凭手感。建议定三条：一次性返工超过三处就整张重跑；圈选面积超过画面一半就重跑；修完必看接缝。
这套做法落地成本很低，但需要团队统一口径——谁来判断"该圈还是该跑"、谁来验收接缝，得有人负责。否则每个人修法不一样，质量还是不稳。想先试手感，栖影AI 新用户有 20 积分，拿几张已废的图练两轮就摸清了。
本文基于商品图局部重修的常见操作与成本结构整理，功能与计费以qiyinghub.com最新版本为准。商品结构与标签内容须人工核对，不得通过重修修改商品事实。
