上传前需手动筛除模糊过曝、方向混乱、材质干扰三类废片，统一构图方向与背景，按单件/套组分组并标记主次文件名，剔除重复视角，以提升Lovart AI生成主图的准确性和效率。
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几十张商品原图堆在一起，AI生成主图后边缘毛刺、背景残留、主体变形——问题往往不出在AI本身，而是上传前没筛掉模糊过曝、方向混乱或材质干扰的废片。Lovart虽能智能抠图，但输入质量直接决定输出稳定性，尤其批量处理时一张废片会拖慢整组校验节奏。
上传前手动筛除三类废片
把所有原图放进同一文件夹，逐张用系统预览图快速判断：明显失焦、严重过曝（高光区域一片死白）、完全背光（主体只剩剪影）的图直接删除。这一步5分钟可理清30张图，比后期逐张修复节省至少40分钟。
重点盯阴影拖尾和反光区域：如果商品底部拖着长条灰影、金属件出现镜面级反光、玻璃瓶/亚克力盒呈现多重折射，这类图Lovart大概率识别不准边缘，必须单独归类——它们不是不能处理，而是需要额外开启「主体增强」并手动擦除，先筛掉能省下后续检查时间。
【方向不统一会导致批量导出后尺寸错乱，无法直接上传平台】
确保构图与主体满足AI识别前提
竖构图商品（如口红、手机、吹风机）统一为纵向摆放，横构图商品（如台灯、地毯、折叠椅）统一为横向。不要靠旋转图片补救，Lovart识别依赖原始拍摄方向，强行旋转会导致主体比例压缩或拉伸。
每张图必须背景干净、主体居中、无遮挡。不要留手柄、桌面边缘或拍摄支架入镜——AI会把它们当成商品一部分识别。透明材质（PVC包装、薄纱布料）需打柔光，否则轮廓断裂处会被AI误判为缺失。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
按使用逻辑分组原图
第一步：区分单件与套组
单件商品（如一只保温杯）单独建文件夹；成套商品（如茶具三件套、收纳五件套）必须每件单独拍摄、背景一致、主体居中，再统一拖入一个文件夹——【必须每张图单独拍摄，否则AI无法准确识别单件轮廓和层级关系】。
第二步：标记主次关系
在文件名开头加前缀：主件用“01_”（如01_茶壶.jpg），配件用“02_”“03_”（如02_茶杯.jpg），包装盒用“99_”（如99_外盒.jpg）。Lovart批量导入时会按命名顺序自动识别主次，避免生成图里配件比主件还大。
第三步：剔除重复视角
同一商品若存在正面、45°侧拍、俯拍多张，只保留最清晰的一张。Lovart后续可通过Multi-Angle功能自动推演其余视角，无需提前上传冗余图。
