要用Lovart的AI图像分层功能精准拆出文字、主体、背景三层，须先做减法（删水印/边框/状态栏等干扰）、再控光影（统一色温5500K±200K、阴影+15、高光-10）、最后定结构（黄金螺旋对齐主体+85%×90%安全裁剪），否则分层失真。
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要用Lovart的AI图像分层功能精准拆出文字、主体、背景三层可编辑素材，源图必须提前剔除干扰信息、统一光照与构图逻辑——否则分层后文字失真、主体边缘撕裂、背景残留噪点，后续所有微调都会卡在“改不了”这一步。
先做减法：删掉所有会误导AI识别的视觉噪音
打开原图，在Photoshop或免费工具（如Photopea）中执行三步清理：【必须删除水印、边框、手机状态栏、截图阴影、多图拼贴分隔线】。这些元素会被Lovart当作画面固有结构学习，比如带微信红标的状态栏可能被识别为品牌色块，下次生成海报时自动给你加个红色角标。
用橡皮擦或内容识别填充工具处理完后，另存为PNG格式——不要用JPG二次压缩，模糊边缘会导致分层时主体轮廓锯齿化。
再控光影：让主光源方向和色温保持一致
如果一套图来自不同时间、不同设备拍摄，先用Lightroom或Canva批量校正：统一白平衡（锁定色温5500K±200K）、提升阴影至+15、降低高光至-10。这一步不能跳过，【主光源方向不一致会导致分层后主体与背景光影断裂，比如左侧打光的杯子在右侧打光的桌面上悬浮】。
校正完导出时勾选“嵌入配置文件”，确保Lovart读取到真实色温数据，而不是靠算法猜。
最后定结构：用智能网格框出安全构图区
第一步：在画布上启用参考线→选择「黄金螺旋」模板→将图像主体（如产品、人脸、LOGO）严格对齐螺旋起点区域；
第二步：拖出矩形选框，宽度设为画布宽的85%，高度设为画布高的90%，上下左右留出均匀呼吸边距；
第三步：裁剪并导出——Lovart分层引擎对“居中主体+干净留白”的图像识别准确率比杂乱构图高67%，尤其对透明背景PNG中的细微边缘捕捉更稳定。
