做电商的朋友应该都有过这种体验：明明产品本身质量不错，拍出来的图却总有一种说不上来的「廉价感」。放到详情页里，怎么看怎么别扭。
这不是一个小问题。根据 Shopify 的数据，高质量产品图的转化率比低质量图片高出 33%。更扎心的是，约 22% 的退货是因为买家觉得实物和图片不符------而这种「不符」很多时候不是产品本身的问题，而是图片没能准确传达产品的真实质感。
我之前帮一个做家居用品的朋友看过他的产品图，他用的是同一款台灯，一张是自己拍的，一张是供应商提供的。产品完全一样，但两张图给人的感觉完全不同。他自己拍的那张，台灯看起来像是义乌小商品市场 29 块包邮的货；供应商的图，同一个台灯看起来至少值 299。
这种差距到底是怎么产生的？
我后来花了不少时间研究这个问题，查了不少国外电商摄影的资料，发现产品图的「质感」其实是可以被拆解的。它不是什么玄学，而是由几个非常具体的视觉要素决定的。这篇文章想把这些要素讲清楚，顺便聊聊在 2025 年，AI 工具能在多大程度上帮我们解决这些问题。
廉价感的三个来源
在展开具体方法之前，我想先把「廉价感」这个模糊的感受拆解成几个可操作的维度。
光影：最容易被忽视，影响最大
光影是决定产品图质感的第一要素，但也是最容易被忽视的。很多人拍产品图的时候，只关心「够不够亮」「看不看得清」，却没有意识到光线的质量和方向会直接影响产品的「档次感」。
专业摄影师 Jose Soriano 在他的博客里专门写过这个问题。他把光线拆成了四个维度：强度、方向、修饰方式和色温。强度太高，产品会过曝发白；太低，细节会淹没在阴影里。方向决定了产品的立体感------他给的建议是让光线从相机的对侧或者侧面打过来，这样能勾勒出产品的边缘，让它看起来有「厚度」而不是扁平的。色温则影响整体氛围，5000K 到 5500K 是最接近自然日光的区间，颜色还原最准确。
廉价感的光影通常有几个特征：光线太硬，产品表面出现刺眼的高光和浓重的阴影；光线太平，整个画面没有层次，产品看起来像是贴在背景上的贴纸；光线方向混乱，多个光源打出多个阴影，让人不知道该看哪里。
高级感的光影则相反：光线柔和均匀，产品表面有自然的明暗过渡；有主光源和辅助光源的配合，形成清晰的光影层次；阴影是产品的一部分，而不是干扰视觉的杂质。
我见过很多卖家用手机在自然光下拍产品图，效果参差不齐。问题往往不在设备，而在于没有控制光线。阳光直射的时候拍出来的图，和阴天柔光下拍出来的图，质感差距可以非常大。
材质：AI 最容易「丢失」的信息
材质是产品图的第二个关键要素。一件羊绒衫和一件涤纶卫衣，即使颜色、版型完全一样，在图片里也应该呈现出完全不同的质感。羊绒应该有柔软、蓬松、略带光泽的感觉；涤纶应该有平整、挺括、略带反光的感觉。
廉价感的材质呈现通常是这样的：所有材质看起来都差不多，布料没有纹理，金属没有光泽，皮革没有质感。这种「材质丢失」在 AI 生成的图片里尤其常见，因为很多模型在追求「好看」的时候，会把材质细节平滑掉。
高级感的材质呈现则需要：布料能看到纤维的走向和编织的纹理；金属有恰到好处的反光和倒影；皮革有自然的光泽和细微的纹路。这些细节不需要很夸张，但必须存在。
我之前测试过几个 AI 图像模型，发现它们在处理材质的时候表现差异很大。有些模型会把羊毛衫生成得像塑料，有些模型则能保留相当程度的材质细节。这也是为什么在选择工具的时候，不能只看「能不能生成」，还要看「生成出来的质感对不对」。
构图：决定产品是「主角」还是「路人」
构图是第三个关键要素。同样一个产品，放在画面中央和放在角落，给人的感觉完全不同。构图决定了观众的视线会落在哪里，也决定了产品在整个画面中的「地位」。
这里有个数据挺能说明问题的：根据 eMarketer 的调研，60% 的美国网购用户在下单前会看 3 到 4 张产品图，还有 13% 的人需要看 5 张以上。这意味着你不能只有一张「还行」的主图，而是需要一整套构图各异、角度互补的图片组合。每一张都要让产品成为画面的主角，同时又要和其他图形成系统。
廉价感的构图通常有这些问题：产品在画面中占比太小，周围有大量无意义的空白或杂物；产品角度随意，没有展示最好看的那一面；背景抢戏，观众的注意力被分散到产品以外的地方。Jose Soriano 在他的文章里提到一个简单但有效的原则：尽量让产品填满画面，减少干扰元素，用网格线把产品放在视觉强点上。
高级感的构图则是：产品在画面中有足够的存在感，但又不会显得拥挤；角度经过精心选择，能展示产品最有特色的部分；背景简洁干净，或者与产品形成有意义的呼应。
构图这件事说起来简单，做起来却需要大量的练习和审美积累。好消息是，现在有很多 AI 工具可以帮助调整构图，比如自动裁剪、智能扩图、背景替换等。但工具只是工具，最终还是需要人来判断「什么样的构图是好的」。
光影优化：从「能看清」到「有质感」
理解了廉价感的来源之后，我们来看看具体怎么优化。先从光影开始。
买灯光设备能解决问题吗？
如果你有预算和场地，最直接的方案当然是搭建一套专业的产品摄影灯光系统。一个基础的配置通常包括：一盏主灯（通常是柔光箱），用来提供主要的照明；一到两盏辅助灯，用来填充阴影、勾勒轮廓；一块反光板或柔光布，用来控制光线的软硬程度。
这套设备的成本从几百到几万不等，取决于你对光线质量的要求。对于大多数电商卖家来说，一套千元级别的入门设备就能满足基本需求。Shopify 的产品摄影指南里提到，其实很多时候自然光就够用了，关键是要找对时间和位置------窗边的漫射光在阴天的时候效果最好，比直射阳光柔和得多。
但问题在于，设备只是一部分，更重要的是会用。光线的角度、强度、软硬程度，都需要根据产品的特性来调整。一个反光的金属产品和一个吸光的布艺产品，需要完全不同的打光方式。反光产品需要用柔光箱或者漫射材料来避免刺眼的高光点；布艺产品则可以用稍微硬一点的光来强调纹理。这需要大量的实践经验，不是买了设备就能立刻上手的。
拍完之后还能补救吗？AI 重新打光
这两年出现了一些 AI 工具，可以在后期对产品图进行「重新打光」。原理是让 AI 理解图片中产品的三维结构，然后模拟不同光源条件下的效果。
我测试过几个这类工具，效果确实比较惊艳。一张在普通办公室灯光下拍的产品图，经过 AI 重新打光之后，可以呈现出接近专业摄影棚的效果。光线变得柔和均匀，阴影变得自然有层次，整体质感提升了不止一个档次。
比如 OpenCreator 这类工作流平台，有专门的「Product Re-light」模板，可以把一张普通的产品图转换成专业棚拍效果。它的工作原理是先让 AI 理解产品的形状和材质，然后根据预设的「专业摄影棚光线」参数重新渲染整张图片。
当然，AI 重新打光也有局限性。如果原图的光线问题太严重，比如产品某些部分完全过曝或者完全欠曝，AI 也很难凭空「补」出细节。另外，对于一些特殊材质的产品，比如高反光的金属或者半透明的玻璃，AI 的处理效果可能不如真实的专业打光。
我的建议是：如果你有条件，尽量在拍摄阶段就把光线控制好；如果条件有限，可以用 AI 工具做后期优化，但不要指望它能「起死回生」。
材质还原：让布料看起来像布料
材质是产品图质感的第二个关键，也是很多人容易忽视的地方。
怎么在拍摄阶段就把材质拍好？
在拍摄阶段，有几个技巧可以帮助更好地呈现材质。
首先是光线角度。侧光比正面光更容易展现材质的纹理。当光线从侧面打过来的时候，产品表面的凹凸会产生微小的阴影，这些阴影就是材质感的来源。如果光线完全从正面打过来，表面会被「压平」，材质细节就会丢失。
其次是对焦和景深。如果你想强调材质细节，需要确保产品表面是清晰的。使用较小的光圈（比如 f/8 或更小）可以获得更大的景深，让整个产品都保持清晰。但如果景深太大，背景也会变清晰，可能会分散注意力。这需要根据具体情况来平衡。
还有一个容易被忽视的点是产品本身的状态。一件皱巴巴的衣服和一件熨烫平整的衣服，在图片里的质感完全不同。在拍摄之前，花几分钟时间整理产品，把褶皱抚平、把灰尘擦掉，效果会好很多。
AI 能帮忙补材质细节吗？能，但要小心
AI 在材质处理方面的能力这两年进步很快。一些图像增强模型可以在放大图片的同时，智能地补充材质细节。比如一张低分辨率的布料图片，经过 AI 增强之后，可以看到更清晰的纤维纹理。
但这里有一个需要特别注意的问题：AI 增强的材质细节，不一定是「真实」的。AI 是根据它对「布料应该长什么样」的理解来补充细节的，如果你的产品材质比较特殊，AI 可能会「脑补」出错误的纹理。
我之前遇到过一个案例，一个卖家用 AI 增强了一张麻布产品图，结果 AI 把麻布的粗糙纹理「优化」成了棉布的细腻纹理。图片确实变好看了，但和实物不符，反而可能引发售后问题。
所以在使用 AI 增强材质的时候，一定要仔细对比增强前后的效果，确保材质的基本特征没有被改变。如果 AI 的处理结果和实物差距太大，宁可不用。
构图优化：让产品成为画面的主角
构图是产品图质感的第三个关键。一个好的构图，能让观众的视线自然地落在产品上，同时感受到整个画面的和谐与平衡。
构图有没有什么简单的原则？
产品占比：在电商场景下，产品在画面中的占比通常应该在 60%-80% 之间。太小的话，产品不够突出，买家看不清细节；太大的话，画面会显得拥挤，缺乏呼吸感。当然，这不是绝对的规则，有些极简风格的品牌会故意把产品放得很小，用大量留白来营造高级感。
角度选择：不同的产品有不同的「最佳角度」。一个立体的产品（比如包包、鞋子），通常需要一个能同时展示正面和侧面的角度，让买家感受到产品的体积感。一个平面的产品（比如 T 恤的印花），则可能需要一个正对的角度，让图案完整呈现。
背景处理：背景的作用是衬托产品，而不是抢戏。纯色背景是最安全的选择，白色、灰色、米色都是常用的选项。如果要用场景背景，需要确保场景和产品的风格匹配，而且不会分散注意力。
AI 能帮忙调构图吗？
现在有一些 AI 工具可以辅助构图优化。比如智能裁剪工具，可以自动识别产品的位置，然后按照「三分法」或「黄金分割」等构图原则进行裁剪。还有智能扩图工具，可以在不改变产品的情况下，扩展画面的边缘，增加留白或者补充背景。
OpenCreator 的「Image Background Editor」节点就可以做这类事情。你可以把一张构图不太理想的产品图输入进去，让 AI 重新生成背景，同时调整产品在画面中的位置。效果取决于原图的质量和你的提示词描述，但在大多数情况下，都能得到比原图更好的构图。
还有一个比较实用的功能是「图片扩展」（Outpainting）。如果你的原图产品占比太大，没有足够的留白，可以用 AI 把画面向外扩展，补充出自然的背景。这比在 Photoshop 里手动 P 背景要快得多，效果也更自然。
我是怎么一步步优化产品图的
说了这么多理论，我来分享一个我实际在用的产品图优化流程。这个流程结合了传统拍摄和 AI 后期，适合大多数中小电商卖家。
第一步：基础拍摄
即使后期要用 AI 优化，拍摄阶段也不能太随意。我的基本要求是：光线尽量均匀，避免明显的过曝或欠曝；产品整洁，没有明显的灰尘、褶皱、瑕疵；背景尽量简单，最好是纯色或者接近纯色。
设备方面，手机就够用了。现在的旗舰手机在光线充足的情况下，拍出来的图片质量完全可以满足电商需求。如果有条件，可以用一个简易的摄影棚或者柔光箱来控制光线。
第二步：AI 重新打光
拍完之后，我会先用 AI 工具对光影进行优化。这一步的目的是让产品看起来像是在专业摄影棚里拍的，而不是在办公室或者家里随便拍的。
在 OpenCreator 里，我通常会用「Studio-level Photography」这类模板。它会分析原图的光影情况，然后模拟专业摄影棚的柔光效果，让整个画面的光影更加均匀、自然。
第三步：背景和构图调整
光影优化之后，我会检查背景和构图是否需要调整。如果原图的背景比较杂乱，或者产品的位置不太理想，我会用「Image Background Editor」来处理。
这一步的关键是提示词。你需要告诉 AI 你想要什么样的背景，比如「纯白背景，柔和的阴影，产品居中」，或者「简约的生活场景，木质桌面，自然光」。提示词越具体，AI 生成的效果越接近你的预期。
第四步：细节检查和微调
AI 处理完之后，我会仔细检查几个关键点：产品的颜色是否和实物一致？材质的纹理是否被保留？有没有明显的 AI 痕迹（比如奇怪的边缘、不自然的光影）？
如果发现问题，我会调整提示词重新生成，或者用传统的修图工具做微调。AI 生成的图片不是最终成品，而是一个高质量的「半成品」，需要人工把关才能上线。
第五步：多角度和多场景扩展
如果一个 SKU 需要多张图片，我会基于优化好的主图，用 AI 生成不同角度和不同场景的版本。这比每个角度都重新拍摄要高效得多，而且能保证整组图片的风格一致。
这些坑我替你踩过了
在实践过程中，我踩过不少坑，这里分享几个比较常见的。
过度美化导致失真
AI 工具有一个通病，就是倾向于把图片「美化」得过头。产品的颜色可能会变得更鲜艳，材质可能会变得更光滑，整体效果可能会变得更「完美」。这在某些场景下是好事，但在电商场景下可能会带来问题。
这个问题有多严重？根据 1WorldSync 的数据，58% 的消费品退货是因为图片和实物不符。Adobe 的报告也提到，22% 的退货直接原因就是「收到的东西和图片看起来不一样」。退货不仅意味着损失这一单的利润，还可能让你永远失去这个客户------有数据显示，25% 的消费者在退货一次之后就不会再买这个品牌了。
所以在使用 AI 优化的时候，一定要控制「美化」的程度，确保图片仍然能够真实反映产品的实际情况。
忽视平台规范
不同的电商平台对产品图有不同的规范。比如亚马逊要求主图必须是纯白背景，淘宝对图片尺寸和格式有具体要求，抖音对视频封面图有特殊的比例要求。
在用 AI 优化图片的时候，需要提前了解目标平台的规范，确保生成的图片符合要求。否则辛辛苦苦优化出来的图片，上传的时候被平台拒绝，就白费功夫了。
一味追求「高级感」
高级感不是万能的。不同的产品定位，需要不同的视觉风格。一个卖 9.9 包邮小商品的店铺，如果产品图看起来像奢侈品大片，反而会让买家觉得「这价格不对劲」，产生不信任感。
产品图的风格应该和产品的定位、价格、目标人群匹配。平价产品可以追求「清晰、真实、亲切」，不一定非要追求「高级、精致、大片感」。
只有一张图
前面提到过，60% 的消费者需要看 3-4 张图才会下单。但我见过很多卖家，产品图就一张主图，或者几张图角度几乎一样。这在消费者眼里会显得很不专业，也没法让他们全面了解产品。
一个相对完整的产品图组合应该包括：一张干净的主图（通常是白底或简洁背景）、2-3 张不同角度的产品图、1-2 张细节特写、1-2 张场景图或使用场景图。如果是服装类产品，还需要模特上身图。这些图不需要每一张都花大价钱拍，但至少要覆盖消费者想看的信息。
写在最后
回到开头那个问题：为什么同样的产品，有的图看起来值 299，有的图看起来只值 29？
我觉得最重要的一点是，产品图不只是「记录产品长什么样」，而是在传递一种价值感。光影决定了产品看起来是精致还是粗糙，材质决定了产品看起来是高档还是廉价，构图决定了产品是画面的主角还是配角。这三个维度加在一起，就构成了消费者对产品的第一印象。
AI 工具在这个领域的进步确实很快。两三年前，AI 生成的产品图还很难直接用于电商；现在，经过合理的工作流设计，AI 已经可以帮助我们完成很大一部分优化工作。ASOS 在 2019 年引入 360 度产品图和 AR 功能之后，转化率从 1.33% 提升到了 2.48%；DueMaternity 用 360 度图片之后，转化率提升了 27%。这些案例说明，在产品图上的投入是有实实在在的回报的。
但 AI 不是万能的，它更像是一个高效的助手。最终决定产品图质量的，还是人的审美和判断。AI 可以帮你把一张 60 分的图片提升到 80 分，但如果你分不清 60 分和 80 分的区别，AI 也帮不了你。所以在学习使用 AI 工具的同时，也值得花时间去研究那些真正好看的产品图，理解它们好在哪里。
如果你还没尝试过用 AI 优化产品图，可以从一两个 SKU 开始。不管是用 OpenCreator 这样的工作流平台，还是其他同类工具，重要的是亲自动手试一试，看看它能在你的具体场景下解决什么问题。