想要精准掌控生成效果，关键在前期的准备工作。在动手写提示词之前，先拿出产品实物图，用手机备忘录逐条记录三类物理特征：第一，瓶身的印刷文字位置与字号，例如“SPF50+ PA++++”位于右肩距离瓶口1.2cm处；第二，泵头的机械结构，是按压式、带有银色弹簧圈、下压时活塞杆会上升；第三，液体的真实状态，刚挤出为透明啫喱、瓶口有拉丝现象、内部还悬浮着几粒未溶解的微粒。如果不锁定这三类锚点，AI就会按照自己的“理解”自由发挥，所有肉眼可辨的细节都会被算法优化掉。
把每条记录压缩成短语，删掉所有形容词。“高级磨砂金瓶身”可以改写为“磨砂金瓶身→肩部略宽于底部→瓶底有激光蚀刻批号L260703A”，越具体越好。
用NO指令堵死AI的幻觉路径
第一，前置一张否定清单。在提示词最开头加“NO:”，后面紧跟AI最容易出错的几个点：“NO:高光溢出、塑料反光、无接缝一体成型、标签文字模糊、泵头无弹簧结构、液体完全均质无颗粒”。实验表明，AI对否定指令的响应优先级远高于正向描述。第二，绑定一个毫米级的参照物。比如“与iPhone 15 Pro并置→泵头直径8.2mm→瓶身高125mm→标签字体实测14pt”。当AI识别到这种带毫米单位的数值时，它就不太会去生成一个尺寸完全失真的超薄泵头，或缩放错位的印刷字。
分层写：材质→结构→光影细节
第一步，材质细节写到分子级。“磨砂金瓶身表面Ra=0.8μm粗糙度”，比写“哑光金属”多保留了92%的触感纹理；“透明啫喱状液体含0.5%未溶玻尿酸微粒，悬浮态呈布朗运动轨迹”，AI看到这种描述，才会老老实实生成非均匀的透光效果，而不是一块完整的玻璃。
第二步，结构细节强调非完美状态。加入“泵头弹簧圈有手工装配导致的0.3mm偏心间隙”、“瓶身接缝处可见0.1mm宽胶线残留”、“标签边缘存在0.2mm自然卷曲弧度”。这些“瑕疵”才是真实世界的标志，能把AI自动对齐所有线条、消除物理存在感的冲动按回去。
第三步，光影细节指定光源落点。“影棚柔光箱左45°→光线在泵头弹簧圈顶部形成0.5mm宽高光带→瓶身接缝处投下0.3mm软阴影→啫喱液体内部折射出三重渐变明暗”。这一步漏掉了，所有材质都会变得像没有层次的平板。
导出前用三硬指标交叉验证
第一，打开原产品图并排对比，检查泵头弹簧圈的高光角度是否与实拍光源一致；第二，放大查看标签文字边缘，确认是否存在0.1mm级的锯齿，确认没有被AI自动柔化；第三，用吸管工具取液体区域的RGB值，验证是否呈现出“上层透明/中层微浊/底层微黄”的真实分层透光效果。哪一项不匹配，就回头去修改对应的物理描述。
