电商视觉的岗位分工，过去是围绕「图」来划分的：摄影负责拍，后期负责修，设计负责排版与详情页。三个岗位之间用文件传递，一个改动要走完整条链路。
现在出现了一种新的划分方式，围绕「动作」来分：改一处、删掉多余的、取出主体、盖上署名。四个动作对应四个工具入口，谁发现的问题谁就地处理。
Flux Art 的 AI 工具页就是按这个逻辑组织的。页面上的说明是「清理与增强类任务，共用任务记录与历史」，四个入口分别是局部重绘、智能消除、智能抠图、批量加水印。
示意图：四个动作各自处理什么、到什么程度算完（本文绘制）
动作一：改一处
局部重绘处理的是「其余都对，只有一处不对」的图。流程三步：放原图，涂抹要改的区域，写一句修改要求。要求是必填项，输入框上限 5000 字，示例填的是「把选中的衣服改成蓝色，保留面料纹理」。
输出规格给了分辨率 1K、2K、4K 与质量低、中、高。官方示例取名「只换上衣，保留人物」——米白针织衫换成墨绿刺绣开衫，人物、牛仔裤与背景街景保持不变。示例强调的是约束：只有被涂的那一块允许变化。
动作二：删掉多余的
智能消除处理的是画面里不该出现的东西：地上的一根电线、背景里的一块纸箱、模特手边多余的物件、商品上的一道划痕。涂抹要移除的物体，模型根据周围画面补全背景。
它的补充要求是选填项。官方示例为「移除花束，保留花瓶」：桌上插着橙色波斯菊与白色小花的瓷瓶，处理成一只空瓷瓶，木桌的纹理、窗边的光影、背景的墙板都延续下来。
动作三：取出主体
智能抠图输出透明 PNG，用于白底主图、合成场景、跨渠道素材复用。它多了一个语义入口：想保留什么，可选填。页面上那个例子就叫「提取人像」。
说明里写了边界：出透明 PNG，细节与构图会变。这句话在大规模使用时必须当作约束条件看待——三类素材最容易出差异：发丝、纱质面料、透明材质，问题都出在边缘那一圈。
动作四：盖上署名
批量加水印面向的是分发环节：每张不超过 20MB 与 4096×4096 像素，单批 50 张封顶。水印类型分文字与 Logo，布局分单个水印与全图平铺，位置九个可选，大小、不透明度、边距各有滑杆。
官方示例为「摄影师作品，留下专属署名」：一张深色背景的西装人像，右下角出现署名文字。这类需求的场景很具体——样片外发、达人或分销素材、私域传播，都需要在图上留一个可追溯的标记。
为什么按动作划分比按岗位划分更有效
岗位划分的隐含前提是「图要走过一条流水线」，每个环节都要等上一个环节交付。动作划分把等待去掉了：发现色差的人当场就能改，不必把图发回后期。
第二个原因是工具的门槛被压到了动作粒度。四个入口各只有一个表单、一组参数，不需要理解图层、蒙版、通道这些概念。对没有设计岗位的中小商家，这层剥离比功能数量更重要。
第三个原因与记录有关。四个工具共享统一的任务与历史，意味着同一批商品图的所有处理动作都留在一条时间线上，可以回看、可以追溯。多人协作时，这比口头交接可靠。
边界仍然存在
工具能处理的是常规修图，不是全部视觉工作。需要重新构思画面的创意视觉、需要精确还原面料与工艺的特写、需要模特与场景整体重构的拍摄，都不在四个动作的覆盖范围内。
另外，生成式编辑有一个共同特性：页面自己写着细节可能变化。这句话的分量在于，它保证的是「看起来对」，而「能不能上架」看的是另一套东西——边缘干不干净、结构有没有变形、和同组图的光向对不对得上。这三条按用途各自定标准，比笼统说「质量够不够」好判断。
Flux Art 的定位是多模型 AI 视觉创作与生产平台，工具页把四件工具放在同一屏之外，电商专区另有套图、详情页、换背景、模特穿戴等模块。动作被拆细，不等于专业能力被取代，而是让每个动作都有一个不需要排队的入口。
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