AI追色

AI 追色开始被拿来做效率工具的时候。很多人会先盯着最后导出的颜色结果，以为这层到位了，结果自然就稳了。 但这类题真正决定成片方向的，往往是它有没有帮团队更快确定判断方向和收口逻辑…

参考样片本身很好看，很多客片一套上去却立刻开始不对：颜色像有了，气质却不对；风格像接近了，人物却不像这组客户本来该有的状态。最后留下来的不是整组统一，而是一股很重的样片味。问题常常…

颜色一旦调重了，整张图就很难再往回收。很多人调色的时候，最先遇到的问题不是不会调，而是越调越乱：肤色开始发灰，背景忽然跳出来，亮的地方更炸，暗的地方直接闷住。刚开始看着好像有冲击力…

批量调色最难的不是调得快，而是同一组照片在不同光线和肤色条件下还能保持统一观感。本文直接拆开讲，批量调色为什么总是越调越乱，以及更稳的处理顺序。 进一步结合实际修图流程、批量处理节奏、返工风险和交付标准来看，才能判断这种方法是否真的适合当前场景。