企业官网建设流程全解析

效果图改稿最让人头疼的场景，不是整张图推倒重来，而是客户只说了一句“把沙发改成灰色”，你却要为此重铺整个画面。风暴 AI 图像编辑器这一类支持局部改图的 AI 工具，解决的核心问题就是：在不改变整张效果图构图、光影、材质关系的前提下，只修改指定区域里的内容。作为一篇保姆级实操教程，下面会从局部改图的原理讲起，再依次介绍环境准备、遮罩选区、提示词写法、参数调整、质量检查和问题排查，最后给出可以复制到设计团队里的工程化流程。读者不需要先掌握扩散模型原理，只要有一张待改的效果图，就可以按步骤跑通一次完整的局部改图。

1. 先理解局部改图为什么比整图重绘更实用

1.1 传统修图与整图 AI 生成的痛点

在效果图行业里，返工最频繁的其实不是构图问题，而是局部调整问题。客户可能只要求换沙发颜色、删掉背景里的装饰品、把地板从木纹改成石材、或者给窗外加一棵树。传统处理方式是打开 Photoshop 用选区、仿制图章、修补工具逐项操作。优点是可控，缺点也非常明显：做材质替换时容易留下光影不匹配的痕迹，处理反射和投影需要大量时间，而且不同设计师修出来的效果差距很大。

后来很多人转向整图 AI 生成，却发现同样有问题。输入一句“现代客厅，灰色沙发，木地板”后，模型确实会生成一张完整效果图，但布局、家具比例、窗外景观和客户原方案完全对不上。客户要的是“在原方案基础上微调”，而不是重新设计一遍。整图生成适合前期概念探索，不适合交付阶段的定向修改。

局部改图正是为了填补这个空档。它把原图大部分像素保留下来，只对用户指定的区域重新生成内容。这样既能保持原始构图和整体风格，又能完成局部替换、删除、添加、改色等操作。实际设计流程里，局部改图比整图重绘更接近“修图”的思维方式，也更符合甲方改稿的真实需求。

1.2 AI 局部改图的核心思路：遮罩 + 提示词 + 生图扩散

AI 局部改图在技术层面通常被称为区域重绘或图像修复。它大致包含三个要素：

• 遮罩：告诉模型哪些地方需要修改，哪些地方必须原样保留。
• 提示词：告诉模型“把遮罩区域改成什么样子”。
• 生图扩散：模型结合遮罩外的上下文、提示词和随机种子，在遮罩区域内生成新像素。

可以把它理解成一个非常谨慎的实习生：他不会动你没圈出来的部分，但你圈出来的地方越大、提示词越模糊，他能发挥的空间就越多，结果也就越不可控。反过来，遮罩精准、提示词具体、参数合适，模型就能在保持周围光影和材质连续性的前提下完成修改。

不同产品的界面命名可能不同，但核心操作顺序基本一致：导入图片、选择需要修改的区域、填写提示词、调整参数、生成结果。风暴 AI 图像编辑器这一类工具，实际上就是把上面这条技术链路做成了普通设计师也能操作的图形界面。

1.3 风暴 AI 图像编辑器在这个流程里扮演什么角色

风暴 AI 图像编辑器面向的使用场景主要是效果图改稿、产品图精修、电商主图编辑和局部创意调整。这类工具的价值不是替代设计师，而是把“用 AI 改局部图”这件事的门槛降下来。

它通常会把下面的能力组合到一个界面里：

• 原图预览和遮罩绘制：用户可以直接在图片上刷选或框选需要修改的区域。
• 提示词输入区：支持直接输入中文或英文描述。
• 参数控制面板：用来调节重绘幅度、提示词强度、生成步数、随机种子等。
• 历史结果对比：保留多次生成结果，方便来回切换。
• 导出和二次编辑：修改完成后导出高清图片，再交给其他设计软件继续处理。

这篇文章后面所有操作步骤，都以这一类工具的常见交互流程为例。界面按钮名称和参数位置可能因版本更新而略有差异，但核心逻辑不会变：先圈定范围，再写清楚需求，最后用参数控制生成结果的自由程度。

2. 开始前的准备：环境、图片素材和提示词基础

2.1 使用形态：网页版还是客户端，本地还是云端

使用风暴 AI 图像编辑器之前，需要先确认自己使用的是网页版还是桌面客户端，以及生成是在云端完成还是本地完成。这个选择直接影响你对电脑配置的要求。

下面用表格做一个通用参考：

如果原始材料没有给出明确版本和系统要求，落地前要先确认工具的官方说明。从普遍情况看，局部改图的主要计算压力在生成阶段，而不是界面操作阶段。云端版本通常会把压力放在服务端，对本地电脑要求不高；本机版本则需要考虑显卡显存、系统内存和模型文件大小。

2.2 图片准备要求

图片质量会直接影响局部改图效果。这里并不是说原图越大越好，而是说需要保证关键细节有足够像素。

准备素材时可以按这个清单检查：

• 格式优先选择 PNG、JPG、WEBP 等常见图像格式。
• 原图不要带多余边框、水印、文字标注，否则模型可能把它们误认为画面内容。
• 需要修改的物体在画面中不能太小。例如想替换一个沙发，沙发区域最好至少有约 200x200 像素；如果一定要改很小的物体，建议先裁剪放大再处理。
• 保留一张原始图片副本，不要在原图上直接操作。AI 生成结果未必一次成功，保留原图才能随时回到起点。
• 如果工具在上传时提示图片过大，可以先压缩尺寸或换更合适的 JPG 质量重新导出。

还有一个容易被忽略的点：局部改图的结果会受原图光照影响。如果原图光线非常强烈，比如有大面积逆光或强烈阴影，AI 要生成和原图完全一致的光照会困难很多。这种情况建议先把原图做一次亮度均衡预处理，再进入局部编辑流程。

2.3 提示词基础：先学会写“改什么”和“改成什么”

很多人在局部改图中翻车，不是因为工具不好，而是提示词写得太空。比如写“换个好看的沙发”或“把背景弄高级一点”，模型只能靠猜。局部编辑的提示词应该围绕四个维度来写：

• 对象：要修改的东西是什么。
• 新状态：改成什么，包括物品、材质、颜色。
• 风格约束：和原图保持一致，例如现代简约、原木风、轻奢风。
• 光照和比例：保持原图光影方向，新物体不要太大也不要太小。

下面是一个基础的中文提示词模板：

把选中区域内的单人布艺沙发替换为三人灰色布艺沙发。 材质：棉麻面料，表面有轻微褶皱。 颜色：浅灰色，接近 #B0B0B0。 风格：现代简约，和原图保持一致。 光照：保持原图窗光方向，不要新增强烈逆光。 细节：保留原沙发底部在地毯上的投影，新沙发腿不要悬空。

如果工具对英文提示词理解更稳定，也可以写成更简短的英文：

replace the selected sofa with a gray fabric sofa, modern minimal style, matte linen texture, same lighting direction, consistent perspective, keep the floor shadow

这里要注意，提示词不是越长越好。关键信息要前置，避免把“背景”“氛围”“美感”这类抽象词堆在一起。抽象词越多，模型越容易自由发挥。

3. 保姆级实操：完成一次局部改图

3.1 第一步：导入效果图并进入局部编辑模式

打开风暴 AI 图像编辑器后，通常能看到“新建项目”“导入图片”或“开始编辑”这类入口。选择一张效果图导入，系统会先显示原图预览界面。

这一步不要急着直接生成。先确认几件事：

• 图片是否完整加载，压缩后是否出现失真。
• 界面中是否存在“局部编辑”“局部重绘”“遮罩编辑”“选区修改”这类功能入口。
• 是否能切换到“对比视图”，用来后续同时看原图和生成结果。

如果找不到局部编辑入口，可以看工具栏里有没有画笔、套索、矩形选框这类与选区相关的图标。局部编辑功能的核心就是先产生一个遮罩区域，凡是能做选择的功能，基本都服务于同一个目的。

需要注意的是，不同版本的功能入口命名可能不一样。落地时以实际界面为准，只要界面上有“先选区域、再写提示词、最后生成”的流程，就符合局部改图的基本模式。

3.2 第二步：用遮罩锁定需要修改的区域

遮罩是局部改图中最关键的步骤。遮罩画得太小，模型缺少生成空间，边缘容易生硬；遮罩画得太大，模型会把不相关的物体一并重画，导致整张图风格漂移。

操作时注意下面几点：

• 把需要修改的物体完整包含进去，不要只圈一半。
• 可以稍微向外扩展一点，让模型有空间处理边缘过渡。
• 不要选中水印、标注线、无关杂物；遮罩里多一个物体，模型就可能把它改掉。
• 如果需要修改多个独立物体，建议分多次处理，而不要一次同时选两个很远的位置。
• 如果工具提供遮罩透明预览，要检查遮罩是否覆盖到了地板接缝、墙面转折和物体倒影这些容易被遗忘的位置。

常见的错误是遮罩只圈了沙发主体，没有圈沙发在地毯上的阴影区域。这样生成时，模型会认为阴影是不要的内容，可能会自动清掉，最终画面看起来像物体浮在空中。解决方法是把阴影和周边一小块地面一起选进去。

3.3 第三步：填写提示词和参数

遮罩画好之后，进入提示词和参数设置环节。先按前面说的提示词模板填写“改成什么”，再逐个确认参数。

在大多数类似工具中，以下几个参数会直接影响结果：

• 重绘幅度：控制选区内容重画的程度。数值低，改动小，适合颜色微调；数值高，改动大，适合完全替换物体。
• 生成步数：控制最终结果的迭代次数。步数过低时细节不稳定，步数过高时耗时明显增加，但效果提升有限。
• 提示词强度：控制模型听从提示词的程度。数值太低，提示词约等于没写；数值太高，画面容易出现过度渲染。
• 区域外扩：控制选区边缘的过渡范围。太大容易波及其他区域，太小则会出现生硬边界。
• 随机种子：控制随机性。固定种子可以让同参数下多次生成结果保持一致。

这些参数在不同工具中的名称可能不同，可能叫“强度”“相似度”“边缘过渡”等。但设计逻辑一致：调节生成结果与提示词的匹配程度，以及生成结果与原图的相似程度。

3.4 第四步：生成、对比、再选区、再生成

点击生成后，工具会记录当前遮罩、提示词和参数，并输出一版结果。正常流程是进入对比视图，把生成图和原图放在一起检查。

第一次生成通常不是最终结果。此时不要盲目反复点击生成，而应该按照下面顺序做判断：

• 先看整体构图有没有变化，大关系不对时要立刻停。
• 再看改动物体是否与周围空间比例一致。
• 然后看材质、颜色、光照是否延续原图逻辑。
• 最后放大检查边缘和交界处是否出现白边、黑块、碎渣。

每次调整最好只改变一个变量。比如第一次是因为颜色不对，就只调提示词中的颜色描述；第二次是因为边缘太硬，就只扩大遮罩范围或调整区域外扩参数。一次改多个变量会让问题交织在一起，很难判断到底是哪一步出了问题。

如果工具支持“历史版本”，建议每次生成后都给结果做好记录。这样回头排查时可以清楚知道当前这版是基于哪张原图、哪个遮罩、哪组参数生成的。

3.5 一个完整的提示词示例

下面用一个客厅效果图替换沙发的案例，展示从遮罩到提示词的完整组合。

遮罩范围：三人沙发的整个主体，包括沙发腿在地毯上的暗部阴影区域。

提示词：

把选中区域内原有的三人沙发替换为浅灰色布艺沙发。 沙发材质：棉麻，表面有细小的织物纹理。 颜色：浅灰色，不要发蓝。 款式：三人位，直排，无贵妃榻。 风格：现代简约，与墙面和茶几风格协调。 光照：保持原图从左侧窗户进入的自然光，沙发表面明暗方向不变。 细节：保留沙发下方在地毯上的投影，新增沙发与地毯之间要有自然接触关系。

参数参考：

重绘幅度：0.55 生成步数：30 提示词强度：8 区域外扩：自动或 20 像素 随机种子：固定为 42

这组参数只是说明思路，不同工具对“重绘幅度”的定义区间可能不同。有些工具默认值是 0.5，有些是 0.75，所以落地时要先看工具自带的说明或默认值，不要直接照抄。

4. 关键参数与提示词模板：不同改图需求怎么配置

4.1 参数速查表

不同工具界面差异很大，但参数背后的逻辑是可以横向对比的。下面用一张速查表帮助理解：

这些值没有绝对正确的组合，正确做法是形成自己的调试节奏。先固定种子，再固定重绘幅度，每次只增加或减少一个变量，记录效果后决定继续还是回退。

4.2 常见局部改图提示词模板

不同改图需求应该使用不同结构的提示词。下面是几个常见方向：

写提示词时，最怕出现语义冲突。例如既要“保持原图墙面色”，又要“把墙面改成淡蓝色”，模型会无法判断谁优先。取舍方法是把最希望保留的属性放在前面，把允许变化的属性放在后面。

4.3 改图成功的判断标准

在局部改图中，“好看”不是唯一标准，更重要的是“能不能交付”。一个合格的局部改图结果应该同时满足以下条件：

• 构图不变：原本在遮罩外的物品没有被移动或替换。
• 比例协调：新物体的尺寸和视角与画面其他物体一致。
• 光照一致：明暗方向、阴影硬度和原图没有明显冲突。
• 材质匹配：反射、粗糙度、纹理颗粒在同场景中不突兀。
• 边缘干净：遮罩边界处没有生硬过渡、白边或残影。
• 颜色统一：新物体的颜色在整体色调中不跳脱。

可以把这些判断标准打印成一张检查表，每次改图后逐一打勾。只要有任意一项不过关，就回到对应环节去调整，而不是反复无脑重生成。

5. 运行后必须做的质量检查与常见问题排查

5.1 生成结果质量检查项

生成完成后，不要只盯着被修改的区域看，要按“整体到局部”的顺序检查。

先缩小视图看整张图。如果整张图出现明显风格错乱，比如现代客厅里突然出现一只复古吊灯，这往往不是细节问题，而是提示词里的风格词与遮罩区域不匹配。此时应该回到提示词，把“风格”描述改得更明确。

再放大遮罩边界。边界问题是最常见的瑕疵来源，通常表现为一道明显分界线、颜色断层、或者边缘出现像素噪点。这时应该扩大遮罩范围，或者把区域外扩参数调大一点。

最后看物体的物理关系。AI 生成的新物体可能没有阴影，也可能在应该有倒影的地方没有倒影。这不能只靠工具参数解决，必要时需要导出到 Photoshop，在图层上补画一个投影。

5.2 常见问题现象与排查链路

下面用一个表格汇总高频问题，并给出排查顺序。

排查时有一个通用顺序：先确认遮罩是否正确，再看提示词是否具体，然后调参数，最后考虑原图质量。不要第一反应就去拉高生成步数，那样既耗时，又不一定能解决根源问题。

5.3 为反复出问题准备的排错清单

当同一个图反复改不出来时，不要继续硬生成，先执行下面这套排错清单。

1. 导出当前遮罩缩略图，确认遮罩真的只覆盖目标区域。
2. 把提示词拆成三行：改什么、改成什么样、必须保持什么。
3. 去掉所有形容词堆砌，只保留名词、材质、颜色和光照约束。
4. 固定随机种子，把重绘幅度从默认值下降 0.1 再试一次。
5. 不要同时修改两个差异过大区域，拆成两次编辑。
6. 如果边缘总出问题，给遮罩增加一圈冗余边界。
7. 如果始终无法解决，换成更小区域的局部编辑，缩小问题范围。
8. 把原图裁剪到目标物体附近后再编辑，避免模型被远处复杂场景干扰。

这套清单适用于大多数局部改图失败案例。核心思路是缩小变量范围，让问题从“不可控”变成“可控”。

注意：不要只验证程序能出图，还要验证遮罩、提示词、参数、历史版本这些中间产物是否记录完整。只有保留过程，后续复盘才有数据支撑。

6. 从单张改图到批量生产：工程化实践与扩展

6.1 把流程固化到设计团队

单张图的成功经验要能复制，才算真正节省了时间。设计团队可以围绕局部改图建立一套简单流程，避免每个成员都用各自的习惯操作。

建议至少统一下面几项内容：

• 原图目录与修图目录分离，例如original/、editing/、final/。
• 统一文件命名格式，例如方案名_区域_版本号.png。
• 记录每次改图的提示词和参数，可以存储在项目说明文件中。
• 定义交付前的走查标准，至少包含本章列出的六个检查项。
• 把常用的改图需求整理成提示词模板库，供团队复用。

这套流程不需要复杂系统，用共享文件夹加一份说明文档就能启动。关键是把经验变成约定，而不是让每个人都从头摸索。

6.2 与 Photoshop 等工具结合的二次修图流程

AI 局部改图再强大，目前也还不能完全替代专业修图软件。实际生产场景中，更高效的路径是“AI 负责主体替换，Photoshop 负责细节收尾”。

二次修图通常需要处理的内容包括：

• 用图层蒙版手动擦除选区边缘的残留。
• 用修补工具处理阴影和反光的不协调。
• 用色彩平衡调整新物体与整体画面的色温。
• 用锐化工具恢复纹理细节。
• 检查并修复文字、标识、结构缝等 AI 容易改坏的细节。

当 AI 生成结果做到“大方向正确、小问题可控”时，后续人工修正会非常快。反过来，如果 AI 结果大方向就是错的，再修只会浪费时间。所以二次修图的前提，是先把前面检查项完成，而不是拿一张不理想的结果硬磨。

6.3 对开发者的扩展方向：API 集成与自有模型部署

如果团队不是单人使用，而是想做批量效果图处理，可以考虑把局部改图能力接入到现有流程中。前提是工具方提供了 API 或 SDK，并且团队具备基本开发能力。

一个典型的服务调用流程大致包括：

1. 上传原图。
2. 传入遮罩数据，可以是多边形坐标或二进制掩码。
3. 传入提示词和参数。
4. 等待生成结果。
5. 下载结果图并归档。

一个用于说明思路的请求结构如下，实际字段必须按工具方文档调整：

{ "image_id": "render_001", "task_type": "inpaint", "mask": { "type": "polygon", "points": [ [960, 480], [1560, 480], [1560, 960], [960, 960] ] }, "prompt": "replace the sofa with a gray fabric sofa, modern style, same lighting", "params": { "steps": 30, "denoising": 0.55, "prompt_strength": 8, "seed": 42 } }

这类集成思路适合大量重复性修图场景。比如电商平台要统一把裤子颜色改成黑色，或者把白色背景图局部替换成场景图。通过脚本批量提交任务，再统一接收结果，效率会明显高于人工逐张操作。

如果对数据隐私要求更高，还可以考虑自建基于扩散模型的局部重绘服务。但这条路需要 GPU 资源、模型管理和评测数据集，短期更适合有算法团队的项目组。普通团队先使用成熟编辑器跑通流程，再把高频需求沉淀成模板，是性价比更高的做法。

6.4 最后的核心建议

局部改图是最贴近真实设计交付场景的 AI 图像编辑方式。它解决的不是“无中生有”，而是“在原方案上做可控修改”。想用好风暴 AI 图像编辑器这类工具，最需要练的不是某个隐藏参数，而是三个基本功：会画遮罩、会写提示词、会判断结果是否符合交付标准。

对于刚上手的人，建议找一张室内效果图，连续做十次局部修改，每次只换一个变量，把参数和结果记录在一张表里。完成这个练习后，你会比盲目生成几十张图更能理解 AI 局部改图的边界在哪里。对这个方向足够熟悉后，再考虑批量流程、API 集成和私有化部署，一步步把单张图的技巧扩展成团队产能。