一句话版本：AI图像处理不是套滤镜，是模型先从大量图像里学会规律，再根据你的输入去补全、修改或者重新生成像素。
组里新人老问这个，我都从滤镜讲起，两者最容易搞混。滤镜是一套固定的算法，对每张图做同样的变换，它并不“知道”画面里是什么；模型不一样，它见过足够多的图，知道一张脸、一片天空、一块布料大概该长成什么样，所以你给它一个缺口或者一句描述，它能按学到的规律把像素填出来。说它是在“补”，比说它在“算”更贴切。
落到干活上，大概分这几类：
- 生成新图：按你的描述直接出一张
- 局部重绘：圈一块区域，按提示只改那里
- 放大补细节：分辨率拉上去，顺带把糊掉的纹理补回来
- 抠图分离：主体和背景拆开
- 风格迁移：把一张图的风格搬到另一张上
我自己用得最多的是局部重绘和放大，性价比最高。道理也不复杂：局部重绘只动你圈的地方，其余部分原样留着，返工成本低；放大则是要交付的图基本都得过一遍的步骤，省下来的是实打实的时间。
这版讲法是我自己攒的，不保证全对，懂原理的欢迎直接纠。也想听听大家在项目里最离不开的是哪个环节。
