商品图片精修

要解决什么问题

服装与产品类电商的上架图往往来自拍摄或供应商原图：尺寸不统一、背景杂乱、文件体积偏大。平台侧又常要求固定画布（例如正方形白底）和明确的体积上限，手工在 PS 里逐张抠图、铺底、压 JPEG 既慢又难批量复现。

技能如何工作

product-image-refine 把流程收成固定四步流水线，单张或整目录批量均可，源文件不改动，结果写到源目录下的 adjusted（或 --output 指定路径）。

1. 调整尺寸：等比缩放到目标边长（默认 600），不足处用白色填充并居中，避免拉伸变形。
2. AI 去背景：用 U2Net ONNX 识别前景，保留衣服与衣架轮廓，其余变为透明；首次运行会下载约 176MB 模型到 ~/.u2net/u2net.onnx，之后走本地缓存。
3. 白底合成：透明区域叠到纯白 RGB 背景上。
4. JPEG 压缩：从高质量逐步降到约 20，直到满足 --max_kb（默认 60KB），输出统一为 .jpg。

目录模式下会处理 .png / .jpg / .jpeg / .bmp / .webp / .gif。

适用边界与注意点

• 去背景针对「商品 + 挂钩衣架」这类主体；复杂场景或精细发丝边缘仍可能需要人工复核。
• 600×600 且 60KB 的组合偏紧，压缩可能把质量压到较低档位；需要更清晰时可放宽 --max_kb（例如 100）。
• 流水线输出是白底 JPEG，不适合必须保留 PNG 透明通道的素材流程。