输入： 源图和目标物体
输出： 可直接作为生成参考的干净图
比例： 与最终生成比例一致
操作日志
1. 先检测再编辑
先运行对象检测并检查候选框。目标、投影和接触反光都要进蒙版。
2. 只蒙一个目标
两个物体重叠时分开处理。一个大蒙版常会编造新结构。
3. 检查边缘顺序
对比前景、背景、地平线和光线。删除物体不能破坏支撑它的几何结构。
4. 选最低成本修复
小洞用 SDXL Inpainting 3 积分；复杂场景可能值得用 Seedream 或 Nano-Banana 5 积分。
完整执行记录
任务边界和素材准入
把「AI 图片去物编辑」当成一次要交付的活，不是名词解释。输入是源图和目标物体，输出是可直接作为生成参考的干净图，工作比例定在与最终生成比例一致。先写驳回原因，再把它变成第一条硬约束。
必须有源图、目标对象、蒙版边界、失败优先级、评分顺序、时长吸附和积分上限。不要把一次好运当成模板。只有在同样约束下受保护主体通过，才能复用。
imgmov 执行路线
在 imgmov 里做受控测试：参考、提示词、比例、时长、相机和尾帧都相同；只换模型或操作。版本历史保留两边输出，决策可回查。
平台要求不要塞进模型提示词里。提示词可以描述场景；由命名清单记录裁切、主张、授权和后台核对，这些才决定能不能交付。
锁住不能漂移的变量
看结果前锁定受保护主体、小字、颜色、动作、首中尾帧、音频需求、时长吸附和积分成本。
把锁定字段放在提示词开头，不要放在结尾：先做对象检测，把目标和投影一起蒙住，再修边缘。SDXL Inpainting 每图 3 积分；Seedream 5.0 Lite 和 Nano-Banana 2 5 积分；GPT Image 2 Standard 1K 从 2 积分起。 把提示词、参考、比例、模型和驳回原因存成一组；下一次执行时先读驳回原因，再决定哪些字段可以放开，避免从一张好看但不可复现的画面重新猜起。
分步执行路径
第1步「先检测再编辑」：先运行对象检测并检查候选框。目标、投影和接触反光都要进蒙版。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。 第2步「只蒙一个目标」：两个物体重叠时分开处理。一个大蒙版常会编造新结构。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。 第3步「检查边缘顺序」：对比前景、背景、地平线和光线。删除物体不能破坏支撑它的几何结构。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。 第4步「选最低成本修复」：小洞用 SDXL Inpainting 3 积分；复杂场景可能值得用 Seedream 或 Nano-Banana 5 积分。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。
每次重跑只改一个命名变量：提示词、参考、相机、时长、模型、比例或导出裁切。一次改两处，即使结果变好也无法复用，因为没人知道是哪处修复起了作用；重跑前先把当前版本编号、失败描述和准备验证的假设写清楚，避免下一次又凭感觉推翻上一版。
验收门和证据
获胜方案必须先过受保护主体。背景再美也救不了错误标签或缺尾帧。
源图、批准文案、被驳回版本、修正、积分成本和最终裁切都放在资产旁边。这份记录要让下一个复审者不用翻聊天记录也能复现决策。
失败诊断与重跑阶梯
两个模型以同样方式失败，问题在提示词或参考；失败方式不同就拆任务，让各自只做已证明的部分。
账单本身是结果的一部分。Agnes Video 2.5 Flash 是 2 积分/秒；Seedance 2.5 为 480p 18 积分/秒、720p 39 积分/秒；Kling v3 Omni 无音频 39、含音频 49；Veo 3.1 按 4/6/8 秒桶收 80/125/165。时长吸附会直接改写获胜模型。
版本管理与交付
把决策记录存下来：提示词 ID、模型 ID、积分成本、代表素材、失败截图和复用规则。
交付文件夹故意做得很无聊：源素材、批准参考、生成设置、字幕文件、渠道裁切、QA 截图和一行修正日志。可复用资产就要无聊得恰到好处。
为什么这不是通用答案
imgmov 把对比变成可执行流程：同一工作区存参考组、模型路由、尾帧、版本历史和公示积分率。结果不是一句模糊结论，而是一条可复用路由、一个有上限的成本，以及能解释选择的证据。
不要把一次好运当成模板。只有在同样约束下受保护主体通过，才能复用。 如果只想问「AI 图片去物编辑」是什么，搜索页更快；这里值得看，是因为要把可直接作为生成参考的干净图在真实约束下交付出去。
常见问题
蒙版要包含什么？
物体、投影、反光和接触边缘。
流程的停止点很明确：从源图和目标物体开始，到可直接作为生成参考的干净图为止。imgmov 路径是：源素材入库、设为锁定参考、设与最终生成比例一致、跑一个证明版，再把通过设置存下来。复审看不出哪个是批准版，画面再好看也算流程失败。
一次编辑多少钱？
SDXL Inpainting 3 积分；Seedream 5.0 Lite 和 Nano-Banana 2 5 积分。
账单本身是结果的一部分。Agnes Video 2.5 Flash 是 2 积分/秒；Seedance 2.5 为 480p 18 积分/秒、720p 39 积分/秒；Kling v3 Omni 无音频 39、含音频 49；Veo 3.1 按 4/6/8 秒桶收 80/125/165。时长吸附会直接改写获胜模型。
什么时候用 GPT Image 2？
复杂编辑需要 Prompt 控制时。按质量和分辨率从 2 到 80 积分。
验收不是“看起来像不像 AI 大片”，而是：获胜方案必须先过受保护主体。背景再美也救不了错误标签或缺尾帧。然后源素材、批准文案、驳回版、修正和最终裁切放进同一个交接文件夹。
要一起移除两个物体吗？
不。分开处理更能保留背景。
两个模型以同样方式失败，问题在提示词或参考；失败方式不同就拆任务，让各自只做已证明的部分。重跑只改一个命名变量，保留旧版本并记录积分成本。同一失败出现两次，就修参考或缩范围，不要继续让提示词道歉。
干净图能做视频参考吗？
可以。这正是目的：干扰物进入视频前先清掉。
imgmov 把对比变成可执行流程：同一工作区存参考组、模型路由、尾帧、版本历史和公示积分率。结果不是一句模糊结论，而是一条可复用路由、一个有上限的成本，以及能解释选择的证据。只有当源素材、参考 ID、提示词、模型、成本、驳回原因和批准成片连在一起，交付才能复用。这条链才是下一个「AI 图片去物编辑」变快的原因。