这两天使用 ChatGPT 编辑图片时，发现了一个非常实用的小技巧：

红线圈选区域。

简单来说，就是先在图片上用红线圈出需要修改的位置，然后告诉 AI：

“只修改这个区域。”

实际使用下来发现，这种方式的效果明显优于单纯使用文字描述。

以前让 AI 修改某个局部区域，经常需要写大量提示词：

比如：

“修改图片中间偏右的位置……”

“替换第三层产品连接处……”

“调整左侧第二个零件……”

即使描述非常详细，AI 依然可能理解错误。

但是，加上一条红线之后，AI 可以直接通过视觉定位知道：

哪里需要修改。

很多时候，一条红线，胜过几十行文字。

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“高亮区域”还是“红线圈选区域”？

一开始，我把这个区域称为：

“高亮部分”。

因为以前做产品详情页时，经常使用高亮标注。

直到昨天，我把这个技巧分享到了公司工作群。

老板提出：

“为什么不叫红圈区域？”

当时我觉得，这只是一个叫法问题。

只要 AI 能理解，不管叫什么似乎都可以。

但是今天早上特意查询了一下，发现更准确的表达应该是：

红线圈选区域。

或者：

红圈选定区域。

这个小插曲其实也挺有意思。

很多时候，分享经验的过程，也是重新梳理自己认知的过程。

别人一个简单的问题，也可能促使自己进一步学习。

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红线圈选区域，真的可以控制 AI 只修改这里吗？

很多人可能会问：

如果我用红线圈起来，是不是就能保证其他地方完全不变？

答案是：

不能百分百保证。

因为目前 AI 图片编辑，本质上依然是生成式编辑，并不是 Photoshop 那种严格意义上的像素级修改。

但是，通过更明确的限制，可以大幅提高稳定性。

如果只写：

红线圈选区域定向编辑。

其实还不够。

更稳定的方式，需要加入四层限制。

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第一层：明确修改位置

告诉 AI：

仅编辑红线圈选区域。

英文：

Edit only the Red Circled Area.

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第二层：限制编辑范围

告诉 AI：

修改范围严格限制在红圈内部，不得影响红圈外任何区域。

英文：

The editing area must be strictly limited inside the red circle. Do not affect any area outside the red circle.

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第三层：锁定其他元素

告诉 AI：

锁定其他所有元素。

包括：

• 产品比例；
• 产品结构；
• 材质；
• 颜色；
• 背景；
• 光影；
• 文字；
• 排版。

英文：

Lock all other elements.

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第四层：禁止重新生成

这一点非常重要。

很多 AI 修改失败，并不是不会修改，而是重新理解并生成了一张新图片。

所以需要明确：

不重新生成图片，仅进行局部像素级编辑。

英文：

Do not regenerate the image. Perform a localized pixel-level edit only.

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因此，一个更稳定的提示词：

中文：

局部像素级编辑任务：仅修改红线圈选区域（Red Circled Area）。编辑范围严格限制在红圈内部，红圈外所有内容必须保持完全不变。禁止重新生成图片，禁止改变产品结构、比例、材质、颜色、背景、光影和文字。

英文：

LOCALIZED PIXEL-LEVEL EDIT ONLY. Edit only the Red Circled Area. The modification must be strictly limited inside the red circle. Everything outside the red circle must remain completely unchanged. Do not regenerate the image. Do not modify structure, proportion, material, color, background, lighting or text.

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局部重绘，其实早已经存在

说到局部编辑，其实很多 AI 图片工具很早就意识到了这个需求。

例如即梦，就有类似：

局部重绘。

之前使用即梦修改文字时，这个功能非常方便。

直接选中文字区域，然后告诉 AI：

“把这里的文字修改成……”

通常效率很高。

当然，它也不是每一次都成功。

有时候也会出现：

• 文字变形；
• 背景变化；
• 周围元素被重新生成。

这其实不是操作问题，而是模型能力的问题。

但是，局部重绘解决了一个非常关键的问题：

告诉 AI：哪里可以动，哪里不要动。

这对于图片编辑来说非常重要。

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ChatGPT 以前也有类似的区域编辑能力

我记忆中，OpenAI 的 DALL·E 编辑器曾经提供过类似功能：

Selection Tool（选择工具） / Inpainting（局部重绘）

用户可以：

• 在图片上选中一个区域；
• 输入修改要求；
• AI 对选中的区域进行编辑。

这种方式非常接近传统设计软件里的“选区编辑”。

例如：

• 删除某个物体；
• 修改某个区域颜色；
• 替换局部元素；
• 扩展图片边缘。

DALL·E 2 时代也支持 Inpainting（局部填充）和 Outpainting（扩展画布）等编辑能力。

后来 ChatGPT 图片编辑的功能入口和交互方式发生了一些变化。

具体原因我并不清楚。

可能是产品方向调整，也可能是希望依靠更强的视觉理解能力，让用户更多通过自然语言完成编辑。

但是从实际使用来看：

对于复杂图片，尤其是：

• 电商产品图；
• 工业结构图；
• 详情页设计；
• 爆炸拆解图；

明确的局部控制能力依然非常重要。

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为什么复杂产品图最需要局部编辑？

简单图片修改，例如：

修改颜色

成功率通常最高。

例如：

红圈内红色手柄改成蓝色，其他保持不变。

AI 不需要重新理解整个结构。

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删除局部元素

例如：

删除红圈中的文字，保持背景连续。

通常也比较稳定。

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但是复杂产品结构修改，难度会明显增加。

例如之前做过：

• 鹅蛋勺勺头替换；
• 勺柄连接处替换；
• 砧板结构替换。

这些任务并不是简单替换一个区域。

AI 还需要处理：

• 边缘连接；
• 材质过渡；
• 金属反光；
• 阴影关系；
• 空间透视。

所以经常出现：

“我只让它改一个地方，结果整个产品都变了。”

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红线圈选区域的意义

我觉得，AI 图片编辑未来真正重要的方向，不是单纯生成更漂亮的图片。

而是：

精准修改已经存在的图片。

因为很多商业图片，并不是需要重新生成。

而是：

• 产品已经正确；
• 构图已经正确；
• 光影已经正确；

只需要修改一个细节。

以前，我们花大量时间写提示词，试图告诉 AI：

“我要改哪里。”

现在发现：

一条红线，有时候比几十句话更有效。

文字负责告诉 AI：

改什么。

红线负责告诉 AI：

在哪里改。

两者结合，才是真正高效的 AI 图片编辑方式。