Ciyo 实用指南
如何用同一张产品照片在 Ciyo 比较 AI 图像模型
模型展示页里最漂亮的样图，可能与你的实际任务关系不大。编辑陶瓷杯的商家需要保住杯把、杯口和表面质感；如果产品变了，再惊艳的新场景也没有用。
本指南介绍利用 Ciyo 固定图像模型选择进行控制变量对比的方法，不宣布适用于所有任务的赢家。使用同一张已获授权的照片和相同编辑要求，再根据产品必须保留的细节评判结果。
快速方法：固定输入，更换模型，检查任务结果
选定一个具体编辑任务，以及当前账号可用的两到三个模型。为了控制变量，关闭 Image Auto，保持双方支持的共同设置一致，并保存每次输出。先评判产品是否如实保留，再看风格。
| 要素 | 规则 |
|---|---|
| 产品原图 | 每个模型使用同一个原始文件 |
| 编辑要求 | 使用相同文字和允许修改范围 |
| 输出 | 在支持的情况下匹配宽高比、尺寸和数量 |
| 模型 | 只更换所选生成模型 |
| 评审 | 所有输出采用相同验收标准 |
| 成本 | 分别记录实际报价与结算支出 |
1. 定义编辑任务和必须保留的细节
选择足够具体、便于评估的任务，例如在保留可见结构的前提下，将产品放到更暖的影棚背景中。在查看任何结果前，先写下须保留的细节。对我们的虚构马克杯而言，这些是炭灰色杯把、椭圆形开口、象牙白杯身及底部附近的细窄琥珀色饰带。
区分风格偏好与产品要求。更暖的阴影可以是一种偏好；杯把缺失则属于失败。这样可避免因为结果好看，就不自觉地放宽原始要求。
如果原图模糊或部分遮挡，这项对比也会掺入对模型虚构能力的测试。目标是准确编辑产品时，应使用更清晰的照片，并记录无法消除的不确定之处。
2. 固定图像模型，不保留 Auto 自动选择
Ciyo 的 Image Auto 允许 Design agent 为请求选择图像模型。关闭后，代理只能使用所选图像模型。Video Auto 是另一项设置，不决定图像模型对比。
打开当前模型控件，选择第一个支持所需任务的图像模型。记录界面显示的准确名称，不要凭记忆写模型系列名。先保存首次请求和输出，再换下一个模型重复。
文章或集成目录中列出的模型，不一定能在当前环境中选择。请比较实际提供的选项。如果某个模型不支持相同输入或分辨率，应说明限制，不要悄悄改变试验条件。
3. 运行同一个范围明确的请求
为每次请求附加原始产品照片。不要把第一个模型编辑后的结果交给第二个模型，否则输入已经不同。保持裁切、图片数量及共同输出设置一致。
下方可复制的要求明确了允许变化的部分和需要检查的特征。它要求保留产品，但不能自动保证保留。如果代理为了适应模型而改写要求，请把改写后的提示词也记下来。
使用附加的产品照片。仅将周围背景改为光线柔和、安静的暖灰色影棚环境。保留可见产品形状、杯把内孔、边缘、材质外观和装饰。让整个产品留在画面中。使用所选图像模型生成一个独立候选结果，以便与未经修改的原图比较。4. 先检查忠实度，再判断风格
让原图和每个候选结果显示为相同的视觉大小。检查轮廓、空隙、表面细节、文字、背景边缘及接触阴影，再判断是否真正完成了要求的场景变化。
先用“通过”“修改”“拒绝”等明确结论描述结果，不必急于设计数字评分。一处严重的产品错误，可能比多项漂亮的风格选择更重要。不要用平均分把错误产品变成合格结果。
| 标准 | 问题 | 记录 |
|---|---|---|
| 产品一致性 | 看起来仍然是同一个产品吗？ | 通过／修改／拒绝，并写明细节 |
| 指令执行 | 是否完成了要求的背景变化？ | 实际观察结果 |
| 边缘 | 开口和接触区域是否合理？ | 需要检查的局部或区域 |
| 文字 | 可见文字是否保持准确？ | 逐字检查结果，或不适用 |
| 可用性 | 导出文件能用于目标位置吗？ | 投放位置与剩余工作 |
| 支出 | 完整尝试花了多少？ | 报价、结算支出及重试 |
5. 针对任务做选择，只复测关键情况
一个输出可以作为初步试验，不能代表可靠性基准。如果两个模型都在细小结构上失败，应先改善原图或缩小编辑范围，再扩大样本。如果一个通过、另一个失败，可在预算内重复关键情况，观察差异是否持续。
偶尔制作素材的商家，可能只需最简单且合格的流程。代理机构还应考虑可重复性和交接工作量。如果另一模型需要多次重试或外部修图，也要把这些工作计入选择。
当你能说明为何为这个任务选择该模型，并指出相关限制，对比才算完成。实际观察到时，可以说“获批样本保留了杯把”；要说“它是最好的图像模型”，则需要广泛得多的证据。
两个候选的实际试验：文件能说明什么
我们使用同一张未经修改的虚构马克杯原图，分别进行 Sunburst 和 Nano Banana Pro 编辑。两个结果都改变了背景，并保留了可辨识的象牙白杯身、炭灰色杯把和琥珀色饰带。原图为 1024 × 682；Sunburst 返回 1024 × 672，Nano Banana Pro 返回 1264 × 842。
这里有一项关键限制：Sunburst 请求通过 Design agent 发起，选择了 High 质量和 1K；Nano Banana Pro 请求直接使用 Image Generator，选择 Auto 宽高比和 1K。代理可能改写要求，因此这些只是工作流程示例，不能单独衡量模型差异。要做控制变量的决定，应让两者使用同一入口，并记录最终发给提供方的提示词。
Nano Banana Pro 显示 12 积分生成报价。Design agent 报告 Sunburst 编辑消耗九个生成积分，但代理推理另外计费。这些是不同类型的观察，不能当作已经核实的总任务结算成本对比。
下方总览展示原图和候选结果的存放位置，并未把每张图调整为相同视觉大小。验收时应以相同放大倍率打开文件，不要偏爱画布上看起来最大的对象。
以等效的合格输出比较支出
Ciyo 积分是客户的计费单位，与其他提供方的积分不同。检查每次 Generation 报价，并与结算支出区分。Design agent 推理及修改可能额外产生 Billable LLM 用量费用。
小规模试验应记录所有请求及哪些输出通过验收。只有至少一个通过时，才用总任务支出除以合格输出数量。如果全部失败，应如实报告，避免得出误导性的低单图成本。
日常工作中，希望代理帮忙选模型时，Auto 仍然有用。对比结束后按个人偏好恢复即可；控制变量试验与便捷的日常流程服务于不同需要。
实用问答
应该选择哪个图像模型？
根据实际样本，选择能在预算内满足任务验收标准的模型。本指南提供对比方法，不对未经测试的模型排名。
为什么关闭 Image Auto？
Auto 可能为不同请求选择不同模型。固定所选图像模型，更容易解释对比结果。
相同提示词就代表完全公平的对比吗？
它控制了一项变量，但模型对输入的处理和设置仍可能不同。请记录这些差异，避免作出通用质量结论。
需要多少示例？
一个示例只是初步试验。更广泛的生产决定依赖可靠性时，应增加相关输入和重复次数；在只挑出最好结果之前，就先确定样本和预算。
更高报价能保证更高忠实度吗？
不能。报价说明该次请求的收费，不承诺输出一定能保留你的具体产品。
比较一个确实需要完成的任务
使用一张原始照片、一份编辑要求和相同验收标准。检查输出后再选模型。