我最近做 caseboard 的时候，被 Imagegen 狠狠诱惑过。
真的。
你给它一个案例方向，告诉它要高级一点，要像广告公司 credentials deck，要有主视觉，有信息分区，有品牌质感。过一会儿，它能给你一张非常漂亮的图。
光影是对的。
比例是对的。
高级感也是对的。
有时候甚至会漂亮到让你觉得，哎，好像真能直接用了。
然后你放大看。
问题就来了。
产品不像原来的产品。
包装细节变了。
品牌 logo 开始长出一些很诡异的边角。
中文小字像在说梦话。
社交截图和真实活动素材被它重新想象了一遍。
那个 moment 非常微妙。
你一边觉得它真厉害，一边又知道，这张图不能出街。
因为 caseboard 和普通海报不一样。
普通海报可以允许 AI 多一点自由。氛围对，构图对，质感对，很多时候就已经可以作为方向参考。可 caseboard 承载的是一个真实案例。这里面的产品图、KV、活动照片、社交截图、数据、标题、品牌资产，全都是证据层。
它们是证据。
证据不能被模型重新发明。
这就是我现在做 AI caseboard 最真实的痛点。很多时候，AI 抓重点抓得挺准，审美甚至比我临时拼出来的初稿更有冲击力。
真正的问题是，高级视觉和真实还原之间有一条缝。
Imagegen 很擅长做一张像广告公司作品集的图。
但它很难稳定地把我 case 里的真实素材，高保真地复刻进去。
这条缝，决定了它能不能从灵感图变成出街稿。
我以前会低估这个问题。
因为从远处看，一张 AI caseboard 太像成品了。尤其是缩略图状态下，画面有秩序，有层级，有一点高级的噪点和光影，你会觉得工作已经完成了 80%。
但真正进入交付阶段，剩下那 20% 才最磨人。
Logo 不能错。
产品不能变形。
包装不能被 AI 改成另一个 SKU。
中文标题不能糊。
数据不能瞎编。
截图不能像假的。
客户看得出来。
同行也看得出来。
更要命的是，这些错误不只是视觉瑕疵，它会伤害案例的可信度。别人一旦发现一个 logo 不准，一个产品不对，一个截图像模型编的，整张 caseboard 的说服力都会往下掉。
这件事对我来说特别重要。
因为 caseboard 的价值从来不只是好看。
它要证明，这件事真的发生过。
它要让未来的客户相信，你真的做过这个项目，交付过这些资产，处理过这些真实限制。
所以我现在看 Imagegen 在 caseboard 里的位置，会更清楚一点。
它很适合做母版。
帮我探索整体构图，找到主视觉和信息区的关系。帮我把一个普通素材拉到更高级的视觉方向里。帮我看一张 caseboard 可以更像展览墙、作品集、战报页，还是更像 agency credentials。
这些它很强。
它也很适合做气质校准。
比如一个 Starbucks 的 case 应该是温暖一点、城市一点，还是更偏运动和轻户外。一个 IP 联名案例应该更像收藏系统，还是更像会员运营机制。一个产品创意案例应该突出材质、包装，还是突出用户参与感。
这些东西交给 Imagegen，确实能很快打开想象。
但它不能独自负责事实层。
事实层必须回来。
真实产品图要回来。
真实包装要回来。
真实 KV 要回来。
真实社交截图要回来。
真实中文和数据要用可控文本层重排。
这也是为什么我的 caseboard 需要二次加工。
我现在更认可的流程，大概是这样。
先让 Imagegen 做视觉母版，拿它的高级感、构图和气质。
再把里面那些模型臆造出来的产品、截图、文字、logo 一层层替换掉。
真实素材进来以后，画面会变得没那么完美。
这很正常。
因为真实世界的素材本来就不都长得那么听话。截图有比例问题，活动照片有光线问题，产品图有角度问题，客户给的 KV 也未必适合你这张 board 的构图。
二次加工最难的地方就在这里。
你要把真实素材压回一个高级画面里。
既不能让它们破坏 Imagegen 给你的审美上限，也不能为了好看把真实项目改没了。
这个中间地带，特别像广告公司日常。
灵感永远很漂亮。
现实永远有毛边。
真正能出街的东西，通常是在两者之间来回磨出来的。
所以我现在不会把 AI caseboard 理解成一键生成。
我更愿意把它理解成一个分层生产链。
Imagegen 负责审美母版。
真实素材负责证据。
人负责把两者接起来。
这句话看起来很朴素，但它决定了工作流怎么设计。
如果一开始就期待 Imagegen 直接生成最终稿，你会很痛苦。因为它每次都差一点，差在最不能差的地方。
但如果你一开始就把它当成视觉导演，它就会特别好用。
它先帮你把画面天花板抬起来。
你再用 Figma、PPT、HTML、Photoshop，或者别的可控工具，把真实素材和文本层放回去。
这样 AI 就没有被浪费，人也没有被架空。
说真的，我觉得这反而是现在最健康的 AI 工作方式。
AI 负责把我从空白页里拽出来。
人负责把它从漂亮图里拽回现实。
两边都很重要。
我也越来越觉得，未来好的案例资产工作流，会比单纯的文生图更像一条流水线。前面有资料整理，判断这个案例值不值得做。中间有视觉母版，探索审美和结构。后面有真实素材替换、文字重排、数据核对、品牌资产 QA。
到这一步，一张 caseboard 才真的接近能出街。
能出街这个词，对我来说挺关键。
它要经得起网站案例库。
经得起客户转发。
经得起同行放大看。
也经得起品牌方回头检查。
这几个场景，对作品的要求完全不一样。
所以如果有人问我，AI 能不能做 caseboard。
我的答案是，可以，而且能把审美上限抬得很高。
但它现在还不能独自完成一张真正能出街的 caseboard。
因为 caseboard 的核心，已经超过生成一张漂亮图。
它是把一个真实项目，变成一张既好看又可信的商业证据。
漂亮图，Imagegen 很会。
可信证据，还得人来压。
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