北京
一张压平的菜单图，看着只是改个数字的小活。真动手才发现，那些数字是像素，没有文字层可以选中。重建整张菜单的功夫，可能比改动本身还大；而重绘面积一多，别处又容易带出新错误。
这里有一个范围很窄的案例，重点不在改得多漂亮，而在于结果是怎么被核对的——不是只盯着一块裁剪图下判断。
任务和证据
源文件是一张AI生成的咖啡馆菜单场景，保存为 1024 × 1536 的 PNG。它不是餐厅提供的照片，也不是新跑的一张 JPG 测试图。
要改的是 MOCHA 的价格，$5.20 → $5.80。附近另一行也含有 $5.20，且必须保持不动。这个重复出现的数字让案例变得有用：把所有 $5.20 全部替换掉，就是一个错误结果。
源图和输出图都是完整的。这个例子在更早的一次应用运行中已经生成，没有为这篇文章重新生成。
编辑流程长什么样
聚焦式文本编辑的流程是：上传菜单图；在要改的价格周围画一个矩形；输入原文本 $5.20 和替换文本 $5.80；明确启动生成；把结果和原图对比后下载。
用户不需要手动擦掉旧数字，也不用去找一款匹配的字体再装上。AI 负责生成选中的那处改动。这也意味着，检查生成出来的字形和版面是必要动作：AI 生成的结果不是一个可编辑的文本对象，字形精度没有保证。
除了新价格，还核对了什么
保存下来的选区是 x=525、y=577、宽 83、高 38。归档的源图和结果图解码后都是 1024 × 1536 像素。
这次运行的验证区域，是这个矩形向四边各外扩八个像素。对比解码后的像素值可以发现：
- 目标区域内的数字、货币符号、小数点都发生了改变；
- 外扩的八像素边距构成了这一次的验证边界；
- 这个边距不是为未来编辑测出的通用极限。
像素对比回答的是“两个文件在哪里不同”。它不能证明替换后的字体是对的，不能证明这张图印出来好看，也不能证明每一次尝试都会成功。这些仍然要靠人去看目标区域和周边内容。这次保存的运行记录，同样不能得出成功率，也不能得出一个典型完成时间。
一份实用的验收清单
在发布一张改过的菜单之前，我会把完整结果放到可读的尺寸下逐项检查：
- 目标里的每一个数字、货币符号、小数点和分隔符；
- 菜品名和相邻价格，尤其是重复出现的数值；
- 对齐、间距、背景纹理，以及靠近改动处的装饰；
- 下载图的尺寸，以及它预期用途所需的分辨率。
原始文件要留着。一次完成的 AI 生成，也可能是一个不想要的结果；技术上的完成不等于验收通过。
这套流程适合什么场景
它面向的是偶发性的改动，前提是手上只有 JPG、PNG 这类压平图。改一个价格、一个活动日期、一段短标签，都用得上。
如果价格和菜品每周都变，长期看还是保留一份可编辑的源文档更合适。聚焦式的图像编辑替代不了菜单管理系统，改一个数字也不会让一张老导出图的清晰度变好。
完整的菜单指南、源文件与结果文件、以及各项限制，都放在项目站点上。TextRaze 使用付费生成额度，一次性套餐 $4.99 起。准备好一次编辑，和拿到一个满意的生成结果，是两件分开的事。
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