用途：把任意一张图（真人上身图、街拍图、买家秀、竞品截图）转成干净的白底商品平铺图，是 flat-lay 的逆操作。常见场景是补素材：手上只有上身图但主图位需要平铺图，或需要一张干净输入供 to-3d、fabric-on-body、flat-lay 使用。
主要能力：去人去景（移除模特、道具、背景）；摊平对称（输出正面、居中、左右对称的平铺形态）；遮挡补全（被手臂、包袋挡住的部分按对称与常规版型推断补出）。支持整套穿搭一次识别多件并分别输出上装/下装/鞋/包的平铺图，也可只提取上装或下装正面，或自定义描述。不做：不改颜色、图案与版型；不凭空添加原图没有的设计元素；不用于抹除他人品牌标识后冒充自有商品。
输入规则：大小 20KB~15MB，分辨率大于 400×400，格式 jpg/jpeg/png/webp。建议商品占比大、正面或微侧角度、光线均匀；遮挡区域为推断结果，关键设计位被挡时需人工确认；极小占比或严重模糊只能得到大概形状。
使用方式：本技能使用 dLazy 的 gpt-image-2 图像编辑模型。两种等价调用：统一入口 node scripts/gen.mjs --task clothing-extraction --prompt '<模板>' --images <原图> --save output/clothing-extraction-<sku>.jpg；或直接用 dlazy gpt-image-2 --prompt '...' --images ... --save output/clothing-extraction.jpg。参数约定：--images 单图输入，--size 1024x1024，--quality high，--imageFormat png 或 jpeg，--batch 2~3，--save 一件一个文件。整套穿搭需循环逐件提取，每次指定一件、其余全部列为清除对象。可加 --dry-run 先估价不真跑。
Prompt 四段结构：段1 指定唯一目标单品（品类+颜色+关键特征）；段2 逐项清除模特、配饰、包、鞋、道具、背景（必须逐项点名，否则残留物会被当成商品一部分）；段3 输出形态（laid flat and centred, front view, symmetric, fully unoccluded）；段4 保真项（颜色、织法/面料、领口与袖型、腰线与下摆长度）。
执行流程：看清原图确认占比、角度与遮挡；写段1、段2、段3+段4；整套穿搭用循环逐件跑；--quality high 起跑、--batch 2~3 挑图；质检是否只剩目标、是否完全摊平、左右是否对称、图案位置与颜色是否准，遮挡区域人工核对。
限制：单次只出一件；遮挡补全有随机性；颜色可能被自动提亮；背面图推不出前襟结构。认证、多后端配置、输出结构与错误码见 references/provider-cli.md，模型参数见 references/model-flags.md。