用途：把服装平铺图（或真人上身图）与参考图合成模特上身商拍图，免约模特、免场地、免摄影棚。支持单件上身、多件上身（上装图+下装图组成一套 Look），参考图决定姿势、角度、景别、场景与光线，可选指定模特锁定同一张脸，便于多 SKU 视觉统一。生成策略包括通用、颜色饱和度优化、材质增强、崩坏问题优化、精准选区。
用法：输入需 20KB~15MB、大于 400×400、jpg/jpeg/png/webp。单件调用示例：dlazy gpt-image-2 --prompt '...' --images docs/flat-lay/garment-flatlay.jpg docs/flat-lay/pose-reference.jpg --size 1024x1536 --quality high --imageFormat jpeg --save docs/flat-lay/example-output.jpg。多件上身把上装图、下装图、参考图、模特脸按顺序传入，--images 顺序对应 prompt 中 image 1/2/3。也可用统一入口：node scripts/gen.mjs --task flat-lay --prompt '<模板>' --images <顺序> --save output/flat-lay-<sku>.jpg。--size 商拍主图用 1024x1536，平铺细节图用 1024x1024；--quality high；--batch 2~4 挑图；--dry-run 可先估价不真跑。
限制：不改款式、颜色、印花与吊牌文字，不用于伪造他人肖像的商业代言；被遮挡、套装、模糊或强色偏的输入会明显拉低效果，套装需拆成两张走多件上身。参考图与模特可按性别、年龄、肤色、类目、地区筛选。指定模特约增加 1 分钟生成时间。示例输出 1024×1536、60 credits、约 60s；具体计费与参数以官方文档为准。质检关注颜色、纹理、印花位置、手指与领口是否崩坏，不合格可追加对应策略句重跑。