用途：对 AI 生成或商拍服装图做后处理，把糊掉的面料表面重建为清晰可信的纹理。输入为待增强的原图与同款高清商品图，原图决定构图、模特、姿势、背景与色调，高清图提供真实面料信息（织法、纹理、绒感、光泽）。
主要能力：只改面料表面纹理、微观细节、褶皱阴影层次与纤维光泽；不改构图、模特（脸/发/手/姿势）、其他服饰、背景、色调、服装轮廓与颜色。不换面料（换面料需用 fabric-on-body），不修结构崩坏。
使用方式：通过 dLazy 的 gpt-image-2 图像编辑模型调用，--images 顺序为 [原图, 高清商品图]，--size 与原图比例一致，--quality high 必须，--imageFormat jpeg，--batch 2 挑图。可用统一入口 node scripts/gen.mjs --task material-enhancement，或直接 dlazy gpt-image-2。示例命令：dlazy gpt-image-2 --prompt '...' --images source-image.jpg hires-product.jpg --size 1024x1536 --quality high --imageFormat jpeg --save output.jpg。
输入规则：大小 20KB~15MB，分辨率大于 400×400，格式 jpg/jpeg/png/webp；两张图必须是同一件商品。
限制：原图颜色已偏需在生成阶段解决；结构崩坏或分辨率极低时本技能无效。Prompt 需把「好质感」翻译为具体表面特征（如粗针织的 crisp cable-braid relief、visible knit loops and yarn twist、natural wool loft、matte fibre sheen），并锁定「只改表面、其余不变」。常见问题包括只变锐利、人脸背景被改、颜色偏移、纹理密度不对、褶皱变平，可追加对应修正句处理。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。