只改该改的，
其余保持原样。

家具方案的评审往往聚焦在具体部位：扶手的弧度、腿型的收分、缝线的走向、五金件的形式。用整体重新生成来改这些细节，等于每次都重画整张图——已经确认的结构被重排、满意的比例被移位，修改一个细节的代价是失去整张图的控制权。

设计的深化阶段需要的不是"再来一张"，而是"这里改一下，别的不动"。这正是局部能力的价值所在。

局部重绘解决"替换"：选定区域按新的设计意图重画，例如把方腿换成锥形腿、把布面坐包换成皮革。区域之外的一切保持不变，修改结果可以直接与上一版对比。

局部融合解决"衔接"：新替换或新加入的部分，需要与周围环境在光影、材质颗粒、透视关系上连贯。融合处理的就是这个过渡——让改动看起来是这张图里长出来的，而不是贴上去的。

在灵犀AI·家具设计大师中，精准编辑遵循与整体生成相同的逻辑：把修改意图作为任务描述，把选区作为作用范围，把周边上下文作为衔接依据。设计师的工作方式从"描述整件产品"变为"描述这次修改"——只说清这个部位要变成什么、与什么保持一致。

这让修改可以归因：每处变化都对应一次明确的编辑操作，评审时可以直接定位讨论对象。这与受控的设计迭代是同一套思路在细节层的应用。

常见的精准编辑场景包括：结构节点的方案比较（同一框架替换不同连接处理）、缝线与包边的工艺尝试、五金件的形态替换、局部磨损或瑕疵的修复，以及在材质、颜色与CMF修改中只对某个部件做表面处理变化。

这些场景的共同点是：方案主体已经确认，修改范围明确，且要求改动前后的可比性。若需要从参考图出发改造整件产品，则更适合使用家具图片AI改造。

局部编辑不是孤立工具，它的效果取决于方案基础的质量：形态比例在整体阶段已经确立、光影与场景已经统一的方案，局部修改的衔接会自然得多。反过来，如果整体本身还没确定就陷入细节调整，局部修改会不断被推翻。

推荐的顺序是：先在完整工作流中确定方向与形态，再进入细节打磨；细节层面的多轮修改则遵循受控迭代的原则，逐处确认、逐步推进，保持每一步可追溯。若任务本身是从参考中吸收产品语言来开启新方案，起点应是风格迁移，局部重绘负责方向确定后的定点打磨。

局部编辑的精度受选区质量与上下文复杂度影响：选区越贴合目标结构，衔接越自然；修改区域跨越强透视或复杂光影时，需要更明确的任务描述。此外，局部修改改变的是视觉表达，涉及的 结构与工艺可行性仍需专业确认。

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