处理任务(AI指令)：

把文字抠出来，将背景替换为纯色#00FF00。确保文字边缘过渡良好。文字以外的内容全都不要保留。注意保留文字边缘细节。文字内容区域的质感要原样保留。

注：以下提到的“积分”，在即梦购买是 1积分约等于1毛钱 。每次请求会返回4张图，积分有的是按照单次，有的是按照每张，以下标记的积分是每次调用的总花费，模型在不同时间的费用不同，以下的积分是本次记录时间点时的花费。我们仅仅使用第一张结果图进行比对。

即梦图片模型版本	第一个结果图	图片细节	结果
原图			任务图像
V3.0 1积分			未达标， 因为背景色不是纯色。
V3.1 1积分			未达标， 因为背景色不是纯色。
V4.0 0积分			未达标， 背景色不是#00FF00， 而且文字区域颜色被改变了，原有质地被破坏
V4.1 4积分			未达标， 背景色不是#00FF00， 而且文字区域颜色被改变了，原有质地被破坏
V4.5 12积分			未达标， 竟然字体心态都丢失了， 这么贵，竟然错误的这么离谱
V4.6 0积分			未达标， 背景色不是#00FF00， 但是比较接近
V4.7 4积分			未达标， 背景色不是#00FF00， 但是比较接近
V5.0Lite 0积分			未达标， 背景色不是#00FF00， 而且文字区域颜色明显被加深了，破坏了原有质感
V5.0Pro 32积分			未达标， 背景色不是#00FF00， 但是比较接近。 这么贵，竟然都不达标
手写 算法			达标 背景色是#00FF00 原字内容区域质地保留 边缘过渡良好，细节保留良好
原图			任务图像

对不同模型店一轮完整测试花费 ￥5.4，竟然得不到一张精准的图片。而且为了进行了明显的效果比对，我对每个版本都进行了不同背景色、和提示词的尝试，测试最少超过5轮，实际花费超过 ￥30，但是得不到精准的目标图片，这一点让人非常失望。

由此也可以看出来，作为生成式图像模型，在传统算法的垂直业务场景里面，确定性、可复现、保留原始像素是一个巨大的门槛，传统CV沉淀的商业壁垒，通用的生成AI很难直接跨越。快速和精准，正是传统算法的优势。但这基本适用于简单业务场景，对于光影复杂的图像画面，生成式模型通过联想来进行补全处理，仍然会有神奇的效果，也是传统算法很难达到的。

以上 手写算法 的处理过程如下（忽略处理性能，仅仅为演示过程）：

private Bitmap processImg(Bitmap img)
{
    var imgInit = img.Clone() as Bitmap;
    var margin = 10;
    var lbInit = new LockBitmap(imgInit);
    lbInit.LockBits();

    var lb = new LockBitmap(img);
    lb.LockBits();
    var psred = new bool[lb.Width, lb.Height];
    var psrednot = new bool[lb.Width, lb.Height];
    var ps_rd_5 = new Point().RoundPsN(5);
    var ps_rd_1 = new Point().RoundPsN(1);
    var ps_rd_2 = new Point().RoundPsN(2);

    //演示1,逐行展示 psred，Lime标记
    for (int r = margin; r < lb.Height - margin; r++)
    {
        for (int c = margin; c < lb.Width - margin; c++)
        {
            var cr = lb.GetPixel(c, r).Avg();
            var crrd = ps_rd_5.Select(a => lb.GetPixel(a.X + c, a.Y + r).Avg()).ToList();
            var crmin = crrd.Min();
            var crmax = crrd.Max();
            var crdif = crmax - crmin;
            var ok = crdif > 100;
            if (!ok)
            {
                psrednot[c, r] = true;
                continue;
            }
            psred[c, r] = true;
        }
    }
    var bks = ImgHelper.ColorBlockLock2_8_2DArray(psrednot.Clone() as bool[,]);
    //查找外周的方式：bks_edge_full_dict.Values 放入到一个boo[,]变量，每次查找8邻中有非关键点的点，那就是外周，这样一层一层地找完
    Dictionary<List<Point>, List<Point>> bks_edge_full_dict = new Dictionary<List<Point>, List<Point>>();
    foreach (var bk in bks)
    {
        var ps_edge = bk.Where(a => a.RoundPsN(1).Any(b => !psrednot[b.X, b.Y])).ToList();
        //是否属于字体内部轮廓 使用  128，不要太小，否则对于稍微浅色的兼容性不好
        var ps_edge_ok = ps_edge.Count(a => lb.GetPixel(a.X, a.Y).Avg() < 128) > ps_edge.Count * 0.6;
        if (!ps_edge_ok) continue;
        bks_edge_full_dict[ps_edge] = bk;
    }
    //合并最初红色的边缘区域 
    var ps_black_all = psred.Clone() as bool[,];
    foreach (var bk in bks_edge_full_dict)
    {
        foreach (var p in bk.Value)
        {
            ps_black_all[p.X, p.Y] = true;
        }
    }
    //标记非字体区域
    List<int> remove_area_lightall = new List<int>();
    for (int r = 0; r < lb.Height; r++)
    {
        for (int c = 0; c < lb.Width; c++)
        {
            if (!ps_black_all[c, r])
            {
                remove_area_lightall.Add(lb.GetPixel(c, r).Avg());
            }
        }
    }
    //标记安全区域 
    foreach (var bk in bks_edge_full_dict)
    {
        foreach (var p in bk.Value)
        {
            lb.SetPixel(p.X, p.Y, Color.Lime);
        }
    }
    //移除区域全部设置为透明
    for (int r = 0; r < lb.Height; r++)
    {
        for (int c = 0; c < lb.Width; c++)
        {
            if (!ps_black_all[c, r])
            {
                lb.SetPixel(c, r, Color.Transparent);
            }
        }
    }
    //字体区域全部设置为非透明 
    foreach (var bk in bks_edge_full_dict)
    {
        foreach (var p in bk.Value)
        {
            lb.SetPixel(p.X, p.Y, lbInit.GetPixel(p.X, p.Y));
        }
    }


    //安全区的亮度均值,透明度 255
    var light_avg_font = bks_edge_full_dict.Values.
        SelectMany(a => a).
        Average(a => lbInit.GetPixel(a.X, a.Y).Avg());
    //移除区的亮度均值,透明度 0
    var light_avg_remove = remove_area_lightall.Average();
    var light_min = light_avg_remove;
    var light_max = light_avg_font * 1.0;
    var light_avg = (light_min + light_max) / 2;
    var light_range = light_max - light_min + 1;

    //对边缘地带稍微扩展，使更平滑
    var psredTmp = new bool[lb.Width, lb.Height];
    for (int r = 0; r < lb.Height; r++)
    {
        for (int c = 0; c < lb.Width; c++)
        {
            if (psred[c, r])
            {
                foreach (var p in new Point(c, r).RoundPsN(5)) psredTmp[p.X, p.Y] = true;
            }
        }
    }
    psred = psredTmp;


    //对边缘区域进行透明度设置 
    for (int r = 0; r < lb.Height; r++)
    {
        for (int c = 0; c < lb.Width; c++)
        {
            if (psred[c, r])
            {
                var v = (int)((lbInit.GetPixel(c, r).Avg() - light_min) / (int)light_range * 255);
                v = Math.Max(0, Math.Min(255, v));
                lb.SetPixel(c, r, Color.FromArgb(v, lbInit.GetPixel(c, r)));
            }
        }
    } 
    lb.UnlockBits();
    lbInit.UnlockBits(); 
    return img;
}

处理前后比对(右侧图是截图上传后显示在文档中有色差，实际在软件页面完全无色差，背景为#00FF00)：