iOS 27 Clean Up AI擦除工具评测：人脸失真降低效果实测

6月10日，科技媒体Wccftech发布苹果iOS 27系统Clean Up功能的实际测试报告。核心结论：新版彻底修复了iOS 26版本中人物面部补全失真、画面畸变的棘手问题。

简单拆解一下，Clean Up基于Apple Intelligence打造，定位是随手擦除背景中干扰元素的修图工具。理想很丰满，但在iOS 26时期，实际效果经常是：擦除区域被填充成一团模糊、撕裂甚至扭曲的影像——人脸场景翻车最严重。删除一个路人，补出来的脸部像拼图错位，这种体验很难让人接受。

进入iOS 27后，苹果显然做了深度优化。根据Wccftech的测试，Clean Up在人脸变形问题上实现质的飞跃：画面边缘处理更精细，肤色过渡更自然，成片整体协调性大幅提升，不再有东拼西凑的违和感。

不过要榨出最佳效果，需要留意一个关键点。据X用户Alvin反馈，必须调用苹果云端AI模型，并在处理时选择“自动”或“高质量”模式——本地模式的效果仍不够理想。一句话：想修得干净利落，还是得让苹果的云端大脑来兜底。