GPT Image 2.5 提示词使用指南

概述​

先确定你需要的图像，再描述主体、构图、风格与约束条件。若是编辑图像，要明确需要修改的部分，以及必须保留不变的内容。一次只优化一项，再检查生成结果。​

GPT Image 2.5 包含两个模型选项。GPT Image 2.5 Flare 是轻量模型，主打速度，图像质量与 GPT Image 2 接近；GPT Image 2.5 Sunburst 是基础模型，主打画质，图像质量优于 GPT Image 2。两个模型在精细编辑、主体内容保留能力上均有提升。​

选择模型​

新建工作流时，如果优先考虑速度，选用 GPT Image 2.5 Flare；如果对画质要求极高，则选用 GPT Image 2.5 Sunburst。输出结果满足需求后，再考虑降低延迟。​

如果你正在从旧图像模型迁移，以当前图像质量作为基准测试。两个模型均支持图像生成、图像编辑以及透明背景。​

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#FwZCzuBtyVKP text { white-space: pre; }#FwZCzuBtyVKP .fb0 { stroke: var(--N900-FG, 0.15); }#FwZCzuBtyVKP .fb0 {stroke: rgba(31,35,41, 0.15)}#FwZCzuBtyVKP .fx0 { stroke-miterlimit: 10; }#FwZCzuBtyVKP .fx0 {stroke-miterlimit: 10}#FwZCzuBtyVKP .fa1 { fill: rgb(187, 191, 196); }#FwZCzuBtyVKP .fa1 {fill: rgb(187, 191, 196)}#FwZCzuBtyVKP .fx1 { font: 400 12px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#FwZCzuBtyVKP .fx1 {font-style: normal}#FwZCzuBtyVKP .fx2 { text-anchor: middle; }#FwZCzuBtyVKP .fx2 {text-anchor: middle}#FwZCzuBtyVKP .fx3 { dominant-baseline: central; }#FwZCzuBtyVKP .fx3 {dominant-baseline: central}#FwZCzuBtyVKP .fx4 { stroke: none; }#FwZCzuBtyVKP .fx4 {stroke: none}#FwZCzuBtyVKP .fc0 { fill: var(--text-caption); }#FwZCzuBtyVKP .fc0 {fill: #646a73}#FwZCzuBtyVKP .fa2 { fill: var(--text-link-disabled); }#FwZCzuBtyVKP .fa2 {fill: rgb(187, 191, 196)}#FwZCzuBtyVKP .fx5 { font: 700 13px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#FwZCzuBtyVKP .fx5 {font-style: normal}#FwZCzuBtyVKP .fx6 { text-anchor: start; }#FwZCzuBtyVKP .fx6 {text-anchor: start}#FwZCzuBtyVKP .fx7 { dominant-baseline: alphabetic; }#FwZCzuBtyVKP .fx7 {dominant-baseline: alphabetic}#FwZCzuBtyVKP .fc1 { fill: rgb(0, 0, 0); }#FwZCzuBtyVKP .fc1 {fill: rgb(0, 0, 0)}#FwZCzuBtyVKP .fx8 { font: 400 13px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#FwZCzuBtyVKP .fx8 {font-style: normal}#FwZCzuBtyVKP .fb1 { fill: var(--N900-FG, 0.15); }#FwZCzuBtyVKP .fb1 {fill: rgba(31,35,41, 0.15)}#FwZCzuBtyVKP .fa3 { fill: var(--bg-body); }#FwZCzuBtyVKP .fa3 {fill: #fff}AB123当前工作流优先测试方案已有经过验证的 GPT Image 2 工作流，画质满足需求复杂场景，GPT Image 2 无法满足画质要求GPT Image 2.5 Flare。检查是否可以在保证可接受画质的前提下降低延迟。GPT Image 2.5 Sunburst。先确认该模型可以达到你需要的画质。

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如果 GPT Image 2.5 Sunburst 满足画质要求，再用完全相同的提示词与输入素材测试 GPT Image 2.5 Flare。若 Flare 画质达标且延迟更低，就切换；当画质优势不可或缺时，继续使用 GPT Image 2.5 Sunburst。​

请基于你自身业务测试响应速度与图像质量。结果受提示词、参考图、输出尺寸、质量参数影响；某一场景下速度提升，不代表所有场景都有同样效果。​

模型参数​

API 参数和提示词分开设置。​

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#kFPPPtdiwbCt text { white-space: pre; }#kFPPPtdiwbCt .fb0 { stroke: var(--N900-FG, 0.15); }#kFPPPtdiwbCt .fb0 {stroke: rgba(31,35,41, 0.15)}#kFPPPtdiwbCt .fx0 { stroke-miterlimit: 10; }#kFPPPtdiwbCt .fx0 {stroke-miterlimit: 10}#kFPPPtdiwbCt .fa1 { fill: rgb(187, 191, 196); }#kFPPPtdiwbCt .fa1 {fill: rgb(187, 191, 196)}#kFPPPtdiwbCt .fx1 { font: 400 12px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#kFPPPtdiwbCt .fx1 {font-style: normal}#kFPPPtdiwbCt .fx2 { text-anchor: middle; }#kFPPPtdiwbCt .fx2 {text-anchor: middle}#kFPPPtdiwbCt .fx3 { dominant-baseline: central; }#kFPPPtdiwbCt .fx3 {dominant-baseline: central}#kFPPPtdiwbCt .fx4 { stroke: none; }#kFPPPtdiwbCt .fx4 {stroke: none}#kFPPPtdiwbCt .fc0 { fill: var(--text-caption); }#kFPPPtdiwbCt .fc0 {fill: #646a73}#kFPPPtdiwbCt .fa2 { fill: var(--text-link-disabled); }#kFPPPtdiwbCt .fa2 {fill: rgb(187, 191, 196)}#kFPPPtdiwbCt .fx5 { font: 700 13px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#kFPPPtdiwbCt .fx5 {font-style: normal}#kFPPPtdiwbCt .fx6 { text-anchor: start; }#kFPPPtdiwbCt .fx6 {text-anchor: start}#kFPPPtdiwbCt .fx7 { dominant-baseline: alphabetic; }#kFPPPtdiwbCt .fx7 {dominant-baseline: alphabetic}#kFPPPtdiwbCt .fc1 { fill: rgb(0, 0, 0); }#kFPPPtdiwbCt .fc1 {fill: rgb(0, 0, 0)}#kFPPPtdiwbCt .fx8 { font: 400 13px LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, "monospace", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Helvetica, "Noto Sans", Tahoma, "Nimbus Sans L", Arial, "Liberation Sans", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Noto Sans CJK SC", "Source Han Sans SC", "Source Han Sans CN", "Microsoft YaHei", "Wenquanyi Micro Hei", "WenQuanYi Zen Hei", STHeiti, SimHei, sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji", system-ui; }#kFPPPtdiwbCt .fx8 {font-style: normal}#kFPPPtdiwbCt .fx9 { font: 400 13px MonospacedNumber, LarkHackSafariFont, LarkEmojiFont, LarkChineseQuote, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", Tahoma, "PingFang SC", "Microsoft Yahei", Arial, "Hiragino Sans GB", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji"; }#kFPPPtdiwbCt .fx9 {font-style: normal}#kFPPPtdiwbCt .fb1 { fill: var(--N900-FG, 0.15); }#kFPPPtdiwbCt .fb1 {fill: rgba(31,35,41, 0.15)}#kFPPPtdiwbCt .fa3 { fill: var(--bg-body); }#kFPPPtdiwbCt .fa3 {fill: #fff}AB12345参数GPT Image 2.5 配置项modelqualitysizebackgroundgpt-image-2.5-flaregpt-image-2.5-sunburstautolowmediumhighxhighmaxauto1024x10241536x10241024x15362048x20482048x11523840x21602160x3840autoopaquetransparent（轻量模型）或 （基础模型）（默认）、、、、、 或自定义分辨率。常用尺寸：（正方形）、（横版）、（竖版）、（2K正方形）、（2K横版）、（4K横版）、（4K竖版）、（实底）、（透明）

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自定义分辨率格式为 宽度x高度，并遵守以下限制：​

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每条边最大不超过 3840 像素​

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两条边必须是 16 的整数倍​

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长边与短边比例不得超过 3:1​

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总像素数量介于 655,360 至 8,294,400 之间​

总像素超过 3,686,400（2560x1440）的输出属于实验特性。​

在调整 quality 之前先选定模型。第一轮对比测试时，保持显式指定的质量等级、提示词、参考图、输出尺寸不变。不同模型下，相同质量标签不代表一样的画质与响应速度。​

如果输出达不到预期，尝试更高质量档位；达标后再测试更低档位，看能否在画质可接受的前提下降低延迟。仅当 xhigh / max 能解决画质短板，且延迟预算允许时才使用。更高质量档位并不能保证每张图效果更好。​

透明素材场景，显式设置 background="transparent"，使用 PNG 或 WebP。需要校验图像 Alpha 通道，包括毛发、玻璃、阴影、物体边缘。output_compression 仅用于 JPEG / WebP，PNG 不支持。​

迁移现有工作流​

保存基准版本：收集有代表性的生产提示词与参考图，包含难度较高的编辑任务、精确文字、人脸、产品几何、透明素材。记录当前模型、请求参数和输出结果。​

选择候选模型：如果 GPT Image 2 画质已经够用，优先测试 GPT Image 2.5 Flare，验证延迟优化效果。如果 GPT Image 2 在复杂场景达不到要求，优先使用 GPT Image 2.5 Sunburst，确认画质达标。第一轮对比保持提示词、参考图、尺寸、输出格式不变。​

完整结果校验：对比指令遵循度、主体/产品保留度、文字准确性、非预期改动、透明通道。多次请求，评估结果稳定性。编辑类工作流，既要单独测试单步编辑，也要测试完整编辑链路。​

画质达标后测试延迟优化：如果你先用 GPT Image 2.5 Sunburst 验证通过，再拿同样需求评估 GPT Image 2.5 Flare。只有画质合格、延迟改善才切换；否则继续使用 Sunburst。​

一次只调一项参数：先对比不同质量档位，再重写提示词。统计常规/慢速响应、失败率、重试次数、每张合格图成本。确认最新定价，不要默认速度更快的模型一定更便宜。​

分流量灰度上线：候选模型满足验收标准后，先小流量上线，持续监控相同指标，逐步扩大流量。旧模型在支持期内保留，用于回滚。​

从 GPT Image 1 / 1.5 迁移时，查看参考页对比参数差异与下线时间。测试候选模型支持的请求设置，不要直接复制旧参数。 GPT Image 2 迁移时，沿用原有分辨率与透明背景要求做对比。​

多次编辑依然有可能改动你希望保留的细节。把约束条件重复写进提示词，逐张检查。如果某个区域必须像素级完全一致，建议将编辑后的局部合成回原图，不要单纯依靠提示词。​

提示词基础原则​

定义产出目标：写明主体与用途，例如产品摄影、广告、示意图。指定构图、长宽比、重要摆放约束。复杂需求建议按【场景、主体、细节、约束】分段，使用标签区分。​

选择易维护格式：短句、描述段落、类JSON结构、指令、标签都可以表达意图。优先选择方便阅读、方便迭代更新的格式，不必依赖特殊语法。​

描述可见细节：写明材质、光照、色彩、媒介。想要照片写实效果就明确写上“照片写实 / 真实照片”，描述取景与纹理。相机参数仅作为视觉风格暗示，不代表物理仿真。宽画幅电影感、弱光、雨天、霓虹场景，直接描述尺度、氛围、色调，不要只靠情绪词。​

人物与动作描述：描述取景范围、相对大小、视线、物体交互。指令例如“完整全身，包含双脚”“低头看着翻开的书”“双手自然握住把手”，可以让姿态和动作更清晰。​

精确文字处理：把要求的文字放在引号内，描述位置与字体排版。品牌名、生僻词逐字母拼写。要求不生成额外文字，之后检查拼写与可读性。密集信息、多字体、小字场景，对比 medium / high 画质。​

区分修改项与保留约束：编辑任务，写明仅修改X，列出必须保留的内容：主体外形、几何、布局、光照、标签。明确排除不想要的文字、Logo、水印。局部精细编辑时，说明饱和度、对比度、箭头、机位、周边物体必须保持不变。​

给参考图分配用途：按编号标注每张参考图的作用：主体、风格、服装、材质。说明多张参考图如何融合、元素如何摆放。​

审慎迭代：把上一轮输出作为下一轮编辑输入，每次只改一处，并重述需要保留的细节。可以写“风格与上一张保持一致”复用上下文；但画面出现偏移时，必须重申核心约束。添加更多描述前，先对比结果。​

下面示例演示不同技巧，可作为提示词起点，按需修改适配你的图像需求。​

生成图像​

控制风格与光照​

描述照片的主体、取景、光线、纹理。这个示例使用抓拍构图，明确禁止重度磨皮。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

拍摄一张写实抓拍照片：一位年长水手站在小渔船上。​

皮肤饱经风霜，可见皱纹、毛孔与日晒纹理，手臂上有几处褪色的传统水手纹身。​

他正在平静地整理渔网，小狗坐在甲板一旁。35mm胶片摄影，中近景、平视机位，50mm镜头。​

柔和海岸日光，浅景深，轻微胶片颗粒，自然白平衡。​

画面真实自然、不刻意摆拍，保留真实皮肤质感、磨损材质与日常细节。不要美颜，不要重度修图。​

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可视化工艺流程​

写明流程、受众、图像需要传递的信息。示意图和信息图需要同时校验文字标注和逻辑关系。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

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渲染精确文字​

把需要的文案放在引号内，写明出现次数。描述受众与视觉处理，不要加入无关指令。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

为品牌 Thread 创作一张潮流时尚广告图。​

面向年轻街头潮流人群。画面是一群朋友相聚，标语为 "Yours to Create."。​

精致的品牌宣传图，风格现代、充满活力、品味高级。​

干净构图，强烈色彩导向，自然姿势，高端时尚摄影质感。​

标语仅出现一次，排版融入画面，清晰可读。​

不要额外文字、水印、无关Logo。​

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设计可复用Logo​

描述品牌和标识核心几何形态。清晰构图，保证大小尺寸下都具备可读性。使用 n 指定生成多个变体。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"，background="transparent"，output_format="png"，n=1​

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代码块​

Plain Text

为本地面包店 Field & Flour 创作原创、无侵权风险的Logo。​

风格温暖简约、经典耐看。使用干净矢量造型，强轮廓，合理负空间。​

优先简洁，保证缩小放大都清晰识别。扁平化设计，细笔画，除非必要不加渐变。​

完全透明背景。单个Logo居中，预留充足留白，干净透明边缘，不要实体背景、场景、棋盘格、水印。​

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使用真实历史背景​

写明地点与日期，建立历史场景。模型会推断环境细节，但需要校验服装、布景的历史准确性。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

创作1969年8月16日纽约贝瑟尔户外人群场景。​

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把故事转为漫画分镜​

故事转漫画，把叙事拆成独立画面，每格描述清晰视觉事件。描述要具象、聚焦动作，方便模型生成可读性强、节奏合理的分镜。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

创作4格竖版漫画短片。​

第1格：主人从前门离开。宠物在窗内，身形偏小，爪子贴在玻璃上、睁大双眼，屋子瞬间安静。​

第2格：门咔哒关上。寂静降临。宠物慢慢转头看向空房子，姿态变化，眼神充满想法。​

第3格：屋内大变样。宠物四仰八叉躺在沙发上，仿佛主人，旁边有些碎屑，阳光像聚光灯一样斜切房间。​

第4格：门打开。宠物端正坐在门口，警觉从容，仿佛什么都没发生。​

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制作界面预览​

UI预览的最佳方式：像产品已经存在那样描述。重点写布局、层级、间距、真实界面元素，避免概念艺术描述，让输出像正式上线可用的界面，而非草图。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

制作本地农贸市场App的真实手机UI原型。​

展示今日市集，简洁头部，简短供应商列表（带小图与分类），一小块“今日特惠”板块，基础位置和营业时间信息。​

设计实用易用。白色背景，柔和自然点缀色，清晰字体，极简装饰。​

看起来是真实美观、设计精良的小型市集App。​

UI原型放在iPhone手机框内。​

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科学教育可视化​

科学、教学图像很适合生物、化学、课堂示意图、扁平化图标体系。写提示词如同教学设计文档：明确受众、教学目标、视觉形式、必需标签、科学约束。追求最佳效果，使用干净扁平视觉系统，统一图标风格、清晰箭头、可读标签、充足留白，方便学生快速看懂概念。​

准确性要求高时，逐条列出组件，写明禁止内容。密集标签、图表、幻灯片素材使用 quality="high"。​

生成参数：size="1536x1024"，quality="high"​

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代码块​

Plain Text

制作一张标题为“细胞呼吸概览”的生物示意图，面向高中生。​

展示葡萄糖如何在细胞内转化为能量。包含糖酵解、三羧酸循环、电子传递链。​

用箭头串联流程，标注主要分子：葡萄糖、丙酮酸、ATP、NADH、FADH₂、CO₂、O₂、H₂O。​

风格类似干净课堂讲义或幻灯片，白底、简约图标、清晰标签，文字易于阅读。​

禁止过小文字、多余装饰，避免图表难以阅读。​

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幻灯片、示意图、图表​

演示文稿类图像，提示词要像正式产出规格文档，而不是插画需求。写明最终产物（幻灯片/流程图/图表）、画布、层级、真实文本、视觉规范。包含数字和标签。横版幻灯片使用横向尺寸；包含小字图例、坐标轴、脚注时使用 quality="high"。​

示例中的市场数据与引用为虚构设计素材，正式使用前请核验真实数据。​

生成参数：size="1536x864"，quality="high"​

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代码块​

Plain Text

制作一张融资PPT页面，标题 **"市场机会"**，风格类似YC孵化创业公司的A轮融资幻灯片。​

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编辑图像​

使用 client.images.edit，并传入输入图像。需要局部蒙版精细编辑，参阅 https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#edit-an-image-using-a-mask。​

翻译文字，保留布局​

使用上一节咖啡机信息图作为输入。仅替换图内文字，保持其他设计不变，之后校验译文和残留原文。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="high"​

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代码块​

Plain Text

把信息图中的文字翻译为西班牙语。图像其他所有内容保持不变。​

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迁移视觉风格​

指定参考图的作用：配色、纹理、美术媒介。单独描述新主体。使用下面像素画作为输入。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

沿用输入图的美术风格，生成一名男子骑摩托车，纯白背景。​

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保留人物特征，更换服装​

使用人像照片+三张服装参考图作为输入。明确人物固定不变的属性，只允许替换服装。该方法同样适用于产品、物体保持辨识度的编辑场景。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

编辑图片，使用提供的服装图给图中女士换装。**面部、五官、肤色、体型、姿态、人物身份完全不变。** 保留她原始相貌、表情、发型、比例。仅替换衣物，让服装自然贴合原有姿势与身体形态，面料真实。光影、阴影、色温匹配原图，融合自然，无粘贴感。背景、机位、取景、画质保持不变，不要新增配饰、文字、Logo、水印。​

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多参考图组合​

把场景照片作为图1，小狗照片作为图2。指定要移动的元素、放置位置，写明哪些内容不能改动。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

把第二张图里的小狗放到第一张场景图，放在女士身旁，光影、构图、背景风格保持一致。其余内容不改动。​

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产品抠图，生成透明素材​

在提示词里要求主体独立，同时API参数设置 background="transparent"。使用PNG或WebP，保留Alpha通道；不要用 output_compression 参数处理PNG。图中的棋盘格不代表透明通道。后续继续编辑时，重复声明保留透明背景。使用下方洗发水原图作为输入。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"，background="transparent"，output_format="png"​

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代码块​

Plain Text

将产品从输入图像抠出，隔离在完全透明背景上。​

输出：主体居中，轮廓锐利，无白边/色边。​

产品外形、标签文字完全保留。仅轻微优化画质。不要实体背景、棋盘格、场景、阴影。​

不要重绘产品；仅移除背景，保证干净透明Alpha通道。​

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草图转写实图像​

草图转渲染，适合把手绘稿转为写实概念图，同时保留原始意图。像写产品规格一样描述：保留布局透视，再增加写实材质、光照、环境。加上“不新增元素/文字”，避免模型过度解读。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

把这张草图转为写实照片。​

严格保留原图布局、比例、透视。​

材质、光照符合草图设定。​

不新增物体、文字。​

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删除物体​

明确写出要移除的物体，保留周围一切不变。保持人物、姿态、光影、构图不变，实现局部修改。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

移除男子手中的花。其余全部内容保持不变。​

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将人物放入新场景​

把人物放到新场景，同时保留人物身份。描述自然光照、可信细节、取景范围、视线、物体交互。写明五官、比例必须保持原样。​

使用博物馆女士原图作为输入图像。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

生成高度写实场景：这名女子逃离一头攻击营地的大型棕熊。画面看起来像真实拍摄照片，不是电影海报式夸张渲染。​

人物在画面中心，背对镜头，户外露营穿搭，脸上有尘土，衣物破损。她明显恐惧，但专注逃生，熊在后方摧毁营地。​

场景是优胜美地国家公园，细节真实。黄昏时段，自然光照，真实色彩。画面落地、写实、无风格化滤镜。避免电影布光、强烈调色、艺术化构图。​

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多轮迭代优化图像​

用上一轮输出作为下一轮输入，每次改动范围收窄，方便判断哪一项调整生效。​

生成初始图像​

使用前面洗发水抠图那一张原图，制作广告牌场景。标语文字一字不差写在引号内。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

制作高速公路日落场景的洗发水广告牌样机。​

广告牌文字（**一字不差，仅出现一次，不增加字符**）：​

"Fresh and clean"​

字体：粗无衬线体，高对比度，居中，字间距精致。​

文字只出现一次，清晰可读。​

无水印，无Logo。​

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修改单一条件​

把上一步生成的广告牌图作为输入，执行下一轮编辑。这条简短指令只修改天气，场景其余不变。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

修改为冬夜、正在下雪。​

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保持角色形象一致​

绘本多幅插图，可以建立角色参考图，跨画面锁定人物形象，保持姿势、场景变化时形象稳定。改变环境与故事，重复角色核心特征描述。​

建立角色设定​

定义角色外观、比例、服装、基调。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

创作儿童绘本插图，介绍主角。​

角色：​

童话森林小英雄，穿简单绿色兜帽外衣，棕软皮靴，小腰包。​

神态和善，眼神温柔，勇敢温暖。​

携带小木弓，仅用于助人，不伤人。​

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主题：​

保护、救助松鼠、小鸟、兔子这类森林小动物。​

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风格：​

儿童绘本插画，手绘水彩质感，柔和轮廓，大地暖色调，奇幻友好。​

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继续故事创作​

复用生成的角色图，描述新场景。重复角色特征约束，保证形象稳定。​

编辑参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

沿用同一角色继续绘本故事。​

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场景：​

同一个森林小英雄，在冬季风暴后，跪在倒下的树旁，小心安抚受惊的松鼠，帮助它脱困。​

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更多工作流示例​

更换房间家具​

可视化家具改造，无需重绘整个房间。目标是外科级写实：只替换单一物体，机位、光照、阴影、周边环境完全不变，修改效果真实，不像重绘。​

编辑参数：size="1536x1024"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

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设计节日贺卡​

节日贺卡创意，描述场景、情绪、材质、灯光、完整文案。3D弹出纸/摄影贺卡，指定纸层、纤维、折痕、柔和影棚光。示例是怀旧泰迪熊场景。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

创作圣诞贺卡插画。​

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场景：​

一只旧泰迪熊放在收藏盒子内，皮毛轻微磨损，针脚修补痕迹，放在窗边，窗外飘雪。寓意人已长大，但回忆永存。​

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收藏品周边设计​

设计周边与包装，使用产品摄影描述材质、包装、印刷清晰度。保持设计原创、无侵权。对比多个角色或包装变体。​

生成参数：size="1024x1536"，quality="medium"​

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代码块​

Plain Text

创作复古玩具螺旋桨飞机可动手办，机翼圆润，前置可旋转螺旋桨，漆面边缘轻微磨损，经典童年比例，定位怀旧圣诞收藏品，吸塑包装。​

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概念：​

怀旧收藏玩具，灵感源自儿时冬日假期玩的老式玩具飞机。​

唤起温暖、想象力、童年的惊喜感。​

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风格：​

高端玩具摄影，真实塑料与喷漆金属质感，影棚布光，浅景深，印刷标签锐利，高端零售呈现。​

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约束：​

- 原创设计​

- 无商标​

- 无水印​

- 无Logo​

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包装仅添加这段文字（原文原样）：​

"Christmas Memories Edition"​

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完整可运行示例​

下面示例固定使用 gpt-image-2，你可以作为基线，再挑选可用模型、设置请求参数评估。​

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安装官方SDK，设置 OPENAI_API_KEY，并把产品照片保存为 input_images/shampoo.webp。发起请求会产生API计费。​

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Python 代码示例​

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代码块​

Plain Text

import base64​

from pathlib import Path​

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from openai import OpenAI​

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client = OpenAI()​

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prompt = """​

为本地面包店 Field & Flour 创作原创、无侵权风险的Logo。​

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完整原始笔记本参考：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/d310dfa05d20fb653caa9c1c4b89ac1a4aeeeae4/examples/multimodal/image-gen-models-prompting.ipynb​

结果校验​

对照需求检查输出：​

•

需要的文字准确、清晰可读吗？​

•

示意图标签、逻辑关系是否正确？​

•

主体外形、产品形状、标签有没有被改动？​

•

是否只修改了你指定的部分？​

•

如果需要透明背景，文件是否带有Alpha通道，而不是画出来的棋盘格？​

更换模型、质量档位时，使用代表性素材对比画质、延迟、成本。 定价参阅 https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation​

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GPT Image 2 参考文档​

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用于已有 GPT Image 2 工作流的概览与参数说明。​

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概述​

GPT Image 2 支持图像生成与图像编辑，包含文字渲染、参考图编辑、灵活分辨率。使用 client.images.generate 生成图，client.images.edit 编辑图。API部署示例参阅 https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation。 GPT Image 2.5 提示词指南覆盖通用技巧（构图、文字、参考图、编辑保形），示例图片使用 GPT Image 2.5 Flare / Sunburst；不同模型输出效果会存在差异。迁移方案参阅 https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting?model=gpt-image-2.5#choose-a-model 与 https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting?model=gpt-image-2.5#migrate-an-existing-workflow。​

模型参数​

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透明背景功能为预览特性。 原始提示词、输入素材、完整工作流，参考笔记本：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/d310dfa05d20fb653caa9c1c4b89ac1a4aeeeae4/examples/multimodal/image-gen-models-prompting.ipynb​

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GPT Image 1.5 参考文档​

概述​

已弃用模型。gpt-image-1.5 计划于2026年12月1日下线。请在下线前使用 gpt-image-2 验证现有业务流程。​

GPT Image 1.5 支持图像生成与编辑，支持文字渲染、照片写实、参考图编辑。client.images.generate 生成图像，client.images.edit 编辑图像。 GPT Image 2.5 提示词指南包含通用技巧，不同模型输出效果会有差异。​

模型参数​

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GPT Image 1 参考文档​

概述​

已弃用模型。gpt-image-1 计划于2026年10月23日下线。下线前请用 gpt-image-2 验证现有工作流。​

GPT Image 1 支持图像生成、参考图编辑、蒙版编辑。client.images.generate 生成图像，client.images.edit 编辑图像。 构图、保留细节、迭代编辑等通用技巧参阅 GPT Image 2.5 提示词指南。​

模型参数​

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如果你需要，我可以把你之前AI头像的提示词，按照这份GPT Image 2.5官方规范重写为可直接丢进API的正式prompt。​