GPT Image 2.5 示例图

如何读懂这些 GPT Image 2.5 示例

下面每个 GPT Image 2.5 示例都列出了提示词、模型（Flare 或 Sunburst）、分辨率和大致积分消耗。图片只是对应任务的说明性代用图，因此应把视觉预览当作方向参考，而不是某次生成结果的证明。把提示词复制到生成器，需要进行可控对比时保持同一模型，再只改一个变量（光线、产品或背景），这样才能观察具体指令如何影响结果。

产品和电商图通常可以先用 Flare 的 1K/2K。海报和密集文字可以先试 Sunburst 的 2K/4K。若文字发虚，先缩短标题、提高分辨率，再考虑换模型。这些只是起点，不是保证：主体、参考图、构图和措辞都可能让你需要再次调整。

实用的案例阅读方法

把每张卡片当作一份简短的实验记录来读。先看任务类别，再检查提示词中定义需求的名词和约束。模型与分辨率是独立变量，积分数字则是当前展示设置下的大致估算。

1. 先确认交付目标：产品图、海报、人像、电商图、信息图还是时装场景。这能帮助你区分哪些提示词细节必须保留，哪些可以替换。
2. 标出可控细节：主体、拍摄角度、光线方向、材质、配色、背景、字体和排除项。把这些细节保留，再换成你自己的需求。
3. 只把预览当作视觉方向。若要复现工作流，提示词、模型、分辨率、参考图和迭代记录，比卡片上的样例图更重要。

按任务选择模型与分辨率

先用能回答当前问题的最小设置，只有输出检查确实显示需要时再提高设置。这样更容易看懂对比，也更方便估算积分消耗。

• 探索多个构图、起草活动变体，或判断某个提示词方向是否值得继续时，可以先选 Flare。短名单依赖精确文字、细节结构或多张参考图时，再考虑 Sunburst。
• 早期版式和概念检查可以用 1K；需要按常见网页尺寸审阅或发布时可以用 2K；需求需要更大空间检查细节时再用 4K。提高设置前，先确认实际交付尺寸。
• 做海报时，先把标题写得短而明确，再提高分辨率。做产品图时，先决定优先保持产品形状，还是先处理周围场景。这个判断通常比随机换模型更有帮助。

如何复现实验

可复现的测试一次只改变一个重要输入。目标不是逐像素复刻代用图，而是了解哪些提示词和设置更适合你的任务。

1. 打开 GPT Image 2.5 生成器，先不修改地粘贴卡片提示词。生成前记录模型、分辨率、参考图数量和积分估算。
2. 根据需求检查第一张结果，而不是拿它和库存预览比较。检查主体、构图、光线、配色、可见文字和多余物体。
3. 如果只有一部分不对，只改提示词中的那一部分。例如只改拍摄角度或背景，同时保留主体和光线描述。
4. 只有当输出检查显示细节或文字有问题时，才在下一档分辨率进行相同对比。如果结构不对，先修正指令，再消耗更多积分。
5. 保存能回答当前问题的提示词和设置，再替换成自己的产品、主体、品牌文案和参考图。发布前请检查所有输入与输出的使用权利。

需要记住的限制

案例卡片会简化真实生成流程。提示词可以引导图片，但不能代替使用者进行检查、迭代和最终判断。

• 本页图片是说明性生成参考，不保证使用卡片提示词会得到完全相同的结果，也不应被理解为用户评价。
• 模型标签不能预测每个主体都会得到相同结果。细小文字、手部、重复物体、反光和复杂参考图，可能需要更短的指令或多次尝试。
• 分辨率会改变工作画布和积分估算，但无法修复含糊的需求。把更大尺寸当作解决方案前，先检查构图和文字说明。
• 商业或公开使用前，请检查事实错误、品牌准确性、文字可读性、多余瑕疵，以及适用于项目的权利和政策要求。

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