GPT Image 2.5 提示词模板：棚拍人像与户外自然光
文章分享了针对 GPT Image 2.5 的两套可直接使用的人像生成提示词模板：单灯棚拍人像与户外自然光。作者提出提示词应遵循官方四段结构（场景、主体、细节、约束），强调模型听得懂的是具体信息而非情绪词。文中给出通用五层骨架、参数配置，以及提示词过长时的删减顺序——先砍细节色彩，最后才动光线和取景。还解析了模板中关键句子的作用，如光斑不打进眼睛、暗部反光补偿等，帮助用户写出可控、稳定的图像生成提示词。
全部文档 / 作者: 小海豚笔记 / 标签: Prompt工程
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多人同框不翻车——焦点层·站位·关系
本文讲解 AI 绘图生成多人场景的方法论。指出多人图与单人图是不同的问题，需要回答三个核心问题：谁是第一主角、人物站位如何安排、人物之间是什么关系。文章提出多人图的五层结构（公共层、焦点层、身份卡、站位层、关系层、负面词），强调一张图只能有一个第一主角，信息量应按叙事权重分配而非平均分配。同时给出三角构图与景深分层的站位公式，并通过测骨台三人局、观礼台四人局两个完整案例，演示如何用 Prompt 实现清晰的主次关系与剧情感。
角色总变脸怎么办？从"画出一张好图"到"演完一整部剧"
文章针对AI绘画制作连续内容时角色形象不一致的问题，提出三层锁定方法：文字身份卡固定角色核心特征，角色设定图让模型直观看到角色样貌，表演层让角色在镜头中生动起来。通过固定身份层与可变剧情层的分离，解决角色变脸、服装漂移、风格丢失等常见问题，帮助创作者从单张好图进阶到完整剧集制作。
动漫Prompt系列02：短剧首帧和小说人物图的专用Prompt逻辑
文章指出短剧首帧、小说人物图与普通动漫插画的Prompt权重应完全不同。短剧首帧的核心是制造镜头冲击力、情绪张力和强光影对比，让观众0.5秒内停下手指；小说人物图则要优先人设识别度，通过发型、五官、服装、标志物等固定视觉锚点让角色可被反复认出。作者给出可复制的Prompt案例，并建议将人物Prompt拆为固定层（他是谁）和可变层（正在经历什么），同时指出画得像壁纸、角色换脸两个高频翻车点及改法。