一套提示词，人人都可以成为国画大师
作者以国画大写意学习背景为基础，用 GPT-Image2.5 复刻齐白石笔法，并公开了一套完整的图像生成提示词。该提示词总结了齐白石风格三大特点（大笔挥洒、见笔见墨、笔笔可数），通过主题、主色、核心物象、视觉动势、应用场景与画幅等填空式输入，生成融合大写意精神与当代中式极简设计的艺术海报。文中详细规定了笔墨语言、似与不似原则、色彩体系、构图留白、题跋印章等视觉标准，并提供小红书封面、手机壁纸、艺术海报等多场景适配方案。
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137 篇
蜜桃粉真丝睡裙电商详情页 GPT Image 提示词
文章分享了一个使用 GPT Image 2.5 生成电商详情页图片的提示词案例。内容为生成一张 9:16 竖版的蜜桃粉真丝睡裙电商详情页，模拟高级生活方式品牌的移动端页面。提示词详细描述了产品细节（柔粉真丝吊带睡裙、蕾丝领缘、可调节肩带）、场景设定（私人酒店卧室）、首屏标题与卖点文案，以及中段的商品平铺展示、面料微距、尺码表等内容，并明确规避诱惑姿势、透视走光等风险点，展示了 AI 图像生成在电商设计中的应用。
拆解 Qwen-Image 官方「智能改写」：我把生图和改图经验总结成了一个 Skill
作者在测试 Qwen-Image 2.1 时发现，生图和改图效果不佳的主要原因是创作意图未被准确传递给模型，如负面文字被印进海报、改姿势只换了衣服等。作者将经验整理成 qwen-image-gen Skill 并提交开源：区分文生图、局部编辑和参考人物创作；将人物动作、接触关系、镜头和画面文字写成模型可执行的描述；落实比例决策并检查返回图片真实像素；将质量反馈带回下一版。四组对照实验显示三组改善、一组失败，证明提示词改写有价值但非几何纠错器。
中秋国庆重磅福利：GPT Image 2.5 全档位半价正式开启
HiAPI 宣布中秋国庆促销活动，GPT Image 2.5 全档位半价，涵盖 Flare、Sunburst 的文生图和图生图服务。活动价格：1K 图片从 $0.05 降至 $0.025/张，2K 从 $0.08 降至 $0.04/张，4K 从 $0.12 降至 $0.06/张。100 张 1K 图片仅需 $2.50，生成数量翻倍。所有档位半价，API 和网页 Playground 均可享受，自动应用优惠，无需领券或优惠码，适用于海报制作、产品配图、内容素材及 AI 应用接入。活动自即日起至 10 月 8 日（北京时间）结束。
如何玩转参考图？我总结出了这句短提示词
作者在做剧时遇到参考图迁移提示词难写的问题，通过大量跑图试验，总结出一句简短提示词模板：「将图一的【对应维度】迁移到图二，保持图二的主体身份与主要内容」。他将图片风格拆解为17个维度（光线调色、成像质感、摄影空间、造型媒介四大类），逐项单独测试迁移效果，记录每项的收获与代价。结论是：短提示词写起来快、能直接感知画面变化，虽可能需要两三轮迭代，但相比AI生成的复杂长提示词效果偏差不大，且维度可灵活混合叠加使用。
为你的每一张图兜底 — AI 绘图避免廉价感 Skill
文章介绍了 sweety-image-art-direction，一个用于提升 AI 生成图片质量的图像美术指导 Skill。作者指出 AI 图片的“廉价感”源于缺少可信度、取舍和审美一致性，如塑料皮肤、假 HDR、无逻辑细节等。该 Skill 充当构图师、摄影师和修图师的“兜底”角色，可检查和修改已有图片，适用于人像、海报、信息图和手绘等场景。它遵循统一的透视、光影、材质和排版逻辑，保留用户明确要求，并提供默认美术模板。文章还介绍了安装调用方法和人像、海报、水粉插画等实际案例。
手绘skill新增276号风格：清透扁平插画小红书爆款
作者宣布其手绘skill新增276号风格——清透扁平插画，称其为小红书爆款风格。该风格适用于女性生活方式、职场与个人成长内容，现代商业应用、官网插图与App引导页，健康养生、心理疗愈内容，以及知识科普、效率工具与方法论图解等场景。作者还整理了一个包含200多种画风的手绘风仓库，用户可对照图片选择画风编号直接出图，降低AI绘图风格选择门槛，让好看的图片生成变得简单。
AI 人物一致性控制 - 角色卡制作 Skill
文章介绍了如何制作 AI 角色设定板（Character Sheet）以实现人物一致性控制，这是打造 IP 和提升作品留存率的关键技能。作者将角色卡视为一张角色视觉定义图，分四个步骤讲解：一是通过正面、侧面、背面多视角固定角色的脸部特征与整体造型；二是通过表情、微表情、姿态和手部动作增强角色表现力；三是补充发型、服装材质等细节说明以提升质感；四是结合图像生成工具与完整提示词模板进行实操。核心原则是所有小图都服务于中心主形象图，为 AI 提供一份'角色说明书'。
万字长文：通宵评测Qwen-Image-2.1
作者在48GB的4090上对Qwen-Image-2.1进行了13组实验、196张图的深度评测。模型视觉生成为7B DiT架构，配Qwen3-VL编码指令与参考图，支持原生RGBA透明。评测发现其强项为中文排版、原生透明通道和多图身份保持，弱项是「替换」语义常退化为「添加」、编辑具有非局部性、缺乏时间维度建模。文章详细测试了文字渲染阈值、透明度真实性、指令遵循、编辑精度、多图参考及性能表现，并给出KV cache与显存的权衡策略。最后作者通过360°转台动画实验，揭示了条件图下seed敏感性等反直觉发现，定位其为关键帧生成器而非视频模型。
AI 生图 Skill：记住编号就能锁死画风
文章介绍了一个名为“手绘风格编号画廊”的 AI 生图 Skill。作者指出许多人无法用 AI 生成理想图片，是因为说不清抽象的画风名称。该 Skill 收录了 216 种手绘画风并配以编号和示例图，用户只需记住编号并输入主题，即可自动生成带风格名称的中英文提示词，复制到任何生图 AI 中使用，从而解决风格漂移问题。Skill 还内置智能判断逻辑，按优先级决定是否传参考图，避免模型照搬参考图的构图内容。文章通过朋克钢笔、新中式水墨等案例验证了风格一致性，适合需要批量出图、保持视觉调性统一的创作者使用。
gpt2-image手绘风Skill：274种画风一键出图
作者整理了一个手绘风Skill仓库，收录200多种（后增至274种）画风，用户可通过浏览风格画廊、输入编号加主题的方式直接生成好看的图片，降低了普通用户使用AI绘图的门槛。随后更新添加了图文模式，输入编号和主题即可输出带文字的图片，适合公众号、小红书配图。新增风格包括3D、火柴人等，火柴人画风对发型和服装做了平涂设计以增强角色辨识度。
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。
GPT Image 2.5 使用指南：从 2.0 提示词迁移，到 Flare / Sunburst 工作流
本文详细介绍了 OpenAI GPT Image 2.5 相比 2.0 的核心升级：参考图主体保持更强、局部编辑更准、多轮修改不易漂移、延迟降低约 50%。作者提出 2.5 的提示词应从"描述+重复+防错"的长写法转向"状态管理"思维，通过 Preserve/Change 结构和 Delta Edit 小步修改，用 Mother Image（母版图）建立基础状态后逐步迭代。文章还对比了 API 中的 Flare（快速生产、批量探索）与 Sunburst（高精度精修、复杂编辑）两个型号的定位，并给出 Flare 探索+Sunburst 精修的合理工作流建议。
电视外景记者现场图（附完整 Skill）
作者分享了一个用于生成电视外景记者现场图的完整 Skill。用户只需将文章和人物照片发给具备生图能力的 Agent，即可生成台风、火山、沙尘暴、农村山区、音乐节、公园街访等场景的记者报道图，人物、服装和字幕均可自定义。默认输出横版 16:9、简体中文字幕，含 LIVE 角标、话筒和新闻标题。文章详细说明了使用方法、参考图用途区分、各场景提示词模板，以及 Skill 的完整规则，涵盖构图版式、环境光照设计、成像风格、中文字体、生成与修正流程，并默认添加「AI 生成·情景演绎」标识以防止滥用。
猫咪视角摄影师 Skill
作者分享了一个自制的「猫咪视角摄影师」Skill，可根据用户上传的人物参考图，生成猫眼中主人的日常互动照片，如喂食、逗猫、铲屎、抱猫看电视等。Skill 强调保留人物面貌特征，同时随机组合不同的养猫习惯细节（食物、玩具、手势、姿态），使每组生成的日常场景各不相同。文章提供了完整可复制的 Skill 提示词，说明镜头即猫眼、需区分不同视角位置，并演示了九宫格等使用方式，希望用户生成后能产生「对，我平时就是这样喂它的」的共鸣。
GPT Image 2.5 使用手册：模型、参数、提示词全整理
本文整理了 OpenAI 发布的 GPT Image 2.5 图像模型的使用指南。新模型在保留参考照片中人物与物体特征、局部修改集中性、多轮编辑稳定性方面显著提升，生成延迟最高降低约 50%。文章介绍了 ChatGPT 中新增的草图、模板、图片批注功能，以及 API 中的 Flare 和 Sunburst 两个模型定位差异。核心内容是官方提示词指南的 8 条基本建议，并配以 21 段官方示例，涵盖照片生成、信息图、广告、标志设计、界面预览、图片编辑、透明背景提取、草图转化、物体移除及多轮修改与角色延续等常见任务，可作为实用参考手册。
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。
GPT Image 2.5｜小白也能拿下10000元商单
文章针对新手，详细讲解如何用GPT Image 2.5承接万元商业设计订单。作者强调客户付费的核心是交付稳定性而非生成数量，并将万元视觉包拆解为品牌主视觉、电商产品图、社媒物料、UI展示图和修改服务五项报价。内容涵盖适合的客户类型、获取首单的私信话术、需求确认的12个问题、7天制作流程、提示词九段式写法、参数设置技巧，以及4条可直接使用的生产级提示词模板，教你把模糊的'高级感'翻译成可验收的具体动作，实现从生图到稳定交付的完整商业闭环。
万字长文：好图不是抽出来的，一文讲透如何把大神的作图工具改成你自己的
作者分享了自己三个月迭代七个版本的 AI 作图 skill（wtt-nine-comic-imagegen）的完整拆解。核心观点是：拥有自己的作图 skill，起点不是从零写，而是拿大神的骨架、喂自己的翻车。文章从 skill 的来历讲起，分析其分层结构（触发词交付层、骨架变量池工程层、铁律与负面清单经验层），指出最值钱的是「不许什么」的负面约束。通过字体词失灵等实测案例，总结出品味翻译的三种形态：翻译成数字、动作和禁止。还提出锚点与变量分离、共享机制抽取等结构决策，以及比喻成败目录这一沉淀品味的方法，给出了今晚就能开工的实践路径。
我把摄影里的美姿经验，写成了 AI 能用的短提示词
作者将摄影中的美姿技巧转化为 AI 生图提示词方法。指出人物姿势不美观多因头、身、腿处于同一平面，缺乏张力。提出“转、弯、顺、露”四字口诀：转即破面，让脸和身体错开朝向；弯即破线，让某个部位微弯增加错落；顺即保持手腕脚尖线条流畅；露即让手有明确落点、手指可见。并给出姿态模板“站坐+朝向+动作”及完整画面模板，还介绍了通过动作收放（上松下紧、上紧下松）来调整画面气质的方法。
监控视角摄影 Skill：激发神秘感和好奇心的 AI 生图提示词
文章介绍了近期火爆的「监控视角视频/图片」风格，并交付一套完整的 Skill 提示词，可直接用于任何生图模型。核心思路是利用固定机位、超广角畸变、低分辨率画质、时间戳叠加等元素营造「机器一直在看」的观察感。流程为：定主体锚点、选摄像头类型、写事件道具、叠加时间戳、批量出图。支持 n=10 模式（同一主体 10 种机位）和 series=9 模式（同一摄像头连续 9 天），并详细给出主体锚点规则、摄像头类型库、事件库、画质缺陷和输出规范，附橘猫和 2B cos 两组实例效果。
史上最全共万字67图测试GPT Image 2.5：AI生图能欺骗一切
作者对GPT Image 2.5图像模型进行了万字67图的全面测评，从指令遵循、文字准确性、设计质量、编辑精度、主体一致性、多轮稳定性、透明背景、尺寸能力等11个维度展开测试。测试涵盖中文App UI设计、信息图文字准确度、多参考图合成、五轮连续海报编辑、精确局部修改、模板复用等场景。结果显示模型在中文短文案、结构化设计、多轮局部修改方面表现优秀，但透明背景功能存在虚假输出（无Alpha通道）、局部编辑仍有全图轻微变化、负面约束遵守率仅约50%。文章最后总结了六条实用的提示词写作建议。
Flatrouter 平台 GPT Image 2.5 生图服务推荐
作者推荐了一个低价 AI 生图平台 Flatrouter，其最新上架的 OpenAI GPT Image 2.5 模型单张生图价格仅 0.05 元。该模型包含 Flare（低延迟快速出图）和 Sunburst（广告级精修）两个变体，具备多轮改图不换脸、局部精准修改、中文排版稳定、原生透明背景及 4K 超清分辨率等特性。平台还提供 GPT-6 Astra 等大模型 API，价格远低于官方定价，适合设计、自媒体和开发者批量出图使用。
How to Master ChatGPT Images 2.5 (Full Course)
这篇教程系统讲解了如何掌握 OpenAI Images 2.5 的图像生成技巧，涵盖 14 个技巧和 44 个示例，应用于应用设计、网站和产品图制作。作者提出了让视觉决策可见的工作流：先明确图像目的，按目的、画布、内容、关系、外观、检查六个要素撰写提示词，强调属性绑定和对象关系的精确描述。通过 YouTube 缩略图和海岸住宅室内设计两个完整案例，展示了如何组织复杂构图、分配图像区域、描述材质细节，并分析生成结果中哪些指令生效、哪些需要修正。
GPT-Image 2.5 玩法全公开：从个人表情包到电商动态广告（附提示词教程）
作者基于 OpenAI 最新发布的 GPT-Image 2.5 模型，实测整理了从个人娱乐到电商应用的多种玩法，并提供完整可复制的提示词教程。个人玩法包括：将上传图片转为弹跳动画 GIF、生成九宫格表情包、制作六帧连续动作表情 GIF 等。电商玩法包括：商品慢扫光动态广告制作（采用单张商品底图加 Python 扫光方案，解决瓶身、Logo、文字抖动问题），以及利用定稿海报模板进行商品换款的精确编辑。文章详细说明了多轮编辑、模板复用、帧间一致性等新版本能力，并给出大量经过验证的中英文提示词模板，帮助普通用户快速上手图像生成与动态内容创作。
玩转ChatGPT Image 2.5教程 这一篇教程就够了
本文详细介绍了ChatGPT Image 2.5的更新亮点与核心玩法。出图速度提升，新增三大功能：一是Sketch草图涂鸦生图，用户随手画轮廓即可生成构图一致的图片；二是评论批注修图，可像Figma一样添加多条批注精准局部修改，解决以往牵一发而动全身的问题；三是像素战斗GIF生成，可制作128px精灵图集并合成循环动图。此外还介绍了官方模板页，整合了社区开发的Skill和预设场景。教程适合自媒体博主、游戏开发者和设计师参考。
GPT Image 2.5 官方指南中文整理
作者通读 GPT Image 2.5 官方提示词指南并整理成中文，涵盖七个重点：明确用途与构图安排、描述可见细节来表达质感、按正式文案交代图中文字、参考图分工与系列角色固定参照、改图时明确修改项与保留项、输出素材时结合实际使用场景检查、以及模型参数取舍（Flare 偏速度、Sunburst 偏质量）。文章配有 OpenAI 官方案例配图，帮助读者快速上手 AI 生图与改图。
OpenAI 官方 GPT-Image 2.5 提示词指南与示例
本文译写自 OpenAI Cookbook 的开源示例，整理了 GPT-Image 图像生成模型的提示词基本写法与 24 个实用示例。文章首先介绍提示词的组织顺序（场景、主体、关键细节、限制条件），并给出七条核心原则：写出可见细节、明确构图、交代人物姿势动作、逐字列出画面文字、改图时说明保留项、为参考图分配用途、一次修改一个问题。随后通过人物照片、信息图、广告、标志设计、四格漫画、应用界面、教学配图、演示页等场景，以及换衣、合成、透明背景提取、草图转写实、物体移除等编辑示例，展示了完整的提示词与 API 参数设置。
如何用 AI 设计品牌吉祥物（Krea 教程）：零经验也能上手
Relate Studio 联合创始人 Alex 分享了一套完整的 AI 品牌吉祥物设计流程：先在 Figma 收集参考并定义角色个性与比例；再用 Krea 快速生成粗略概念，挑选轮廓、性格和比例最好的方案；随后在 Nano Banana 2 中逐步清理细节、修正纹理与背景；接着保持角色一致性生成新姿态和角度；最后制作海报等设计构图，形成可向客户展示的完整视觉系统。作者强调无需插画或 3D 技能，AI 生成结果足以作为 3D 和动效设计师的制作参考，并可通过持续扩展姿态、表情与场景实现品牌层面的规模化应用。
