这次 AI 出图，我终于不用整张重来了
作者分享了使用 GPT-image-2.5 生成透明背景图片的体验。透明图让满意的人物素材可以被保留和复用，换背景、改排版时无需整张重做。文章建议从存储整张图转向积累素材零件：人物、道具、装饰、特效分别存档，并介绍了多符号复合表情系统的设计方法（如 emoji 与颜文字组合塑造复杂神态）。同时强调要仔细检查素材边缘质量（发丝、半透明部分），提出从确定用途、单独生成主体、多底色检查到保留原始 PNG 的素材库搭建流程，倡导以可复用思维做 AI 出图。
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原来在“做设计”这件事上，超越 MidJourney 的大模型就在国内
作者用 4 段相同提示词对比测试了蚂蚁百灵开源的 Ming-Image-0.1-Design 与 MidJourney 在 SaaS Dashboard、中文活动海报、透明背景产品素材、中文信息图四个设计场景下的表现。结论是两者定位不同：Ming 中文文字渲染准确、布局执行力强、原生支持 RGBA 透明背景输出且免费开源（MIT 协议），适合直接生成可用的 UI 稿、海报和信息图底稿；MidJourney 则在视觉质感、光影氛围和风格多样性上明显占优，适合概念效果图和产品渲染。文中还介绍了 Ming 的 Design-Layer 拆层能力，可拆成多个透明图层并转为可编辑 PPT。最终建议按需求选择：要能直接用的图选 Ming，要好看的图选 MJ。
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。
GPT-Image 2.5 实测：普通人最容易上手，效果最好的生图模型
OpenAI 发布 GPT-Image 2.5，包含 Flare 和 Sunburst 两款模型，生成延迟最高降低 50%，局部编辑更精准，新增 Sketch 手绘、图片批注和模板功能。作者通过连续修改桌面图、透明背景导出、草图转效果图、中文信息图定点编辑和 Poster 模板五个实测，验证了多轮编辑稳定性、透明通道真实性、草图布局还原、文字修改准确性和模板引导流程。结果显示 2.5 能跑通小步精修流程，但未修改区域仍会轻微重绘，像素级精确编辑仍需专业工具。
