GPT Image 2 濒危动物信息图生成测试
作者在 ChatGPT 应用中测试了 GPT Image 2 模型生成信息图的能力。通过详细的提示词,要求模型查找濒危动物的栖息地、饮食和独特特征,并以注重视觉、图文结合的平面设计风格呈现。生成的图片展示了从写实动物主体到图表、色块和注释元素的混合构图,体现了高密度的专业排版效果。
作者在 ChatGPT 应用中测试了 GPT Image 2 模型生成信息图的能力。通过详细的提示词,要求模型查找濒危动物的栖息地、饮食和独特特征,并以注重视觉、图文结合的平面设计风格呈现。生成的图片展示了从写实动物主体到图表、色块和注释元素的混合构图,体现了高密度的专业排版效果。
文章仅为展示GPT Image 2生成的濒危动物信息图案例,包含实用的Prompt参考,但缺乏深度分析、背景信息和技术细节探讨。
文章介绍了 AI 海报设计的第 5 种风格:Minecraft 方块世界。核心思想是将主题词进行“方块化重构”,使其成为画面中的建筑、地形或机关,而非简单的文字贴图。文中提供了详细的 Prompt,指导如何通过隐喻、构图和色彩设计,生成具有游戏感和高传播力的封面图。
作者分享了利用 ChatGPT-Image2 制作高完成度企业画册的实战经验。文章通过拆解商业画册的六大结构(封面、介绍、产品、场景、案例、预览)并提供通用提示词框架,展示了如何生成风格统一、具备深色科技美学的专业视觉方案,同时也涵盖了如何利用已有资料进行优化和避坑指南。
作者测试了模思智能开源的 5B 生图模型 MOSS-Image,重点验证其文字渲染与 JSON Layout 结构化布局能力。通过虚构日系甜品店海报案例,对比传统自然语言 Prompt 与 JSON 布局控制的效果差异:JSON 可将人物、产品、标题等元素按坐标框精确定位,类似写前端页面。三轮测试覆盖主视觉、商业活动海报排版及中英文文字生成,验证了文案正确率、版式适配与视觉融合。结论是 JSON Layout 虽非 PS 级精确编辑,但能将模糊排版需求变为结构化描述,对商业海报、电商图等场景具有实际价值。
文章介绍如何用 ChatGPT、Codex 等工具直接生成带 Alpha 通道的透明 PNG 素材,并系统梳理了 12 类应用场景:聊天表情包、游戏立绘、VFX 特效、海报拼贴、产品图、UI 图标、装饰素材、像素游戏资产、Live2D 素材、直播包装、特殊材质以及阴影光效辅助素材。作者还提出五个进阶方向:模块化角色生成、实验摄影、复合表情资产、视觉特效库和素材处理工作流,并附上通用透明角色素材提示词模板,帮助读者积累可复用的个人素材库。
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'。