GPT Image 2从参数到出图，新手一次看懂
文章深入浅出地介绍了如何使用 GPT Image 2 进行生图。作者将提示词模板比作点餐系统，强调参数填写需“准确”而非“越多越好”，提出了确定单一主风格的重要性。文章详细列出了从选择模板、填写参数、AI 扩写到最终出图的四步流程，并针对出图不满意提供了具体的参数修改建议，最后给出了新手通用的参数填写公式，帮助用户稳定掌控 AI 生图效果。
相关文档
我用这个 Skill，复刻了爆款卡点换装视频，效果非常不错！
作者李岳分享了如何用自己开发的开源 Skill「female-outfit-director（女性换装导演）」复刻抖音爆款卡点换装视频。文章详细讲解了换装视频在 AI 生成中的难点，如人物一致性、首帧与视频因果关系断裂、双重身体等问题，并提出以结构母图（九宫格拼贴首帧）为核心的解决方案。Skill 能锁定人物身份、生成 7 套造型的首帧、输出精确到秒的换装时间轴，并内置 12 种换装机制。作者用 Seedance 2.5 实测还原度约 80%，项目已开源至 GitHub 并获 607 Star。作者强调 Skill 的价值在于将复刻爆款的方法论沉淀为可复用的工作流。
AI 生图还能用 JSON 控制排版？5B 开源模型商业海报实验
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。
Midjourney 上手：从0到1小白也能看懂的教程
这是一篇面向新手的 Midjourney 入门教程，作者逐一讲解 MJ 输入界面的各个功能模块，包括提示词输入区、三种参考图入口（Attach to prompt 编辑原图、Style Reference 参考画风、Image Prompts 参考构图）的区别与用途，以及生成设置中的画面比例、模型版本、审美参数（Stylization、Weirdness、Variety）等选项的作用。文章还介绍了草稿模式、对话模式、个人化功能（P值）的使用方法和常见误区，帮助小白快速掌握 MJ 的界面操作与参数调优。
一组提示词，把任何东西印成一张 Riso 孔版印刷海报
作者受澳门街区 Riso 孔版印刷海报启发，将荧光红与钴蓝双色、粗网点、拼贴构图的设计语言反推为一套可复用的 AI 生图提示词。核心公式是：抠出的大物件 + 圆润抽象形状 + 网点底纹 + 细体小字，红蓝叠印处自然形成深紫。文章提供了完整提示词模板，并分享使用技巧：文字只写 1-3 个英文单词、选轮廓清晰的单个物件效果最佳。还总结出对 GPT 生图的经验——负面描述写得越多越容易画出来，应改为正面描述。适合制作头像、壁纸、海报、文创周边等。
2小时从零看懂 AI：一篇文章建立AI认知体系（8000元企业内训同款）
本文是作者基于3家企业AI内训经验整理的AI入门长文，涵盖四大部分：大模型通识、提示词方法、智能体入门与实操。文章用通俗语言解释AIGC概念、大模型的定义与工作原理（概率预测文字接龙）、AI的优势（信息处理、知识覆盖、内容生成）与局限（幻觉、时效性、偏见、推理限制），并阐明AI软件=大模型+产品界面的本质，介绍提示词、微调、RAG三种大模型优化手段，帮助读者快速建立完整的AI认知框架。
30条高热AIGC图片视频提示词分享
作者从自己在X上分享的提示词中精选出收藏和点赞最多的30条，整理成可直接复制的合集，涵盖AI视频与人像自拍两大类玩法。视频类包括苹果风产品广告片、一镜十姿时装视频、奢侈品风塑料袋广告、无人机第一视角导览、高奢刺绣广告等；图片类包括黏土定格动画人像、自拍虚拟试穿、杂志大片重绘、和小时候的自己合影、85mm焦外抽离、极端广角人像等。每条附提示词原文、出图效果链接及修改建议，适用工具涉及GPT-Image-2、海螺H3、Seedance 2.0等模型。
提示词不用写得专业，要写到你自己能读懂
作者以AI生图的窗边咖啡馆人像提示词为例，讲解如何整理AI生成的冗长提示词。核心方法是：删流程、合重复、换实景、测删除。要点包括：去掉分栏小标题后整体通读，合并重复表达同一意思的形容词；把'不要杂乱'等否定句改写为具体的正面画面描述；将'高级感、电影感'等笼统大词拆解为具体的光线、配色和构图要求；一次只删一句，对照出图验证效果，但不要为了精简丢掉关键的安排。最终目标是写出自己能读懂、出了问题知道从哪句下手的提示词。
GPT Image 2.5 提示词写作指南
本文整理了 OpenAI 官方 GPT Image 2.5 提示词写作指南的八条核心原则：先定义结果、选易维护格式、描述可见细节、写清人物动作、精确文字加引号、分开要改与要保持的内容、给参考图编号、有意识迭代。同时介绍了模型与参数（quality、size、background）的选择建议，并结合人像摄影与自然景物两类示例，给出中文提示词模板和实操要点，帮助用户写出可控、可迭代的图像生成提示词。
How to build a full game with Blender and GPT-6 Astra (not just a demo)
作者分享了在四天内用 GPT-6 Astra 编写代码、Blender 生成模型，开发完整可玩的游戏 PaperRoute（一款 Paperboy 风格的送报游戏）的完整流程。文章详细介绍了从撰写可信的项目简报、分离游戏方向与美术方向两条工作流、用 GPT 生成概念图与情绪板、通过 Python 让 Blender 无头运行生成 3D 资源，到使用 Meshy 制作自定义角色模型的方法。作者强调单次演示与完整游戏的差距，并记录了每个 prompt 与 token 的消耗，附有完整 devlog。
想要什么气质，直接说：我的人像角色设定 Skill 公开了
作者南鸢分享了自研的「人像角色设定师」Skill，用于解决 GPT Image 2.5 生图时人物脸部千篇一律的问题。用户只需用自然语言描述想要的气质（如清冷、明媚、初恋感），Skill 便会将其展开为包含骨相、妆容、发型、服饰与场景的完整中文提示词，可直接用于生图。文章通过唐风妆容与初恋感两个实操案例，讲解了如何分步沟通、保留喜欢的五官、只改妆容或表情，并提供了 Skill 的下载与安装方法。
视觉生产范式压缩：看懂这篇，你才算开始会用 Image 2
作者通过长期测试 Image 2.0 图像生成模型，发现极短提示词反而能生成异常完整的画面，并提出“视觉生产范式压缩”理论。核心观点是：提示词信息量与字数无关，关键在于“高密度视觉概念”——如“编辑式人像”“极简时尚封面”等概念，能自然带出一整套摄影、造型、构图、版式等视觉惯例。好的组合应让不同概念各有侧重，形成一份简短的创意简报。这种方法通过控制高层结构、保留低层执行自由，让模型在成熟的视觉系统内完成设计。提示词的核心能力已从“描述画面”转向“选择视觉世界”。
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。
