GPT Image 2 旅行海报生成提示词
本文分享了一个用于生成高端电影感旅行海报的GPT Image 2提示词模板。该模板详细描述了如何通过指定场景、标志性视觉元素、前景、氛围、排版和构图等要素，创建具有真实感和编辑级品质的城市旅行海报，旨在避免AI生成的常见问题，如过度饱和或卡通化。
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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。
万能GPT Image 2超美AI角色图提示词框架
作者分享了研究多年的万能AI角色图提示词框架，解决AI绘图中提示词匮乏和参数繁琐的痛点。用户只需输入一句话人物描述，框架即可自动提取关键信息、推断缺失参数、生成配色方案、套用固定模块，输出包含渲染标签、光影系统、画面结构、角色设定、服化道细节、负面提示词的完整生图提示词。框架内置性别与身份服饰适配表和多种风格映射表（3D次世代、2D日系、水墨国风等），支持豆包、即梦等工具使用。
全网最全的GPT Image2提示词网站合集
作者整理了10个GPT Image 2提示词网站合集，帮助用户不必从零撰写提示词，可直接按图复制使用。包括YouMind（图像、视频、网页提示词，按模型筛选）、AIART.PICS（综合灵感库）、MeiGen（电商、包装、海报提示词）、GitHub上的490条GPT Image 2提示词大全、GPTIMG2（566条人像产品海报案例）、cuty.ai画廊、Leader Prompt Gallery、GPT-Image2提示画廊（爆款图反推Prompt）、Cyberbara（站内可试用）、2slides（226+条精选）等，并附图片反推提示词集合。
我写提示词时，不再只靠感觉了
文章探讨了提升AI提示词（Prompt）质量的思考，对比了“情绪法”与“结构法”的区别。作者指出，单纯依赖情绪词汇虽能营造氛围但缺乏稳定性，而结构法通过定义载体、光线、构图等参数确保结果可控。最终提倡“混合法”，即用结构锁定画面骨架，再用情绪补足灵魂，将提示词从“许愿文”转化为精准的“视觉合同”。
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。
如何将一个想法变成可探索的 3D 模型：Kimi 3D Make 完全教程
本文介绍 Kimi 推出的 3D Make 功能，用户只需一句话描述即可生成可查看、可编辑的 3D 模型。文章通过三个实战案例（喷气发动机剖面拆解、雨林中庭、哥特式大教堂）演示完整的提示词写法：如何描述物体、关键部件、外观风格与视角；如何通过后续对话逐步细化，如拆分发动机各阶段、增加植物层次、渲染彩色玻璃光线。文章还给出了通用的修改提示模板，强调每次只提出一个具体改动并旋转检查效果。该功能已在 kimi.ai 和 Kimi 应用上线，支持在线预览与编辑模型。
手绘skill新增图型：IG-038 万能信息图
作者牙仔发布手绘Skill库新图型IG-038万能信息图，用户只需填写主题和核心要素即可生成风格统一的信息图，适合单一主题批量拆解出图、构建社媒连载组图与行业复盘长图。文章展示了四个实测案例：手冲咖啡冲煮指南、新消费品牌增长复盘、降噪耳机技术拆解以及小红书四图连载组图，并给出完整提示词模板，同时介绍了通过GitHub仓库安装与更新手绘skill的方法。
H3提示词分享：运镜、人物锁定、道具连续性与分段导演
本文系统分享了使用 H3 制作真人音乐 MV 的导演设计与提示词方法论。作者强调先设计作品再写提示词，从作品定位、参考图权限边界、人物与道具的锁定规则入手，提出外观锁定与状态锁定分离的原则。运镜方面倡导动作与镜头同步、用物理关系代替角度数字、每段设定主运镜；道具需按全曲时间线管理拔刀、收刀等状态；音乐时间轴是 MV 骨架，动作应写成时间中的过程。同时讲解了分段生成的独立提示词组织结构、背景连续性管理和生成前的自检方法，帮助解决提示词冗长反而导致结果不稳定的问题。
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。
5B 参数就能做到这种效果？开源生图模型太卷了！
作者使用模思智能开源的 5B 参数图像生成模型 MOSS-Image，为 Claude 和 DeepSeek 设计拟人化角色形象。文章分享了角色设计思路：Claude 采用橙棕奶油配色体现温暖复古气质，DeepSeek 延伸蓝色海洋主题。作者重点介绍了 MOSS-Image 的优势：生成速度快于 Stable Diffusion 和 ComfyUI，支持准确的中英文文字渲染、JSON Layout 布局控制、最长 4K tokens 提示词，并提供 Prompt Enhance 提示词增强功能。模型基于国产 PPU 算力平台训练，已开放 Base 和 SFT 版本权重，支持动漫、写实等多种风格，目前可免费体验。
MOSS-Image 实操：用 JSON Layout 控制文字、物体和画面构图
作者实测国产开源生图模型 MOSS-Image，重点验证其 JSON Layout 对文字、物体位置和画面构图的可控性。文章对比了普通提示词与 JSON Layout 在同一封面需求下的生成效果，详细讲解了中心坐标系和 yxyx 格式的 bbox 写法、在线体验参数设置、官方示例分析，以及 ZeroGPU 额度问题和本地部署方法。作者强调可复用的不是某张图，而是一套固定种子、对照测试的评估方法，认为 JSON Layout 让提示词变成可保存、可修改的布局资产，使 AI 生图真正进入设计工作流。
