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。
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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。
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。
OpenAI 官方 GPT Image 2.5 提示词指南深度拆解
本文深度拆解 OpenAI 官方发布的 GPT Image 2.5 图像提示词指南。文章介绍了 Flare 与 Sunburst 双模型的选型逻辑与 API 参数解耦设计，系统梳理了官方首次披露的 8 大提示词工程法则，包括规格化定义结果、用具体细节取代情绪空话、精确文本排版用双引号、编辑时分离改动与约束、多图参考角色分配、单步渐进迭代等。并配以胶片人像、商业广告排版、透明 Logo、四格条漫、移动端 UI 原型、科学信息图、YC 路演页等 8 大商业级实战案例与完整提示词模版，指出 AI 图像生成已进入工程化规格说明时代。
GPT Image 2.5 保姆级教程
本文是 OpenAI 于 9 月发布的 ChatGPT Images 2.5 的详细使用教程。作者从正确入口讲起，介绍了 Flare（重速度）与 Sunburst（重精细控制）两个模型的选择，并以一张中文咖啡活动海报为案例，完整演示了从初稿生成、提示词撰写原则（先用途、再主体布局、准确文案、约束）、参考图分工、到连续局部修改的全流程。文章强调每轮修改要明确指定底图与保留条件，及时回退到满意版本，并介绍了选区、评论、草图和模板等功能。最后将方法迁移到封面、商品图、角色 IP、信息图等六类任务，帮助读者把 AI 生图真正用于工作。
GPT Image 2.5悄悄上线，依赖提示语提升AI生图可控性的时代过去了
OpenAI突然发布GPT Image 2.5，生成速度更快、更高清，支持多次编辑保持一致性，可精确标注修改，并新增画布涂鸦绘图功能。API同时推出Flare（速度+50%）和Sunburst（更高精度）两个版本。作者通过logo、人物、定格动画、建筑、风格迁移、多尺寸封面等大量案例对比Image 2与2.5，发现新模型形变大幅减少、文字更清晰、一致性更好，还支持原生透明背景。网页版新增15个设计模版。作者认为最大的变化在交互方式：涂鸦、模版、标注精修将原本需要写进提示语的约束变成直觉操作，好的提示语不再是用好AI生图的前提。
自己动手做LoRA 从 0 到 1 实战
作者详细记录了从零开始训练一个专属人物 LoRA 的完整实战流程。他使用 GPT Image 2 生成 56 张虚构人物训练数据，基于开源模型 MOSS-Image（5B 参数 Diffusion Transformer）进行微调，仅用一张 RTX 4090 训练约 65 分钟即获得稳定的人物形象生成能力。文章涵盖数据准备、Caption 标注、Checkpoint 选择、效果验收等关键环节，并指出了过拟合等常见问题。作者将整个流程开源到 GitHub，提供运行环境镜像、Jupyter Notebook 和 ComfyUI 工作流，建议初学者亲手跑一遍以真正理解 LoRA 训练原理，一通百通。
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。
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。
AI 透明图被低估了：12 种玩法，攒出自己的素材库
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。
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。