本文详细介绍了 OpenAI GPT Image 2.5 相比 2.0 的核心升级：参考图主体保持更强、局部编辑更准、多轮修改不易漂移、延迟降低约 50%。作者提出 2.5 的提示词应从"描述+重复+防错"的长写法转向"状态管理"思维，通过 Preserve/Change 结构和 Delta Edit 小步修改，用 Mother Image（母版图）建立基础状态后逐步迭代。文章还对比了 API 中的 Flare（快速生产、批量探索）与 Sunburst（高精度精修、复杂编辑）两个型号的定位，并给出 Flare 探索+Sunburst 精修的合理工作流建议。
本文整理了 OpenAI 发布的 GPT Image 2.5 图像模型的使用指南。新模型在保留参考照片中人物与物体特征、局部修改集中性、多轮编辑稳定性方面显著提升，生成延迟最高降低约 50%。文章介绍了 ChatGPT 中新增的草图、模板、图片批注功能，以及 API 中的 Flare 和 Sunburst 两个模型定位差异。核心内容是官方提示词指南的 8 条基本建议，并配以 21 段官方示例，涵盖照片生成、信息图、广告、标志设计、界面预览、图片编辑、透明背景提取、草图转化、物体移除及多轮修改与角色延续等常见任务，可作为实用参考手册。
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。
作者分享了一种利用 OpenAI GPT-5.5 和 GPT Image 2 制作高质量演示文稿的新工作流。该方法模仿人类分工，先生成纯文本内容，再基于选定的情绪板（Mood Board）通过图像生成模型统一设计风格。文章详细介绍了具体的提示词步骤、遇到的问题（如文本幻觉）以及最终生成的惊艳效果，同时也指出了该方案在可编辑性和文件体积上的局限性。
文章阐述了无需依赖参考图，利用AI制作高端产品广告的系统化方法。作者主张将AI设计视为“场景导演”，通过建立独立的“Prompt引擎”聊天将想法转化为高度结构化的指令。文章详细拆解了包含场景搭建、光影、构图及负面限制的Prompt框架，并介绍了使用Nano Banana进行生成与迭代的步骤，强调了结构化思维对于控制AI输出质量的重要性。
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。
作者在测试 Qwen-Image 2.1 时发现，生图和改图效果不佳的主要原因是创作意图未被准确传递给模型，如负面文字被印进海报、改姿势只换了衣服等。作者将经验整理成 qwen-image-gen Skill 并提交开源：区分文生图、局部编辑和参考人物创作；将人物动作、接触关系、镜头和画面文字写成模型可执行的描述；落实比例决策并检查返回图片真实像素；将质量反馈带回下一版。四组对照实验显示三组改善、一组失败，证明提示词改写有价值但非几何纠错器。
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。
作者基于 OpenAI 最新发布的 GPT-Image 2.5 模型，实测整理了从个人娱乐到电商应用的多种玩法，并提供完整可复制的提示词教程。个人玩法包括：将上传图片转为弹跳动画 GIF、生成九宫格表情包、制作六帧连续动作表情 GIF 等。电商玩法包括：商品慢扫光动态广告制作（采用单张商品底图加 Python 扫光方案，解决瓶身、Logo、文字抖动问题），以及利用定稿海报模板进行商品换款的精确编辑。文章详细说明了多轮编辑、模板复用、帧间一致性等新版本能力，并给出大量经过验证的中英文提示词模板，帮助普通用户快速上手图像生成与动态内容创作。
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。
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。
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。
作者几个月前搭建了一套名为「刚柔」的元 Skill，用图 IR、契约闸和检查机制防止模型偷懒、打折扣执行任务。随着 GPT-6 Astra 发布，模型遵循指令和多步执行能力大幅提升，OpenAI 官方建议检查 AGENTS.md 和 Skills 中可能影响模型行为的指令。作者由此意识到，许多为弥补旧模型短板而设的约束如今反而妨碍任务完成，于是委托 Codex + GPT-6 在秘书 Grok Bot 协调下彻底拆除该元技能。文章详细记录了清理的难度、推理档位选择、具体执行过程（如取消从零重跑、自动三路候选）及打包脚本隐私问题的修复，最终指出：该留的是把工作可靠完成的目标，而不是特定的脚手架，技术条件变了就该果断调整。
