基于 OPENAI
GPT Image 2 AI 图像生成器
gpt-image-2 · ChatGPT Images 2.0
OpenAI 旗舰级图像生成与编辑模型。不只是「好看的图」—— 带精准文字、可编辑工作流、可控布局的商业级图像。如果你正在从 DALL·E 3 迁移,这就是升级路径。
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graph TD
%% ========== Agent 层 ==========
subgraph Agent层[Agent 推理/对话]
AgentCore[Agent Core]
end
%% ========== API 层 ==========
subgraph API层[记忆核心服务API]
SAPI["存储API"]
RAPI["检索API"]
EAPI["提取写入API"]
FAPI["遗忘API"]
TAPI["租户API"]
end
%% ========== 记忆存储模块(展开) ==========
subgraph 记忆存储模块[记忆存储]
StorageRouter[存储路由]
SessionPersist[会话消息持久化器]
MigrationMgr[版本化导入导出/备份恢复]
RuntimeState[运行时状态管理]
subgraph 存储内部适配[多模存储内部适配]
VecStore[向量存储适配]
RelStore[关系型存储适配]
KVStore[KV存储适配]
FileStore[文件存储适配]
GraphStore[图谱存储适配]
end
end
%% ========== 记忆检索模块(展开) ==========
subgraph 记忆检索模块[记忆检索]
MultiRouter[查询拆分与路由]
VecSearch[语义向量检索]
ExactGet[精确KV读取]
FullText[全文关键词搜索]
HistorySearch[历史对话检索-时间/轮次]
GraphTraverse[知识图谱多跳遍历]
CandidateMerge[多路候选合并]
RerankEngine[重排序]
DedupPost[检索后去重]
subgraph 矛盾检测[矛盾检测]
ContradictionScan[定期事实对扫描]
FactPairExtract[事实对提取]
LLMJudge[LLM矛盾判决]
ReportGen[矛盾报告生成]
end
end
%% ========== 记忆提取与写入模块(展开) ==========
subgraph 记忆提取与写入模块[记忆提取与写入]
subgraph 提取触发[触发]
AutoTrig[自动触发]
ManTrig[手动调用]
AgentTrig[Agent自主写入]
ExtRes[外部资源摄入]
end
subgraph 提取流水线[LLM提取流水线]
LLMStage[单/多阶段LLM提取]
SchemaCheck[Schema校验]
VarExtract[变量/情境提取]
ProfileExtract[画像提取]
Dialectic[辩证推理-用户建模]
HistoryInject[注入历史消息]
end
subgraph 冲突与去重[冲突裁决与去重]
ConflictDetect[新旧冲突检测]
Decision[裁决:跳过/删旧加新/新增]
Dedup[精确+语义去重]
end
subgraph 写入执行[写入执行]
SingleWrite[单条写入+立即落盘]
BatchWrite[批量写入+去重]
ProfileUpdate[画像更新]
MemoryReplace[替换/增量更新]
end
subgraph 上下文注入[上下文注入]
FrozenSnapshot[冻结快照注入]
FileContext[上下文文件注入]
DualLayer[双层上下文注入]
SysPromptBuilder[System Prompt构建]
end
subgraph 持久化与导出[Flush与转录导出]
FlushGate[Token超阈值门控]
PriorityCalc[写入优先级]
StateSync[状态同步]
ExportTrans[会话转录导出+分类]
end
end
%% ========== 记忆遗忘模块(展开) ==========
subgraph 记忆遗忘模块[记忆遗忘]
subgraph 遗忘触发源[触发]
AgentForget[Agent调用]
DevAPIF[开发者API]
CapacityTrig[容量超限]
TokenTrig[Token超限]
end
subgraph 遗忘编排[遗忘编排器]
ForgetRouter[遗忘类型路由]
ValidatorF[参数校验]
StrategyF[策略选择:删除/压缩/归档]
end
subgraph 删除执行[删除执行]
PreciseDel[精确删除]
BatchDel[批量删除]
ClearAll[全量清空]
MultiStoreSync[多存储同步删除]
end
subgraph 容量约束遗忘[容量约束淘汰]
CapacityCheck[容量检查]
EvictPolicy[淘汰策略FIFO/LRU]
WarnReject[超限拒绝+告警]
end
subgraph 上下文压缩[Compaction]
ChunkSplit[分块+保留标识符]
LLMSummary[LLM摘要生成]
MergeInst[合并指令+元数据]
TruncFallback[截断/渐进式fallback]
RefreshCtx[刷新上下文]
end
subgraph 压缩生命周期[压缩生命周期]
PreHook[压缩前Hook]
PostHook[压缩后Hook]
DedupCounter[去重计数防重]
SessionCleanup[会话清理与重置]
end
subgraph 归档与审计[归档与审计]
ArchiveCopy[原始转录归档副本]
AuditLog[遗忘审计日志]
end
end
%% ========== 多租户隔离模块(展开) ==========
subgraph 多租户隔离模块[多租户隔离]
subgraph 隔离维度[隔离维度]
UserIso[用户级]
TaskIso[任务级]
ToolIso[工具级]
ScopeIso[Scope级]
end
subgraph 隔离执行[物理隔离实现]
PhysVec[向量集合/分区隔离]
PhysRel[关系库字段/表隔离]
PhysKV[KV前缀隔离]
PhysFile[文件目录隔离]
PhysGraph[图命名图隔离]
FrozenSnapIso[会话冻结快照隔离]
end
subgraph Scope映射[Scope-User映射]
MappingTable[(映射表)]
MapCRUD[增删查改]
ScopeAuth[Scope权限校验]
end
subgraph 多Agent继承[子Agent继承]
ParentCtx[父Agent快照]
SubRegistry[子Agent注册中心]
ContextInherit[上下文继承]
InheritLifecycle[生命周期Hook]
end
end
%% ========== 公共引擎层 ==========
subgraph 公共引擎[公共处理引擎]
LLMExtractEngine[LLM提取引擎]
ConflictResEngine[冲突裁决引擎]
DedupEngine[去重引擎]
FlushCtrlEngine[持久化门控引擎]
CompactionEngine[上下文压缩引擎]
AuditEngine[写入/遗忘审计引擎]
end
%% ========== 物理存储 ==========
subgraph 基础设施[物理存储]
VectorDB[(向量DB)]
SQLDB[(MySQL/SQLite)]
Redis[(Redis/内存)]
Disk[(文件系统)]
GraphDB[(图DB)]
AuditStore[(审计日志)]
end
%% ******** 连线 ********
%% Agent与API
AgentCore --> SAPI
AgentCore --> RAPI
AgentCore --> EAPI
AgentCore --> FAPI
TAPI -.-> SAPI
TAPI -.-> RAPI
TAPI -.-> EAPI
TAPI -.-> FAPI
%% --- 存储模块对外连接 ---
SAPI --> StorageRouter
StorageRouter --> VecStore
StorageRouter --> RelStore
StorageRouter --> KVStore
StorageRouter --> FileStore
StorageRouter --> GraphStore
SessionPersist --> RelStore
SessionPersist --> FileStore
MigrationMgr --> RelStore
MigrationMgr --> FileStore
RuntimeState --> RelStore
VecStore --> VectorDB
RelStore --> SQLDB
KVStore --> Redis
FileStore --> Disk
GraphStore --> GraphDB
%% --- 检索模块对外连接 ---
RAPI --> MultiRouter
MultiRouter --> VecSearch
MultiRouter --> ExactGet
MultiRouter --> FullText
MultiRouter --> HistorySearch
MultiRouter --> GraphTraverse
VecSearch --> VectorDB
ExactGet --> Redis
FullText --> SQLDB
FullText --> Disk
HistorySearch --> SQLDB
GraphTraverse --> GraphDB
VecSearch --> CandidateMerge
ExactGet --> CandidateMerge
FullText --> CandidateMerge
HistorySearch --> CandidateMerge
GraphTraverse --> CandidateMerge
CandidateMerge --> RerankEngine
RerankEngine --> DedupPost
DedupPost --> AgentCore
ContradictionScan --> FactPairExtract
FactPairExtract --> LLMJudge
LLMJudge --> ReportGen
ReportGen -.-> AgentCore
ContradictionScan --> VectorDB
ContradictionScan --> SQLDB
%% --- 提取写入模块对外连接 ---
EAPI --> AutoTrig
EAPI --> ManTrig
AgentCore --> AgentTrig
ExtRes --> LLMStage
AutoTrig --> LLMStage
ManTrig --> LLMStage
LLMStage --> HistoryInject
LLMStage --> SchemaCheck
SchemaCheck --> VarExtract
SchemaCheck --> ProfileExtract
SchemaCheck --> Dialectic
VarExtract --> ConflictDetect
ProfileExtract --> ConflictDetect
Dialectic --> ConflictDetect
ConflictDetect --> Decision
Decision --> Dedup
Dedup --> SingleWrite
Dedup --> BatchWrite
Dedup --> ProfileUpdate
Dedup --> MemoryReplace
SingleWrite --> FlushGate
BatchWrite --> FlushGate
ProfileUpdate --> FlushGate
MemoryReplace --> FlushGate
FlushGate --> PriorityCalc
PriorityCalc --> StateSync
StateSync --> FrozenSnapshot
FrozenSnapshot --> SysPromptBuilder
FileContext --> SysPromptBuilder
DualLayer --> SysPromptBuilder
SysPromptBuilder --> AgentCore
SingleWrite --> StorageRouter
BatchWrite --> StorageRouter
ProfileUpdate --> RelStore
MemoryReplace --> StorageRouter
ExportTrans --> FileStore
ExportTrans --> RelStore
FlushGate -.-> ExportTrans
%% --- 遗忘模块对外连接 ---
FAPI --> ForgetRouter
DevAPIF --> ForgetRouter
AgentForget --> ForgetRouter
ForgetRouter --> ValidatorF
ValidatorF --> StrategyF
StrategyF -->|删除| PreciseDel
StrategyF -->|删除| BatchDel
StrategyF -->|删除| ClearAll
StrategyF -->|压缩| ChunkSplit
StrategyF -->|归档| ArchiveCopy
PreciseDel --> MultiStoreSync
BatchDel --> MultiStoreSync
ClearAll --> MultiStoreSync
CapacityTrig --> CapacityCheck
CapacityCheck --> EvictPolicy
EvictPolicy --> MultiStoreSync
MultiStoreSync --> AuditLog
WarnReject --> AuditLog
TokenTrig --> ChunkSplit
ChunkSplit --> LLMSummary
LLMSummary --> MergeInst
MergeInst --> TruncFallback
TruncFallback --> RefreshCtx
RefreshCtx --> SysPromptBuilder
PreHook --> ChunkSplit
PostHook --> RefreshCtx
DedupCounter --> PostHook
SessionCleanup --> DedupCounter
ArchiveCopy --> Disk
AuditLog --> AuditStore
MultiStoreSync --> StorageRouter
%% --- 多租户隔离模块对外连接 ---
UserIso --> PhysVec
UserIso --> PhysRel
UserIso --> PhysKV
UserIso --> PhysFile
UserIso --> PhysGraph
TaskIso --> PhysRel
TaskIso --> PhysKV
ToolIso --> PhysRel
ScopeIso --> PhysVec
ScopeIso --> PhysRel
FrozenSnapIso --> PhysRel
ScopeAuth --> MappingTable
MapCRUD --> MappingTable
PhysVec -.-> ScopeAuth
PhysRel -.-> ScopeAuth
ParentCtx --> SubRegistry
SubRegistry --> ContextInherit
ContextInherit --> InheritLifecycle
InheritLifecycle --> ParentCtx
ContextInherit --> SysPromptBuilder
%% 公共引擎被各模块调用(虚线表示逻辑归属)
LLMExtractEngine -.-> LLMStage
ConflictResEngine -.-> ConflictDetect
DedupEngine -.-> Dedup
FlushCtrlEngine -.-> FlushGate
CompactionEngine -.-> LLMSummary
AuditEngine -.-> AuditLog
AuditEngine -.-> Decision
根据这两张人物图,生成在海边的婚纱照,要真实一点
用第一張人臉在用第二張車模服生成在澳門匹茲堡大賽不同場景工作車模照片
情侶黃昏街頭牽手
幫我延伸到全身照,樣子不變
帮我看下手相,我是男生 图一是我的左手,图二是我的右手
请帮我把图片中白衣服的人提取出来,和现在台湾的网红“馆长”放在一起制作一张海报,两个人背靠背,双子星,标题为“振兴”
生成证件照,脸在正面
让白衣男子站在一个巨型欧式宴会厅圆桌上,圆桌边站着一个体型如山岳大的猪头屠夫,场景特点就是比例大,白衣男子比周围的食物还小得多,在猪头屠夫面前宛如蝼蚁,周围摆满了各种巨大的肉食,避免出现蔬菜、水果,国漫3D渲染风格,视角从白衣男子脚下仰拍周围环境,突出环境的巨物感,广角镜头
用参考图的花卉植物构成QD字母,有设计感流线感的QD,没有填充,两个字母都由花卉植物延展弯曲贴合字母形状构成轮廓
* 朝のやさしい光
* 一本道を歩くあなた
* 隣で嬉しそうに小走りするヒノアラシ
* ヒノアラシ荷物なし
* これから旅が始まるワクワク感
* アニメ映画みたいな温かい空気感
用第一張人臉在用第二張車模服生成在澳門匹茲堡大賽工作性感車模不同場景工作圖
生成一張一家六口在飯桌上吃團年飯的照片 溫馨 像是CCD拍的
将她修改为45岁的样子,化妆掩饰皱纹和少许痘印,显得她格外魅人。她面向镜头,并注视着镜头,眼睛半闭,泪眼朦胧,脸上流露出渴望、顺从和空虚的表情,且脸颊泛红,嘴微张,吐出舌头,口水。8k,脸部特写,逼真的皮肤纹理和细节,佳能 EOS R5 相机,85mm 镜头,f/1.8 光圈,极致细节。
改成動畫版可愛小人兒
母親節溫馨感恩的祝福
中国人,专业登记照,腹部以上位置入镜,高分辨率,8K超清画质,极致打光效果,完美照明,均匀柔和光线,年轻美丽女子,法式低盘发,无阴影面部,清晰五官轮廓,细腻皮肤质感,自然肤色还原,雪白肌肤,正面视角,对称构图,简洁纯红色背景,专业肖像摄影,极致细节呈现,高清面部纹理,眼神光自然,正坐着,端庄表情。全身无着装,全身无覆盖并漏出乳房和乳头,胸廓清晰。符合证件照标准,画面干净通透,高饱和度,专业肖像,官方证件照,无过度修饰,真实自然。正视前方,面对镜头。
生成要有正面的戶外運動相
幫我製作專業房仲圖、內容東港光復店永慶不動產吳蕎妤,專線0917-102-018,房屋、土地、租賃歡迎委託製作海報
胸部更加渾圓豐滿,人物解析度提高到2k,尤其皮膚要非常白皙滑膩,有膚若凝脂的感覺
("4페이지 만화책 컷 구성, 일본 애니메이션 셀채색, 이누야샤 애니메이션 시리즈 스타일. 5컷 구성. 1컷: 2페이지 분홍 여성복서가 경기장 안 통로에서 복싱링을 향해 남자코치와 여성트레이너와 함께 바른 자세로 걷는 장면, 복싱포즈 금지, 1페이지 분위기처럼. 남자코치는 4페이지 1컷 코치와 똑같이. 2컷: 3페이지 파란 글러브 여성복서가 청코너에서 남자코치가 로프를 들어올려 주는 사이로 로프를 넘어 링 안으로 들어가는 장면, 링 바닥도 보이게. 3컷: 2페이지 분홍 복서가 링 계단을 올라가는 장면, 복싱화 발만 클로즈업해서 계단을 딛는 모습. 4컷: 분홍 복서가 링 안에 들어온 장면, 링 바닥과 로프가 보이게. 5컷: 흑발 남자 사회자가 링 중앙에서 마이크 들고 경기 시작을 알리는 포즈, 말풍선/대사/글자 절대 금지. 관중석 배경. 복싱링 색상과 디자인은 반드시 2~3페이지 복싱링과 동일하게, 스톡사진 복싱링 색상 절대 사용 금지. 만화책 컷 분할은 4페이지처럼." 2페이지 분홍 여성복서가 경기장 안 통로에서 복싱링을 향해 걸어가는 장면. 남자코치와 여성트레이너가 옆에서 같이 걷고 있음. 복싱포즈 절대 금지, 팔을 내리고 바른 자세로 걷는 모습. 1페이지와 비슷한 구도와 분위기. 링이 앞쪽에 보이게.
[컷2]
3페이지 파란 글러브 여성복서가 청코너에서 링 안으로 들어가는 장면. 남자코치가 링 로프를 양손으로 잡고 위로 들어 올려 길을 만들어주고, 파란 글러브 복서가 로프를 넘어 링 안으로 들어가는 순간. 링 바닥 매트가 화면에 보이게. 관중 배경 포함.
[컷3]
2페이지 분홍 여성복서가 링 계단을 올라가는 장면. 복싱화가 계단을 밟고 올라가는 발만 클로즈업해서 보여줌. 계단과 링 일부 보이게.
[컷4]
2페이지 분홍 여성복서가 링 안으로 들어와 서 있는 장면. 링 바닥과 로프가 보이게. 자연스러운 자세.
[컷5]
흑발 남자 사회자가 링 중앙에서 마이크를 들고 경기 시작을 알리는 포즈. 관중들이 뒤에서 환호. 텍스트/대사/말풍선 절대 금지."**)
1컷은 복싱링이 보이지말
2컷은 복싱링 로프가 4줄
根据左边的图片ai生成一张家庭照 女孩的人脸代入第二张图
胸を大きく顔を全体的にワンピースみたいなアニメ風の画像にして
电商详情页长图设计,竖版排版,宽度620px,高度自适应,
产品为:【产品名称】,风格简约高级,符合抖音电商爆款视觉,
整体分为多个模块,信息层级清晰,转化导向强:
1. 首屏吸引模块:
大标题突出核心卖点:【核心卖点】
副标题强调用户痛点:【用户痛点】
搭配产品高清展示图,干净背景,光影真实
2. 产品卖点模块(3-5点):
用图文结合方式展示:
- 卖点1:【卖点】
- 卖点2:【卖点】
- 卖点3:【卖点】
每个卖点配对应使用场景或细节图
3. 使用场景模块:
真实生活化场景(如厨房/家庭/户外等),突出产品使用效果,
强调“前后对比”或“效果变化”
4. 细节展示模块:
高清微距细节,材质、工艺、质感清晰可见,
强调品质感、专业感
5. 用户痛点解决模块:
用对比形式(传统 vs 本产品),强化购买理由
6. 信任背书模块:
如:质检认证 / 安全标准 / 品牌实力 / 用户好评
7. 结尾促转化模块:
强化购买理由:
【例如:轻松解决XX问题 / 提升生活品质】
整体设计要求:
画面干净、商业感强、信息易读,
字体清晰,排版有节奏感,
符合抖音电商高转化详情页风格,
高清,真实光影,产品突出
✅ 二、进阶版(更容易出爆款)
🔥 强转化优化提示词(建议用这个)
抖音电商爆款详情页长图,620宽度,纵向排版,
视觉风格:高转化、强对比、信息密集但不杂乱,
参考爆款电商视觉(食品/日用品类目TOP风格)
核心目标:提升点击率 + 停留时长 + 转化率
设计结构:
【第一屏(黄金3秒)】
大字标题:突出结果型卖点(如:少油不胖 / 一喷控油)
强视觉冲击(产品+使用画面)
制造购买冲动
【第二屏(痛点共鸣)】
用户真实痛点:
如:油放多怕胖 / 做饭不好控油 / 不健康
【第三屏(解决方案)】
突出产品如何解决问题
强调:简单 / 高效 / 看得见的效果
【第四屏(核心卖点拆解)】
3-5个卖点:
每个卖点 = 标题 + 场景图 + 解释
【第五屏(效果对比)】
普通产品 vs 本产品
形成明显差距
【第六屏(细节质感)】
材质 / 结构 / 设计 / 安全性
【第七屏(信任背书)】
权威感(检测 / 品牌 / 用户好评)
【第八屏(促单收口)】
强化“必须买”的理由
制造紧迫感(但不过度营销)
画面要求:
真实摄影感、柔和光影、高级配色、
适合抖音信息流浏览,
清晰易读,移动端友好
임무중 악당의 공격으로 오줌마려워하는 힘세고 날렵한 미국 남자 바다 안전요원 4명과 힘세고 날렵한 미국 남자 비치발리볼 선수 4명을 그려주고 모두 머리는 숏컷으로 해주고 8명모두 삼각팬티를 입은 모습으로 해주고 모두 백인으로 해주고 참는 자세는 다양하게해주고 전신이 모두 나오게 해주고 이름,대사,소개글,참는자세,역할도 적어주는데 이름은 사이먼,제임스,에이스,로드,카이,레오,라이언,레이 로 해주고 나이는 20~23세로 해주고 대사는 7단어이상, 대사에는 나온다 으윽 으악 안돼 갑자기 왜이래?! 어? 어어... 를 포함시켜주고 이들중 4명은 선글라스를 낀 모습으로 그려줘
字母QD,由花卉树叶构成的轮廓,矢量化,不要复杂细碎的细节,要用于绣花所以要简洁一点的不然无法实现
将她修改为45岁的样子,化妆掩饰皱纹和少许痘印,显得她格外魅人。她面向镜头,并注视着镜头,眼睛半闭,泪眼朦胧,脸上流露出渴望、顺从和空虚的表情,且脸颊泛红,嘴微张,吐出舌头,口水。身上被射满了乳白色透明精液,她穿着绿色吊带透明蕾丝罩裙,能清晰看到她柔软的乳房,乳晕和乳头都很大,双手抱着后脑勺露出腋毛。8k,脸部特写,逼真的皮肤纹理和细节,佳能 EOS R5 相机,85mm 镜头,f/1.8 光圈,极致细节。
改成騎摩托車的少女
將此圖變成靈堂相
东江从河源到惠州的流域图,同时附带上地形以及流经区域的名字
去除手機和把他的角度變成俯視圖
把88162改成18162
深咖啡色頭髮、短髮、花改成碎掉的鏡子
帮我生成图片:豆包给我吧人物妆容p成网红成男妆,假毛修成m字毛流感假毛,手p成修长骨干。肩加寬,原比例。
애니메이션 귀여운 소녀.
帮我生成一个装修设计图,要施工图以及效果图。
现代法式全屋家装,客餐厅连通设计,全屋圆弧门洞、石膏线走边、雕花造型,奶白+浅咖经典配色,法式复古吊灯,岩板法式餐桌,悬浮雕花电视柜,通铺柔光地砖,落地窗采光通透,轻奢金属线条点缀,典雅大气,ins高级感,室内设计全景图,超高清写实
增大胸部、增加性感美
表情改為微笑,加上文字,(尷尬囉)
加上文字、(看傻子)
该用 GPT Image 2 吗?
最适合 ✅
- 文字海报
- UI 设计稿
- 商品图
- 信息图
- 图生图编辑
- 最多 16 张参考图
不太适合 ⚠️
- 像素级精确排版
- 多轮编辑角色一致性
- API 原生透明背景
- 纯审美大片
可以考虑 🔄
- Midjourney v7 — 审美优先
- FLUX 1.1 Pro — 便宜快速
- Ideogram 3 — 排版/Logo
- DALL·E 3 — 仅旧项目兼容
核心参数与定价
分辨率
最大边长 3840px,16px 倍数,长短边比 ≤3:1。常用:1024²、2048²、4K。
质量
low(草稿)· medium · high · auto。超过 2560×1440 为实验性。
输出格式
PNG(默认)、JPEG(更快)、WebP。压缩 0-100。N=1-10。
⚠️ 无 style 参数
vivid/natural 仅限 DALL·E 3。风格控制靠 prompt + 参考图。
每张图成本(1024×1024)
| 质量 | OpenAI API | imagev2.me |
|---|---|---|
Low(草稿) |
~$0.006 | 6 积分 |
Medium |
~$0.053 | 6 积分 |
High |
~$0.211 | 6 积分 |
官方 token 费率:文本输入 $5/M、图像输入 $8/M、图像输出 $30/M。Batch API 半价。
GPT Image 2 vs DALL·E 3
| GPT Image 2 | DALL·E 3 | |
|---|---|---|
| 状态 | 当前旗舰 | 上一代(计划停止支持) |
| 分辨率 | 任意尺寸,最高 4K | 3 个固定预设 |
| 批量 (n) | 1–10 | 仅 1 |
| 编辑 | 参考图 + 蒙版 | 仅生成 |
| 文字渲染 | 强(多语言) | 基础 |
| Style 参数 | 无(用 prompt 控制) | vivid / natural |
结论:DALL·E 3 是旧系统。新项目请直接用 GPT Image 2。追求审美用 Midjourney v7,追求便宜快速用 FLUX 1.1 Pro,品牌排版用 Ideogram 3。
常见问题
GPT Image 2 支持哪些分辨率?
最大边长 ≤3840px,每边为 16px 的倍数,长短边比 ≤3:1,总像素在 65.5 万到 830 万之间。常用预设:1024×1024、1536×1024、2048×2048、3840×2160。超过 2560×1440 为实验性。
GPT Image 2 支持透明背景吗?
不支持。API 有
background 参数,但 OpenAI 文档确认 gpt-image-2 不支持 background:"transparent"。如果其他工具支持,它们是做了后处理,不是模型原生能力。
能准确渲染中文 / 非拉丁文字吗?
GPT Image 2 大幅改进了密集文字和多语言渲染。社区对中日韩文字的反馈积极。但 OpenAI 尚未发布分语种准确率数据,复杂 CJK 排版偶尔会出错。
为什么第三次修改后图像就不像同一个人了?
角色和风格在多轮编辑中漂移是 OpenAI 官方列出的已知限制。比 DALL·E 3 好很多,但还没达到「品牌资产级稳定生产」。建议:在 prompt 中锁定关键元素(「保持人物五官、姿势和服装不变」)。
一张图多少钱?
OpenAI API 1024×1024:low ~$0.006、medium ~$0.053、high ~$0.211。在 imagev2.me:文生图 6 积分,图生图 8 积分。注册送免费积分,无需信用卡。
准备好试试 GPT Image 2 了吗?
在左侧面板输入提示词,即可开始。无需任何设置。
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