GPT Image 2.5 提示词指南：提示词写法、图像编辑与质量档位
写出经得起反复修改的 GPT Image 2.5 提示词，清楚描述参考图编辑和遮罩，并用好六档质量，不浪费每一次渲染。
以 Markdown 阅读好的 GPT Image 2.5 提示词要写清主体、构图、光线和整体质感，然后说明哪些部分必须保持不变。用平实的句子写一次，在 Flare 上用低质量档位出草稿，每次修改只改一处。做编辑时，在同一条提示词里同时描述要改什么和要保留什么；只允许一块区域变化时，就用遮罩。
大多数浪费掉的渲染，要么是因为一次改了好几处，要么是让模型去猜「更好」是什么意思。下面各节把这些经验整理成一套可以重复执行的流程。
GPT Image 2.5 的提示词里该写什么？
四个部分就能覆盖大多数需求。按这个顺序写，让最重要的信息排在最前面：
- 主体。 画的是什么，以及能认出它的细节：「一把哑光陶瓷手冲壶，胡桃木把手」。
- 构图。 取景与摆放：「四分之三侧视角，居中，左侧留出大片空白」。
- 光线与环境。 「柔和的窗光从右侧照入，放在亚麻布面上」。
- 整体质感。 整张图的风格：「杂志风商品摄影，细腻颗粒感」。
然后加上决定这张图能不能用的约束：「不要文字，不要 logo」，或「把手必须完整可见」。用平实句子写出的约束，比埋在一串形容词里的约束更容易检查。
提示词按需求写到够用即可，不要更长。上限是 32,000 个字符，但自我重复的提示词只会给模型相互冲突的强调，而不会带来更高的精度。
如何让图像里出现精确的文字？
把文字加上引号，并说明放在哪里：a poster with the headline "Morning Pour" in bold serif type across the top third, and a small caption "Single origin, slow brewed" beneath it。如果大小写和换行很重要，也要写明。
GPT Image 2.5 处理带文字的版式比早期的 GPT Image 模型更好，但渲染出来的文字仍可能拼错。凡是带文字的图，上线前都要校对一遍。如果某个词总是出错，就缩短它，或者在图里把这块空出来，再用你自己的排版工具加上文字。
参考图编辑该怎么描述？
把图像放进 images 发送，提示词写成一条指令，而不是重新描述一遍画面。先说要改什么，再说要保留什么：
把瓶子改成深蓝色玻璃。标签、构图、背景和光线都保持原样，一点不变。
第二句和第一句同样重要。没有它，模型就可以随意「改进」你没让它碰的地方。你最多可以传入 16 张参考图，比如一张商品图加一张风格参考图。在提示词里说明每张图的用途，比如「第一张图用于商品，第二张图用于配色」。
什么时候值得用遮罩？
当编辑有明确边界时用遮罩：换天空、改一个物体、去掉一个标签。遮罩是一张与第一张参考图尺寸相同的 PNG，其透明区域标出要修改的部分。
遮罩是在引导模型，而不是精确地裁切像素，所以也要在提示词里描述这处修改。「把天空换成晴朗的黄昏渐变」给了遮罩区域一个目标；提示词留空，结果就全凭运气。如果修改是全局性的，比如整个画面换一种光线氛围，就不要用遮罩。
出草稿该用哪个质量档位和模型？
GPT Image 2.5 有六个质量档位：auto、low、medium、high、xhigh 和 max。档位越高，渲染越慢。让档位与工作阶段相匹配：
| 阶段 | 模型 | 质量 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 探索构图 | Flare | low | 提示词还在变化时，反馈更快 |
| 打磨细节 | Flare | medium 或 high | 细节足以判断质感和文字 |
| 最终成品 | Flare 或 Sunburst | high 到 max | 只在提示词定下来之后 |
| 精确编辑 | Sunburst | high | 对保持不变的部分控制更严格 |
auto 让模型自己选择档位。这很方便，但会让不同批次之间更难比较，所以迭代期间请设置明确的档位。size 也一样：auto 把画布交给模型决定，而像 1536x1024 这样的明确值能让每一版修改都可以相互比较。关于模型选择的更多细节，见 Flare 与 Sunburst 对比。
怎样修改才不会丢掉好的结果？
每次尝试只改一个变量，并记下改了什么。一份简短的记录就够了：
| 尝试 | 改动 | 结果 |
|---|---|---|
| 1 | 基础提示词，Flare，low | 手冲壶在画面里太小 |
| 2 | 「占满画面的三分之二」 | 取景合适，光线太平 |
| 3 | 「强烈的晨光，长长的影子」 | 保留；换到 high |
某次尝试成功时，把它的完整提示词和设置与图像一起保存下来。在定稿的提示词上请求 n: 4，是一种不用改写任何内容、就能以低成本拿到多个方案来挑选的办法。
常见问题
能在提示词里要求透明背景吗？
只靠措辞并不可靠。在请求里把 background 设为 transparent，output_format 设为 png，然后在提示词里把主体描述成一个独立的物体。
Flare 和 Sunburst 的提示词需要写得不一样吗？
不需要。两者读取相同的提示词和相同的字段。先在 Flare 上把提示词定下来，如果任务需要更严格的控制，再把同样的文字放到 Sunburst 上跑。
同一条提示词会两次返回同一张图吗？
不会。每次渲染都会有变化。比较时保持提示词和设置不变；如果需要多个选择，就用 n 一次生成几张。
让每一次修改只回答一个问题
用平实的句子写需求，在 Flare 上快速出草稿，一次只改一处，直到图像满意为止。然后把更高的质量档位用在你要保留的那一版上。在 GPT Image 2.5 Playground 里试一条提示词，并参阅 OpenAI 的图像提示词指南，了解厂商自己的建议。
