GPT Image2

AI 图像生成已经不是"输入一句话，看运气出图"的时代了。当你需要生成一个包含完整 UI 界面、精确中文排版、多层信息布局的复杂图像时，传统的自然语言 prompt 往往力不从心——要么丢元素，要么排版错乱，要么中文变乱码。 GPT Image 2 的出现，把 AI 出图的可控性拉到了一个全新的高度

这篇不讲复杂理论。 直接给你一批能复制使用的提示词。 你只需要把里面的主题、产品、人物、城市、颜色换掉，就能快速生成一张相对稳定、干净、可用的图。

这都是我用一张产品渲染图和参考图加提示词直出的效果 左边三张是image2自动翻译的海外详情页【英语，日语，韩语，其实主流的语种都可以被精确多）

GPT Image2 出来后第一时间给大家测了好几个电商场景点案例，效果是非常不错。很多朋友都说能不能分享提示词，今天趁假期有空给大家整理出来，大家可以尝试用我方式去做生图，出来效果还是不错的。 一、宠物食品电商海报

【使用到的工具】： 1️⃣：gpt-images-2 2️⃣：Seedance 2.0 gpt-images生成4x4分镜图提示词： 彩色铅笔素描风格的街头篮球运球动作流程图信息图。布局：16个步骤整齐排列在4x4网格中，每个面板展示一种视觉上独特且不同的篮球动作。主体：一位年轻健壮的男篮球运动员，

# 宫格提示词 使用 `gpt-image` 生成一张 1:1 正方形拼图海报：画面中心是一个 **5 行 6 列、共 30 格** 的等大正方形分镜网格，格子间距均匀，整体为专业短视频 vlog 分镜拼图风格；由于画布必须是正方形，请将这组 30 格网格居中排布，并用干净留白让整体画布保持 1:

为什么微表情是 AI 生图的"新战场"？ 先科普一下什么是微表情（Micro-Expression）。 微表情是面部肌肉的微小运动，通常持续1/25到1/5秒。它传递的是最真实、最难以伪装的情绪信号。 举个例子： 同样"嘴角上扬"，真正的快乐 → 眼角会有笑意（鱼尾纹） 同样"撇嘴"，傲娇 → 带着