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VulcanEon

整理了一个 GPT Image 2.5 开源提示词合集, 30 个图文案例,聊聊怎么做的

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  •   VulcanEon · 4h 3m ago · 171 views

    最近做了一个 GPT Image 2.5 的开源提示词合集,第一版刚整理完:

    • 30 个图文案例,覆盖摄影、产品图、时装广告、平面设计、连续分镜等。
    • 20 条配套修改指令,比如修标签、去掉多余文字、保持人物一致性。
    • 提示词和 README 都有中英文版本。
    • 原创提示词、文档和脚本采用 MIT 。

    GitHub 地址:

    https://github.com/VulcanEon/insane-gpt-image-2.5-prompts
    

    先交代一下关系:我自己在做 gptimage25.ai,这个仓库也是由这个项目维护的。网站是商业服务,仓库公开可读,复制提示词不需要注册网站。

    起因是看到朋友做了一个类似的合集,觉得“先看图片,感兴趣再展开提示词”的阅读方式挺好。尤其是对不熟悉摄影、设计术语的人来说,看图选方向,比面对一个空输入框容易很多。

    于是参考了这种呈现方式,自己重新找案例、分析画面、写提示词。这次也让 GPT-6 帮忙完成了资料整理、双语改写和仓库搭建。

    实际做下来,找图只是第一步

    最初的思路很直接:去 X 搜 Image 2.5 ,找到有意思的案例,再分析它可能是怎么生成的。

    实际遇到了登录限制和搜索收录不完整的问题。最后通过公开搜索、帖子索引和其他合集里的链接发现线索,再读取公开帖子信息、查看对应图片。

    目前 30 个图文案例里,19 个来自 X 帖子,11 个来自平台公开展示页。来源类型都有记录,每张图也能点回原帖或原页面。

    整理时最容易混淆的是:看到一张图,不等于知道作者到底用了什么 prompt 。

    有些作者会公开完整指令,有些只发结果。即使有指令,也可能缺少参考图、前面的对话,以及后续修图过程。

    所以仓库里区分了两类:

    • 画面推导:根据看到的构图、主体、光线和材质,写一条合理的新指令。
    • 编辑改写:来源有公开指令,再独立编写适合复用的版本。

    这些都标明了状态。配图是来源案例,改写后的提示词还没有逐条生图验证,不能当作“一键复现同款”的保证。

    比起增加形容词,我更想把检查方法写进去

    比如同样是产品图,光写“高级、真实、商业摄影”,生成后其实不太好判断哪里需要改。

    换成具体要求就清楚一些:

    产品标签正对镜头,保留瓶盖颜色与瓶身比例。人物在后方柔焦,手指不能挡住品牌名,左上留出后续放文案的位置。

    对应的检查也很具体:标签有没有变字,手指和瓶子有没有粘在一起,瓶身比例是否改变。

    因此每个案例除了图片和提示词,还列了所需参考图、画面分析,以及生成后应该先检查什么。站内另有一个提示词浏览页,可以按自己的任务找起点,再替换主体、文案和构图要求。

    看案例时还发现了一些值得保留的问题。

    例如,有作者只是想生成照片,模型却在背景和物件上加了不少没要求的文字。仓库保留了两个这样的失败案例,配上新的约束写法。它们能帮助读者理解:整体看起来不错,局部也可能完全不符合要求。

    还有一些看起来很顺畅的动画案例,实际结合了生图与后续切帧、合成。精灵图或分镜表本身仍然是静态图片,这部分也单独写清楚了。

    仓库做了一点方便后续维护的东西

    内容放在 JSON 里,由 Python 脚本生成两份 README 、独立案例页和来源登记。后面补案例可以改数据再重新生成。

    另外加了校验,检查重复 ID 、双语字段、来源信息、内部链接和锚点。GitHub Actions 已经跑通,发布后也检查了图片加载。

    这类合集后面比较容易出问题的地方,可能就是图片失效、来源改了、目录没同步。这些基础工作先补上,后续维护会省事一点。

    想试具体提示词,可以用自己已有的工具,也可以在我们的文生图工作区里运行。网站生图需要付费,提交前会显示积分估算;开源合集本身没有这个限制。

    最后说明一下协议范围:MIT 覆盖仓库原创内容,外部案例图片仍保留各自权利,并不会因为出现在开源仓库里就自动获得商用授权。

    后续想优先补充实际复现记录,包括用的模型、参考图、改过几轮,以及失败在哪。如果大家用过类似合集,也想听听:对你来说,最有用的是完整提示词、参考图,还是逐轮修改过程?

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