今天打开GPT提示有新的图像模型，到社区一看，原来是OpenAI发布了他们的新一代图像生成模型：GPT Image 1.5
OpenAI 最新发布的 GPT Image 1.5 所有人可用，直接打开ChatGPT，侧边栏新增「图片」列，并且还换了个粉色皮肤...。
快速总结
功能范围：生成（Text → Image）与编辑（Text + Image → Image）都覆盖；多图合成有明确方法。
技术特征：写实度、指令遵循、一致性提升明显；密集小字渲染能力增强；API 支持质量参数（如 quality="low"）控制速度-保真度。
速度与成本：官方称推理速度提升，API 价格相较之前下调约 20%。我在密集文字场景的生成速度上感知到优化，但复杂编辑链路仍需耐心。
中文适配：中文理解与排版在部分场景下仍不如 Nano Banana Pro；密集文字的中文信息图，后者更稳。
适合人群：产品与设计团队需要快速出原型、做可控编辑；电商与营销需要精确文字与版式；内容团队做故事化连贯产出。
如何写提示词？
今天主要给大家分享一下OpenAI官方跟着这次GPT Image 1.5一同发布的 Gpt-image-1.5 Prompting Guide（提示词指南）
官方 Cookbook 的指南强调结构、约束和术语。结合我的实测，建议把提示词拆成以下要素：
- 结构与用途：按“背景/场景 → 主体 → 关键细节 → 限制条件”组织；明确用途（广告、UI 原型、信息图），有助于模型选择合适的呈现风格。
- 具体化描述：减少“好看”“高清”等无效词，直接用材质、形状、纹理与摄影参数（如 50mm、f/1.8、漫射光）。这些物理约束比形容词有效。
- 保真度与延迟：批量探索阶段可显式设置
quality="low"；定稿再提高质量。API 场景尤其有效。 - 构图控制：明确取景（特写、广角、俯视）、视角（平视、低角度）；对布局元素给出位置约束，例如“Logo 在右上角”“主体居中，左侧留白”。
- 约束条件：明确“不变项”，如“保留面部与发型，只换衣服”“不要水印”“不要额外文字”。编辑一致性强烈依赖这一点。
- 图片文字：需要精确文本时，用引号或全大写；生僻词可以拼写（S-P-E-L-L）。广告牌与信息图尤其必要。
- 多图输入：为每张图建立引用与作用关系（“图像1：产品；图像2：样式参考；将图像2的样式应用于图像1”）。合成时明确元素的移动和对齐方式。
- 迭代工作流：先用基础 Prompt 得到框架，再用短指令微调（如“光线更暖”“移除多余树”）。不要在一个 Prompt 里试图覆盖所有变化。
生成类（Text → Image）
1. 信息图表（Infographics）
- 适用：PPT、流程解释、海报。
- 提示要点：密集文字建议开启高质量；明确分区与层级；逐字文本放引号。
- 我的体验：中文信息图 GPT Image 1.5可用，但版式与小字清晰度在同等时间内不如 Nano Banana Pro；英文版式更稳。
2. 图片翻译（Translation in Images）
- 适用：跨境电商与本地化。
- 提示要点：强调“只改文字，其他保持不变（排版、位置、间距、层级）”。
- 我的体验：两家模型都能完成；GPT 的速度略慢，保留原版式的稳定性不错。
3. 写实主义（逼真图像）
- 适用：摄影风作品、生活场景。
- 提示要点：用摄影语言描述瑕疵与材质（毛孔、皱纹、磨损），避免过度“影棚感”。
- 我的体验：在中等复杂度场景，GPT 与竞争模型差距不明显；极端细节下需更严谨的参数和多次迭代。
4. 世界知识调用
- 适用：历史复原、特定事件描绘。
- 提示要点：给出时间、地点与时代特征；不要在一个 Prompt 内尝试过多细节。
- 我的体验：GPT 的场景合理性在常见题材下足够；细节考据型场景仍需人工校对参考资料。
5. Logo 生成
- 适用：品牌初版探索。
- 提示要点：强调矢量感、负空间、简洁风格；避免渐变；背景纯色；无水印。
- 我的体验：简洁标志更稳定；复杂图形与版权敏感元素需额外审查与多轮筛选。
6. 故事转漫画（分镜）
- 适用：分镜脚本、自媒体条漫。
- 提示要点：逐格写“画面目标”和“情绪变化”，明确画格数量与布局。
- 我的体验：四格漫画能稳定生成；风格统一性需要在后续编辑阶段继续约束。
7. UI 原型设计
- 适用：产品与设计团队快速可视化。
- 提示要点：用真实界面语言描述布局、层级、间距、字体；避免概念艺术式形容。
- 我的体验：UI 框架可一次生成；细节（对齐、字重、色彩体系）仍建议后续用专业设计工具微调。
编辑类（Text + Image → Image）
1. 风格迁移
- 适用：把参考图风格应用到新主体。
- 提示要点：明确“锁定项”和“改变项”，例如“锁定风格，只替换主体与背景”。
- 我的体验：风格映射稳定，但细节纹理可能需要二次微调。
2. 虚拟服装试穿
- 适用：电商模特图生成与换装。
- 提示要点：锁定人物 ID（五官、发型、比例不变），只替换衣服；光照与阴影匹配原图。
- 我的体验：在单一姿态下效果稳定；复杂姿势与柔性布料贴合需要更深的约束与多次迭代。
3. 草图转渲染图
- 适用：建筑、工业设计。
- 提示要点：保留原布局与透视；指定真实材质与光照；不添加新元素。
- 我的体验：结构能保持；材质和光影更逼真需提供更细的材质与灯光参数。
4. 产品抠图与模型准备
- 适用：电商主图、Mockup。
- 提示要点：输出透明背景 RGBA PNG；边缘清晰；保留标签可读性；可加轻微接触阴影。
- 我的体验：常规产品稳定；复杂材质（半透明、发丝状）需要人工复检。
5. 带有真实文字的营销创意
- 适用：广告牌与平面创意。
- 提示要点：逐字指定；字体风格与排版规则明确；只出现一次；无水印。
- 我的体验：英文更稳；中文需多次检查文字形变与字距。
6. 光照与天气转换
- 适用：场景氛围变化。
- 提示要点：只改环境条件（如“下雪的冬夜”），保留几何结构。
- 我的体验：整体氛围转换准确；局部阴影衔接偶有不一致，需要补指令细化。
7. 物体移除与插入
- 适用：清理或补充画面元素。
- 提示要点：精确定位对象；强调“不改变其他任何内容”。
- 我的体验：小型 Logo、少量物体可稳定处理；复杂纹理背景需多次迭代。
8. 多图参考合成
- 适用：把人物或物体放入另一场景。
- 提示要点：明确灯光、构图、背景一致性；其他元素保持不变。
- 我的体验：一致性依赖光照与透视的明确约束；建议先做低质量快速验证构图，再提升质量。
商业高价值场景
1. 室内设计“精准替换”
- 适用：软装搭配、方案预览。
- 提示要点：只替换指定区域，强调接触阴影与织物纹理；拍摄角度和环境光不变。
- 我的体验：单一家具替换稳定；大量元素替换仍需逐项分步处理。
2. 3D 立体节日贺卡
- 适用：季节性营销、印刷样张。
- 提示要点：强调纸张层次与纤维质感；限定原创、无商标；逐字文案。
- 我的体验：视觉氛围可控；印刷落地前仍需色彩与网点加工程度评估。
3. 收藏级玩具/周边概念图
- 适用：IP 周边提案与拍摄样机替代。
- 提示要点：指定包装形式（泡罩）、材质质感（塑料/金属涂装）、浅景深与标签清晰度；原创与版权约束。
- 我的体验：零售陈列感可达标；细节标签需要逐字检查。
4. 儿童绘本角色一致性工作流
- 适用：连续插画与角色叙事。
- 提示要点：两步走：先建立角色锚点（服饰、五官、风格、背景）；再在引用第一步的图片基础上推进故事，强调“不重新设计角色”。
- 我的体验：一致性明显提升；长篇项目建议建立角色参数清单，作为每次 Prompt 的固定部分。
和 Nano Banana Pro 的差异化
- 中文文本与版式：Nano Banana Pro 在中文密集文本渲染更稳定；GPT Image 1.5 英文信息图表现更好。
- 速度与成本：GPT 在中等复杂度场景速度有提升，API 成本下降更适合规模化探索；极复杂编辑仍需时间。
- 世界知识与理解：特定历史/事件的细节还需人工补充资料与校对，不建议完全交由模型推断。
- 编辑一致性：两者在“锁定不变项”的工作流中都可用；一致性好坏主要取决于提示词中的约束是否明确。
使用建议
- 把提示词当规格书写：用结构化描述和物理参数替代形容词，明确用途与限制。
- 建立可复用模板：为信息图、UI、广告牌、软装替换等高频任务建立 Prompt 模板，团队共享。
- 分阶段质量策略：探索阶段用
quality="low"快速验证构图与版式；定稿阶段提高质量并做逐字审查。 - 语言适配：中文密集文本场景可优先尝试 Nano Banana Pro；英文与摄影类写实场景 GPT Image 1.5 可满足多数需求。
- 版权与合规：明确原创、无商标、无水印等限制作为固定段落；输出前进行版权风险检查。
结尾
从这次实测和官方提示词指南来看，GPT Image 1.5 在写实度、编辑一致性和小字渲染上都有进展；中文密集文本的版式稳定性还有提升空间。
更重要的是，结构化提示词确实能把图像生成从“随机发挥”变成“可控产出”。
不论你选 GPT Image 1.5 还是 Nano Banana Pro，把用途、布局、材质、文字、约束逐条写清，产出差异会立刻缩小。
后续我会持续用真实业务场景去跑对比，也会把常用模板整理出来。
如果你有特定场景（比如电商换装、UI 原型、漫画分镜），欢迎交流具体需求，我们用同一套结构化方法做更贴近工作流的验证。