GPT Images 2.5 提示词与出图案例

作者用相同提示词重跑旧图，认为 GPT-Image 2.5 在皮肤质感、光线和细节上真实感提升明显。

作者用 ChatGPT Images 2.5 生成逐帧画面，拼成翻页书动画，并评价模型表现不错。

先用 GPT-6 Astra 把参考图反解成描述光影与调色的 JSON，再喂给 GPT Image 2.5 生成产品图，并固定人物保持一致性。

作者称在 Arcads 中接入 GPT Image 2.5 后，可以只选中想改的那个物体，其余画面元素和画质都不受影响。

作者用 GPT-6 Astra 拆镜头、GPT Image 2.5 反复修关键帧再交给视频模型，并顺带推广 Flatrouter 的按张计费。

Arcads 接入 GPT-Image 2.5，主打文字渲染稳定、产品细节更锐利，附演示视频。

作者用一段超长提示词让 ChatGPT 里的 GPT Image 2.5 生成 80 年代胶片质感的葡萄牙海滩人像，提示词全文公开。

推主用同一主题分别跑 GPT-image 2.5 和本地部署的 Minimax H3，附视频对比两者出图效果。

日本博主用 ChatGPT Images 2.5 做角色换装实验，并公开可替换服装的提示词模板。

WaveSpeed 用同一角色跨多镜头测试 GPT Image 2.5，检验单图之外的叙事一致性是否真的稳。

作者的开源翻页书工具用 gpt-image-2.5 生成 sprite sheet 保证序列一致，再逐帧出图，解决了其他模型画不准原稿的问题。

日本用户用 GPT-Image 2.5 生成「从房间墙壁里破墙而出的女孩」这一超现实场景插画。