GPT Images 2.5 提示词与出图案例

White Circle 用开源模型搭攻击管线，测出 GPT-Image-2 约 3% 绕过率，而新版 Images 2.5 明显更脆弱。

White Circle 的测试显示 nano banana 2.1 比前代易破 2.2 倍，gpt-image-2.5-flare 易破 2.4 倍，模型更聪明但护栏更弱。

对前沿图像模型做 RISE 攻击测试，GPT-Image-2.5-Flash 攻击成功率涨到 2.4 倍，Nano Banana 2.1 涨 2.2 倍。

ValsAI 指出用中文要求画中国地图时，GPT Image 2.5 等模型会标注「台湾省」并画出九段线，并追问这是否是期望行为。

作者演示用 GPT-Image 2.5 参考图替换人物、再用 Seedance 2.5 换视频主角，说明网上看到的画面多容易伪造。

一条带图的吐槽帖，质疑 GPT-Image 2.5 的审查尺度，并调侃其训练数据来源。

作者尝试用 GPT Images 2.5 生成吉祥物风格角色，讨论 Q 版比例配大胸是否算异常，并称常被模型拒绝。

ChatGPT 新增虚拟试穿：在服装商品卡点「Try on」，上传自拍加全身照，由 ChatGPT Images 2.5 生成上身效果，还能用截图里的衣服，但默认可能用于训练模型。

日文用户分享如何调整参考图替换与细节修改的先后顺序，减少 ChatGPT Images 2.5 因疑似性暗示而拦截生成。

博主称此前分享的绕过 GPT 审查方法在 GPT Image 2.5 上已基本失效，相关图片必须打码。

作者提醒网上这类真人照片现实中并不存在，是 GPT Image 2.5 生成的假人，需防照骗诈骗。

提问帖：Qwen Image 2.1 的优势是否就在于能生成 ChatGPT Images 2.5 会拒绝的指令，除此之外还有别的吗。