GPT Image 2 提示词工程实战指南：基于 Awesome GPT Image 2 API and Prompts 的 929+ 案例解析与 API 调用实践

GPT Image 2 提示词工程实战指南基于 Awesome GPT Image 2 API and Prompts 的 929 案例解析与 API 调用实践【免费下载链接】awesome-gpt-image-2-API-and-PromptsGPT-Image-2 API and Prompts项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-gpt-image-2-API-and-Prompts本篇指南以开源仓库 README_ru.md俄语版内容与英文版 README.md 同源为骨架系统拆解 GPT Image 2GPT-Image-2 / gpt-image-2这一图像生成与编辑模型的提示词工程方法论从 929 个已精选的提示词案例覆盖电商、广告创意、人像、海报、角色设计、UI 与对比实验七大方向到基于 OpenAI 兼容接口/v1/images/generations的真实 API 调用再到仓库背后由数据文件、策展流水线与多语言同步脚本支撑的质量保障机制。读完本文你将掌握可直接复制运行的 API 请求、可复用提示词模板以及判断一个提示词案例是否“生产可用”的评估维度。仓库概览一份可检索的 GPT Image 2 提示词“一站式参考”该仓库的核心定位从 README_ru.md 的开篇即可概括为一句话一份经过人工策展curated的 GPT Image 2 提示词库同时包含 API 使用模式与可复用的视觉工作流。其对外宣传的核心数据是929 个高质量 GPT-Image-2 提示词案例并承诺满足三类检索需求寻找 GPT-Image-2 提示词示例prompt examples学习 text-to-image 的最佳实践与图像编辑技术image editing techniques直接套用现成的提示词模板ready-to-use prompt templates。仓库提供的内容清单在文档中被明确列出 覆盖7 大类别的生产级提示词人像portrait、海报poster、UI、电商e-commerce、广告创意ad creative、角色设计character design与对比实验comparison GPT Image 2 API 集成指南与可调用的 skill 包 完整的11 种语言文档英文为默认源另有西、葡、日、韩、德、法、土、繁中、简中、俄语版本README_ru.md 即其中之一 每个提示词案例都配有真实的输出图像分布在 images 目录下按案例编号组织的子目录中。GPT Image 2 模型能力速览在进入提示词与 API 之前文档首先澄清了模型的定位GPT Image 2又称 GPT-Image-2 或 gpt-image-2是 OpenAI 最新的图像生成与编辑模型原生集成于 ChatGPT并可通过 OpenAI API 使用。五大核心能力文档归纳的能力清单也是提示词工程可以发力的五个维度Text-to-image 生成根据自然语言提示词生成照片级写实图像、插画、海报、UI 原型等视觉内容图像编辑通过文本指令修改已有图像覆盖 inpainting局部重绘、outpainting扩图、风格迁移等任务多轮对话通过对话迭代式地精修图像提示词不必一次到位高保真文字渲染在生成图像中准确渲染文字内容对海报、电商 KV、UI 界面类提示词至关重要一致化角色生成在多次生成之间保持角色身份一致性character identity这是角色设计类提示词的底层支撑。开发者选择 API 的理由文档从工程角度给出四点动机一个 API 调用同时覆盖生成与编辑相比前代模型有更强的 prompt 遵循度prompt adherence原生支持宽高比aspect ratio、透明通道与批量生成兼容 OpenAI 标准接口格式/v1/images/generations——这意味着已有的 OpenAI 图像接口调用代码只需替换 endpoint 与鉴权信息即可切换。从提示词到 API 调用两条最快上手路径README_ru.md 的「Использование API GPT Image 2」章节给出了从“提示词灵感”到“真实出图”的两条最短路径下面按原文档原样继承并补充说明。路径一一键安装可调用的 Skill仓库文档推荐配合gpt-image-2-gen-skill使用一条命令即可完成安装npx evolink-gpt-image -y该命令通过 npx 直接拉起一个可调用的 agent skill 包将仓库中的提示词转化为结构化的 API 调用适合在 Agent / 工作流场景中集成。路径二curl 直连生成接口不依赖任何 SDK文档提供了最小可用的 HTTP 请求示例curl --request POST \ --url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \ --header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ --header Content-Type: application/json \ --data { model: gpt-image-2, prompt: A beautiful colorful sunset over the ocean }对照请求体逐字段拆解字段取值说明urlhttps://api.evolink.ai/v1/images/generationsOpenAI 兼容的图片生成端点路径与/v1/images/generations一致AuthorizationBearer YOUR_API_KEY鉴权头需先在平台侧申请 API 密钥后替换占位符Content-Typeapplication/json请求体为 JSONmodelgpt-image-2指定使用的模型标识即 GPT Image 2prompt自然语言文本仓库中任意一个案例的提示词都可直接粘贴到该字段在此基础上结合模型能力章节可知prompt之外还可在请求中利用宽高比、透明背景与批量生成等原生能力具体参数名以平台 API 文档为准。仓库内任何案例的提示词都可以作为该请求体prompt字段的输入——这是“案例库 → API 调用”的核心衔接方式。七大提示词案例库全景仓库将案例按业务场景划分为 7 个区块每个区块的完整提示词收录在 cases 目录的独立文件中README 中各节展示代表性案例并外链到全量文档。电商主图案例E-commerceREADME 的电商章节标注为15 个精选案例全量列表见 cases/ecommerce.md。该品类的提示词特点是把“产品图”升级为“有叙事、有视觉概念的商业广告”。以文档中的 Case 151「Miniature Diorama Skincare Advertisement」为例提示词用微缩模型diorama场景把护肤品泵瓶塑造成“被工人搭建出来”的隐喻式广告A hyper-realistic miniature diorama product advertisement featuring an oversized luxury skincare pump bottle labeled LUXEVEIL Skin Science - Radiance Nourishing Body Lotion in cream/beige with a polished gold pump top, placed on a circular platform. Tiny figurine construction workers dressed in yellow coveralls and white hard hats swarm around the bottle climbing scaffolding, painting the bottle with rollers, operating a tower crane, working near industrial tanks and pipework, and unloading a miniature flatbed truck. The scene includes metal scaffolding structures, industrial silos, orange traffic cones, wooden barricades, and storage barrels. The overall color palette is warm beige, cream, gold, and mustard yellow. Studio photography style with soft diffused lighting, no shadows, clean beige background. The concept metaphorically shows workers crafting or building the perfect lotion. Tilt-shift miniature aesthetic, ultra-detailed, commercial product photography, 8K resolution, photorealistic CGI render.这段提示词的结构值得拆解主体产品材质→ 叙事元素人物与动作→ 场景道具 → 色彩系统 → 摄影风格tilt-shift / studio→ 技术规格8K / CGI是一种高信息密度的商用提示词范式。同为电商类的 Case 163「Burger hero image plus 9-cell ad storyboard」则展示多提示词组合先出汉堡主图hero image再生成 9 宫格广告分镜脚本。其 Prompt 1 原文如下Prompt 1: Create a cinematic hero image of a gourmet cheeseburger on a dark stone surface with glossy brioche bun, melted cheese, crisp lettuce, tomato, grilled patty, sauce, realistic texture, appetizing steam, warm side light, shallow depth of field, premium food commercial style, no text/logos/watermark.该案例对应的真实输出图位于 images/ecommerce_case163/output.jpg与 README 中的案例展示一一对应可直接查看提示词的实际出图效果。电商章节中另一个值得注意的案例是 Case 174「Ingredient Callout Ice Cream Ad」——它把提示词写成结构化 JSON用键值对描述场景、光线、图层、标注与配色为“程序化生成提示词”提供了模板详见后文「结构化 JSON 提示词」小节。广告创意案例Ad CreativeREADME 的广告创意章节标注为28 个精选案例全量文档见 cases/ad-creative.md。该品类的核心诉求是品牌感与视觉冲击力的平衡。以文档中的「Luxury Fragrance Campaign Portrait」为例提示词要求在保留参考图人脸特征的前提下把人像重构成一部高奢香水广告片Transform the uploaded portrait into a luxurious cinematic fragrance poster inspired by the dark seductive elegance of a high-fashion perfume campaign. Preserve her exact facial features, warm skin tone, confident expression, wavy brunette hair, and recognizable identity. Style her as a mysterious femme fatale with soft glossy lips, luminous skin, subtle smoky eyes, and an intense captivating gaze. Dress her in a black satin slip dress with delicate lace trim and a glamorous faux fur wrap slipping off her shoulders. Place her inside a moody Parisian-inspired luxury interior with black reflective walls, gold rim lighting, deep shadows, cinematic contrast, and sensual ambient lighting. Add elegant reflections and depth for a premium editorial look. Include a sleek black perfume bottle inspired by a luxury noir fragrance aesthetic near the foreground. Use refined minimalist typography in a luxury fashion-ad style with dramatic spacing and premium composition. Add a tagline such as: She doesnt follow. She leaves a trace. The overall mood should feel seductive, mysterious, powerful, feminine, cinematic, timeless, and ultra-luxurious — like a Chanel Coco Noir campaign directed by a Hollywood cinematographer. High detail, photorealistic skin texture, glossy highlights, rich blacks, warm gold accents, magazine-quality fashion photography, 8K luxury editorial finish.其输出示例见 images/ad-creative_case174/output.jpg。这段提示词展示了“参考图身份保持 场景重构”的组合技法先声明哪些特征必须保留脸型、肤色、发型再允许对服装、环境、光线进行完全重设计。广告创意章节还包含大量“角色扮演式”提示词例如 Case 183「Showroom Still Life Merch Drop」直接把模型设定为时尚杂志的创意总监与静物摄影师用YOUR TASK → STEP 1 BRAND ANALYSIS → STEP 2 SET DESIGN → STEP 3 BRANDING DETAILS → STEP 4 PHOTOGRAPHY → STEP 5 GRAPHIC OVERLAY的分步指令约束模型输出流程属于“过程约束型”提示词的代表。人像与摄影案例Portrait该章节收录了大量人像类案例文档中案例编号密集分布主题覆盖霓虹街景人像、水墨蚀刻家庭肖像、Chibi 3D 大头照、电影节造型、复古胶片、杂志编辑封面等。全量列表见 cases/portrait.md。这一品类的共性技巧是以参考图为身份锚点identity anchor仅重设计风格、场景与光线典型句式如Use the uploaded face as reference与Preserve the facial features exactly。海报与插画案例Poster海报章节案例量在各品类中最大主题包括旅行海报、品牌广告海报、信息图infographic、拼贴collage、3D 字效、建筑蓝图等。全量文档见 cases/poster.md。从文档结构看这类提示词高度依赖版式指令typography、layout、grid与风格锚点如 Swiss typography、Vintage Watercolor是检验模型文字渲染能力的主要阵地。角色设计案例Character角色设计章节聚焦“跨生成保持一致性”常见需求是三视图、角色设定表character sheet、Pixar 风格 3D 角色、像素风角色等。全量文档见 cases/character.md。与前述Consistent character generation能力直接对应。UI 与社媒 Mockup 案例UIUI 章节收录移动端界面、社媒截图、Mockup 等案例全量文档见 cases/ui.md。该品类对模型的文字渲染与界面元素一致性要求最高。对比与社区案例Comparison对比章节既包含“同一提示词框架应用于不同品牌/风格”的系列对比如文档中的「可口可乐百事雪碧品牌 KV 对比」使用统一提示词框架针对不同饮料品牌调整视觉情绪色彩也包含图像编辑能力测试。例如 Case 105「Coin Counting Edit Test」用一句话验证模型的数值理解与编辑能力Modify this photo so the total adds up to 244.5 baht. Adjust the number of coins in each stack until the combined value hits the target.这类“计数编辑”案例证明 GPT Image 2 不仅能改外观还能理解图像中的量化信息。全量文档见 cases/comparison.md。从案例中提炼的提示词工程模式贯穿七大案例库可以归纳出几种可复用的提示词工程范式——它们正是 929 案例背后的“通用配方”。结构化 JSON 提示词Case 174 展示了完全用 JSON 描述画面的做法把提示词变成可编程的数据结构{ resolution: 8K, aspect_ratio: 3:4, image_type: photorealistic commercial product render, scene_description: { main_subject: A vertically centered ice cream bar mounted on a wooden stick, composition: single product centered with surrounding ingredient labels and curved arrows }, lighting: { type: studio lighting, key_light: soft frontal light emphasizing chocolate gloss, shadows: soft shadow beneath the stick }, ice_cream_bar: { layers: [ { layer_position: top coating, material: milk chocolate, state: melted and dripping }, { layer_position: left interior, material: chocolate ice cream, texture: dense, creamy }, { layer_position: right interior, material: vanilla ice cream, texture: smooth and creamy } ] }, ingredient_callouts: { style: { arrows: curved, thick, dark brown, font_style: clean sans-serif }, labels: [ { text: Chocolate with almonds, position: top-left }, { text: Vanilla ice cream with caramel pieces, position: bottom-right } ] }, color_palette: { primary_colors: [milk chocolate brown, golden yellow, cream white] }, style_tags: [luxury dessert advertising, hyper-realistic food photography, clean studio composition] }以上为原文档 Case 174 JSON 提示词的核心字段节选完整 JSON 含background、stick、render_quality等更多键见 README_ru.md。JSON 提示词的价值在于字段即约束、结构即顺序可由代码模板按产品参数动态生成天然适合批量生产与 A/B 测试。参数占位符Argument Placeholder大量案例使用{argument name... default...}占位符语法例如电商文档 cases/ecommerce.md 中的{argument namebrand label defaultN°5 CHANEL PARIS PARFUM}、{argument namebottle color defaultcream-colored}以及 README 中 Case 160 的{argument namevideo duration default15-second}。这套语法让同一模板可通过替换参数产出不同变体是提示词工程化的关键设施。反向提示词Negative Prompt部分案例显式附带 Negative Prompt用于排除常见生成缺陷。例如 Foam Clogs 广告案例的反向提示词清单watermark, random text, misspelled headline, garbled letters, logo distortion, low quality, blurry, plastic skin, extra fingers, deformed hands, bad anatomy, overexposed highlights, unrealistic lighting, oversmoothed skin, cheap e-commerce look, AI-generated look, warped clog holes, incorrect shoe structure, melted foam texture, distorted heel strap, mismatched pair, hidden product, product cropped out, cluttered background而浪漫手机产品图案例则用 Negative Prompt 专门防御手部与解剖学错误Distorted hands, extra fingers, broken anatomy, duplicated limbs, unrealistic reflections, blurry faces, ...。把易错项显式列出是稳定出图的低成本手段。多提示词组合与参考图身份保持多提示词组合如 Case 163 先出 hero 图再出 9 宫格分镜、Case 168VOLT 能量饮料用 Prompt 1 / Prompt 2 分别描述静态广告与动态分镜参考图身份保持Use the uploaded image as the one and only product referenceCase 170 珠宝广告、Preserve the jewelry exactly as it is——明确“参考图 唯一事实来源”能显著提升一致性。每日策展流水线案例质量从何而来README 的「Новости新闻」章节不仅是更新日志更揭示了案例的质量保障流程。以 2026 年 6 月的记录为例几乎每天都有新案例入库并统一标注了处理链路「从每日 image-prompt 更新循环中添加了 N 个新案例经过语义审查semantic review与媒体验证media validation」这份“每日循环”在仓库数据目录中有完整的工程化佐证。以 data/curation_report_2026-06-08.json 为例其内部统计展示了流水线的漏斗结构阶段数量raw_collected原始采集195after_dedup去重后195after_prefilter预筛选后68reviewed人工复核68recommended_keep建议保留24auto_dropped自动淘汰44对应的汇总文件 result/gpt_image_2_recent_prompts_20260608_100000_summary.json 进一步记录了搜索词列表GPT-Image-2 prompt、gpt image 2 prompts等 10 组查询、age_window_hours: 24的检索窗口、status: approved的审批状态以及dataset_count_before: 727 → dataset_count_after: 751、estimated_additions: 24的数据集增量。综合这些字段可以推断仓库采用“24 小时窗口定时检索 → 去重 → 预筛选 → 人工复核 → 媒体验证 → 入库”的自动化人工混合流水线新闻中提到的“语义审查与媒体验证”正是该流水线的末端环节。这也解释了为什么 README 能持续以“每日新增数起案例”的节奏更新且每个案例都配有经过验证的输出图像。多语言文档的工程化维护README 声称支持 11 种语言这在仓库中不是手工零散维护的而是有脚本支撑的。维护脚本 script/sync_multilingual_readmes.py 的文档字符串明确说明本地化 README 由 README.md 同步生成但各语言的 News 与 Menu 区块属于“人工维护资产”——默认的同步流程会保留这两块内容防止仓库级刷新覆盖精心本地化的更新只有显式传入--rewrite-protected-sections参数时脚本才会重新生成这些受保护区块。脚本内置了 10 个语言配置de/es/fr/ja/ko/pt/ru/tr/zh-CN/zh-TW加上英文源共 11 种README_ru.md 即由该脚本以俄语配置渲染产出配置中包含了俄语的标题、章节名、按钮文案等映射如intro_heading: Введение。这一设计有两个工程启示一是文案与结构解耦模板替换 词条映射二是用“受保护区块”机制解决自动同步与人工作业之间的冲突。社区贡献指南README 结尾给出了明确的贡献路径与 contributing.md 相互印证。核心流程包括通过 Issue 提交提示词使用模板提交需附带提示词与输出图像通过 Pull Request 添加案例直接写入 cases 目录下对应品类的*.md文件遵循既有格式报告问题链接失效或提示词有误均可提交 issue。contributing.md 进一步强调了四条硬性规则条目必须保持精选且不重复优先选择可复用提示词而非纯评论结构变更时先更新英文 README保持链接、章节名与编号一致。而 README 的提交规则则要求提供完整可复用的提示词原文而非描述、至少附带一个输出图像链接、标明所属类别、分享他人作品时注明原作者。总结以 README_ru.md 为代表的这份文档实际是一个“提示词工程三层体系”的载体资产层929 个经过语义审查与媒体验证的精选案例覆盖 7 大业务场景每个案例都附带真实输出图images 目录按案例编号归档与完整提示词cases 目录按品类归档工程层结构化 JSON 提示词、{argument}参数占位符、Negative Prompt、参考图身份保持等可复用模式配合 OpenAI 兼容端点/v1/images/generations的 curl 示例与npx evolink-gpt-image -y一键 skill形成“模板 → 请求”的直达链路质量层每日 24 小时窗口策展流水线data 与 result 目录留有完整漏斗数据以及 11 语言文档的脚本化同步script。对于希望将 GPT Image 2 落地到电商主图、广告创意、UI 原型或角色管线中的开发者这份仓库既是提示词素材库也是提示词工程化的方法论范本先检索同品类案例提取其结构模式再借助 API 直接出图验证最后用 Negative Prompt 与参数占位符将其固化为可复用模板——这正是从“会写提示词”走向“工程化生产图像”的完整路径。【免费下载链接】awesome-gpt-image-2-API-and-PromptsGPT-Image-2 API and Prompts项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-gpt-image-2-API-and-Prompts创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考