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找到 16 个项目

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以下内容已由 AI 根据历史资料整理,供本地测试,未经人工复核。

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GPT-Image 2 品牌包装系统提示词

一套通过约2000字模块化提示词,为任意品牌与品类生成品牌提案级包装系统展示图的方法论。

这是一套专为 ChatGPT Image 2.0 设计的品牌包装系统展示图提示词工程方法论,由 @MrLarus 实战验证。其核心是一套约 2000 字的中文提示词模板,用户只需替换【品牌名称】和【品牌类目】两个变量,即可生成包含手提袋、礼盒、单品盒、瓶罐容器、标签贴纸、产品本体等多种包装载体,且所有元素共享统一品牌视觉识别系统的展示海报。该方法论通过十层模块化控制架构,分别约束画幅、品牌系统完整性、品类适配、元素数量、视觉一致性、配色机制、构图、视觉风格、光影和最终效果。其核心设计思想包括系统感优先、受控发散配色、克制即高级、品类驱动、提案感优先和三段式构图。报告显示,该方法已在美妆、轻食、烘焙、茶饮四个不同品类品牌上生成高质量输出。该方法论适用于品牌提案、电商视觉升级、创业团队 MVP 视觉、设计灵感探索和设计教育等场景,但报告也明确指出其局限,包括品牌深度不足、Logo 真实性有限、输出为位图不可直接用于印刷、存在版权风险以及品类覆盖有限。

模板化品牌包装设计品牌视觉系统
09.08
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GPT-image2 社区提示词合集

社区实战验证的 GPT-image2 提示词速查手册

本合集基于社区创作者在 X 平台发布的「GPT-image2 最强玩法合集」,系统整理了 15 类经过社区实测的提示词场景,涵盖日历设计、代码海报、Logo 生成、书法复制、试卷生成、架构图绘制、UI 仿真、直播切片、MV 制作等。报告指出,GPT-image2 的核心突破在于原生文字渲染(中英日韩)和 UI 截图级逼真度,用户只需一句话中文提示词即可出图,无需学习复杂参数。合集还介绍了 URL 输入、多轮对话迭代、跨工具联动(如与 Seedance2 配合生成视频)等能力。报告同时说明,该文档是《GPT-image2 深度技术指南》的实战补充篇,侧重社区玩法而非模型原理与 API 工程。

内容管线提示词图像生成
09.08
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GPT IMAGE2 角色设计卡 Prompt 工程

从单张角色图自动生成官方设定级角色设计卡的 Prompt 工程方法

本收藏聚焦于 GPT IMAGE2(gpt-image-1.5)在角色设计卡(Character Sheet)场景下的 Prompt 工程方法论。核心能力是从单张角色图片自动生成包含三视图、表情变化、装备分解、色板和世界观设定的专业级角色设定图。传统制作需资深设计师 1-3 个工作日,而该方法可在约 10 秒内完成,成本约 $0.05-0.10/张。其原理基于 VQ Token 与 Text Token 的统一空间,使模型能同时理解图像与文字指令,保持多视图一致性并自动推理世界观。标准 Prompt 包含锚定指令、质量锚词、结构要求和风格约束。实际使用通常需要 1-3 轮迭代优化,中/日/英三种语言 Prompt 均有效。该方法适用于游戏角色概念设计、漫画设定集、VTuber 形象、TRPG 角色卡及 IP 授权资料等场景,但存在细节可能出错、文字渲染有限、风格依赖原图等局限。

多视图生成角色设计色板提取
09.08
AI 智能体主题配图

GPT Image 2 自动化生图套利实战

基于 GPT Image 2 与 MaxHermes 的自动化生图套利方法体系

本收藏记录了一套基于 OpenAI GPT Image 2 图像生成能力与 AI Agent(MaxHermes)自动化编排的商业化变现方法体系。核心思路是利用 GPT Image 2 的高质量生图能力,结合 MaxHermes 的自动化任务编排,将原本需要人工完成的生图任务变成 7×24 小时自动运行的流程。报告指出,该方法体系解决了“知道能赚钱但没时间做”的痛点,并提供了从低到高的六种变现路径,包括老照片修复、教育素材资料包、电商商品图、社媒起号、倒卖 API 和接单赚钱。报告还介绍了四层技术架构,包括图像生成能力、提示词工程、AI Agent 自动化编排和远程控制层,并说明了自进化 Skill、定时任务和微信控制等核心机制。报告同时指出了该方法的局限,如窗口期短、平台依赖、竞争加剧、质量不稳定和客户获取难等。

定时任务提示词工程图像生成
09.08
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AI形象照接单级模板提示词

一套分层锁定的AI生图提示词架构,将专业摄影参数硬性锁定,仅开放客户定制区,实现标准化接单交付。

AI形象照接单级模板提示词是一套结构化的AI生图提示词工程方法论,旨在将Midjourney、Flux、GPT Image等AI图像生成工具的输出质量从“塑料感”提升到商业影楼级写真水准,并实现标准化接单交付。其本质是分层锁死的提示词架构:将摄影参数(镜头、光位、胶片质感)硬性锁定,仅暴露客户定制区(动作、穿搭、修饰)作为可变变量。用户只需复制模板、填入客户需求、让LLM生成最终提示词,并配合客户原始照片垫图出图。该方法论解决了传统AI生图的六大痛点,包括“塑料微商味”、非标交付、摄影知识门槛、客户需求翻译困难、效率低下和AI发散不可控。核心思想是“锁定底层参数,只动客户变量”,通过三层分离架构(客户定制层、项目设定层、摄影锁定层)实现。报告还提供了五套风格模板(影楼级黑白写真、王家卫复古港风、法式冷金油画感、美漫赛博硬核风、时装型录Lookbook),以及标准接单出图流程、工具环境、常见问题排查和优缺点分析。

接单变现模板化商业摄影
09.08
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GPT-Image科学百科图解提示词

一套通过结构化提示词让AI自动生成百科级科学信息图的方法论

这是一套专为GPT-Image等多模态图像生成模型设计的高密度信息图提示词工程体系,通过结构化的视觉布局指令,让AI自动生成类似DK百科全书风格的专业科学图解。它并非软件或工具,而是一套提示词工程方法论,核心成果物是“单图即百科”的信息图:中央主体以逼真3D效果“跃出画面”,周围环绕6-8个知识模块,通过引导线、箭头、标注形成完整的知识网络。该体系解决了传统AI图像生成在知识密集型场景下的信息密度不足、布局不可控、文字渲染差、学科覆盖窄、专业度低等问题。其核心思想包括“太阳系布局”、战略性留白、引导线编织知识网络、中文书法体与手写注释的双层文字系统、三大领域模板化以及3:4竖版画幅与复古纸张质感。提示词结构拆解为7个控制层:角色定义、任务描述、领域选择、风格定义、视觉要求、模块结构、主题注入。用户只需修改主题名即可生成不同物种或人物的信息图。报告还提供了标准使用流程、批量生产流程、与竞品的对比、真实应用场景、工程落地步骤、优缺点与局限、常见误区及学习路径。

多模态AI科学教育内容创作
09.08
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GPT-Image 2 技术蓝图信息图提示词

在真实产品照片上叠加工业级技术蓝图标注,一句话生成设计手册风格信息图

该收藏记录了一种利用 GPT-Image 2 模型生成产品技术解剖图的提示词技术,由 Bitturing 分享。其核心是在真实产品照片上叠加技术蓝图风格的标注层,包括白线、箭头、尺寸、标签以及零件、材料、尺寸和功能的小型示意图,并配有左上角写有"OBJECT"的草图框和 1:1 维度标注,呈现出类似工业设计手册的专业感。该技术旨在解决传统产品技术展示中摄影与设计分离、专业门槛高、效率低下和风格一致性难保证等问题。报告指出,该技术适用于电子产品、机械产品、运动装备、汽车等对象,其中内部结构复杂的产品效果最好。报告同时提醒,AI 生成的尺寸标注可能不准确,仅供参考,正式使用需人工核实。

技术蓝图内容创作提示词
09.08
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OpenNana 提示词图库

中文原生的 AI 图像提示词视觉化图库,收录 104+ 条精选案例覆盖多种主流模型

OpenNana 是一个 AI 图片提示词分享平台,核心产品是提示词图库,目前已收录 104+ 条精选提示词案例,覆盖 Nano Banana Pro、GPT Image-2(ChatGPT)、Grok、Seedance 2.0 等主流 AI 图像/视频生成模型。平台定位为 AI 图像创作者的灵感库和提示词参考站,提供浏览、搜索、收藏高质量提示词的功能。核心能力包括多模型覆盖、分类筛选(按模型、媒体类型、标签)、视觉化展示(每条提示词配有生成效果图)以及一站式体验(提供 AI 生图、AI 生视频、生成记录等工具)。平台采用三维分类体系:模型、媒体类型、标签,便于用户快速定位目标提示词。设计原则包括视觉优先、多模型平等、标签化组织、创作者溯源、平台一体化和持续更新。平台还内置 AI 生图工具,用户可一键生成图片。

视觉化展示提示词图库中文原生
09.08
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GPT-Image 2 实操案例与提示词工程指南

一份基于实操案例整理的 GPT-Image 2 提示词工程指南,覆盖 13 类应用场景与模板化用法。

本指南基于一份实操报告整理,围绕 OpenAI 于 2026 年 4 月推出的图像生成模型 GPT-Image 2 展开。报告指出,该模型并非传统文生图工具,而是集成了意图理解、知识补全、设计规划与精准渲染的 Agent 系统。指南重点介绍了其四大核心亮点:高质量中文渲染、自动补全缺失信息、支持极简提示词以及可对话式追问微调。内容主体为 13 个实操案例,覆盖图鉴拆解、古文书法、科普百科、电商详情、试卷生成、旅游攻略、人物关系图、密集中文排版等场景,每个案例均提供了对应的提示词模板与通用性说明。此外,指南还对比了 GPT-Image 2 与 Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion 等工具的差异,并总结了优缺点、常见误区与学习路径。报告同时指出其局限,如不适合像素级精确排版、无法本地部署或批量调用,以及存在伦理风险。

提示词工程图像生成信息图
09.08
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YouMind GPT Image 2 提示词库

社区驱动的 GPT Image 2 提示词策展平台,提供已验证提示词与多语言支持

YouMind GPT Image 2 提示词库是一个由 YouMind 团队维护的社区驱动型 AI 图像提示词集合平台,覆盖 OpenAI GPT Image 2 模型。截至 2026 年 4 月 21 日,平台已收录 725+ 条提示词,并以每日更新的速度持续增长。平台提供 Web Gallery 和 GitHub 开源仓库两种使用方式,支持 16 种语言版本,采用 CC BY 4.0 开源协议。核心功能包括瀑布流布局、全文搜索、分类筛选、AI 一键生成以及社区投稿系统。平台从用途、风格、主体三个维度对提示词进行分类,共 44+ 个类别。此外,部分提示词支持 Raycast Snippets 集成,便于用户模板化使用。平台通过 GitHub Actions 每 12 小时自动同步更新,确保内容时效性。

多语言开源社区驱动
09.08
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GPT-image2(OpenAI 图像生成模型)

OpenAI 第二代原生图像生成模型,以 Transformer 端到端架构实现印刷级文字渲染与 UI 仿真。

GPT-image2 是 OpenAI 推出的第二代原生图像生成模型,模型 ID 为 gpt-image-1.5,属于 GPT 多模态模型家族中专门负责图像输出的成员。与 DALL·E 系列不同,它不是独立的扩散模型,而是直接嵌入在 GPT 推理架构中的图像生成能力,用同一个 Transformer 做文本理解和图像输出。该模型解决的核心问题是让 AI 生成的图片不再“一眼假”,在文字渲染、UI 仿真、细节精度、多语言支持等方面实现了跨越式提升。其核心优势包括:文字渲染达到印刷级精度,能精确模拟 App 界面、网页截图、后台管理面板,支持中文等多语言原生理解,并支持对话式迭代修改。模型通过 Responses API 和 Chat Completions API 接入,适合海报、UI 截图、试卷、书法、架构图等精确性场景。其局限包括成本较高(标准输入每张 8 美元)、生成速度较慢、审美需精细 Prompt 控制、无本地部署选项。

多模态图像生成文字渲染
09.08
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AI短剧开源工作流

用LLM、文生图、文生视频与TTS串联成自动化流水线,实现从剧本到成片的批量短剧生产

AI短剧开源工作流是一类利用大语言模型(LLM)、AI图像生成、AI视频生成、TTS语音合成等技术,实现从剧本或小说文本到完整短剧视频全自动化生产的开源工具链。其核心思想是将影视生产的每个环节模型化,用LLM做编剧和导演、用文生图做美术、用文生视频做摄影、用TTS做配音,再通过Agent工作流将所有环节串联成一条自动化流水线。报告覆盖三个代表性开源项目:moyin-creator(魔因漫创)为桌面端生产级工具,深度绑定Seedance 2.0,采用6层身份锚点保证角色一致性;waoowaoo为Web端工业级AI影视平台,专攻网文转视频;huobao-drama(火宝短剧)为极简一站式平台,内置5个Mastra AI Agent,支持一句话生成完整短剧。这些项目覆盖了剧本解析、角色生成、场景生成、分镜制作、视频生成、配音合成、成片导出的核心链路,旨在将传统短剧3-6个月的生产周期压缩到数小时甚至数分钟。

工作流角色一致性开源
09.08
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GPT-Image 2 极简几何海报提示词

一段结构化提示词,让 AI 为任意产品快速生成极简几何装置风的商业级产品海报。

这是一套基于 ChatGPT Image 2.0 的提示词设计方法论,属于 AI 图像生成领域的 Prompt Engineering 范畴。其核心是通过一段精心设计的结构化提示词,让 AI 为任意产品一次性生成极简几何装置风的产品海报,达到商业级品牌 KV 级别的视觉效果。该方法旨在解决商业产品海报制作中“质量-成本-速度”的不可能三角,通过一段提示词加一张产品图,在几十秒内产出品牌级海报。提示词支持双模式输入:提供产品图时保留其核心外观特征与配色;仅输入产品名时,则自动生成符合产品定位的外观与包装设计。其底层依赖 OpenAI 的 GPT-Image 2.0 多模态图像生成模型,但提示词的设计逻辑可迁移至其他图像生成模型。

产品海报批量生产商业设计
09.08
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AI小红书九宫格图文生成提示词工程

用LLM生成结构化提示词,再交给图像模型产出可切割发布的小红书九宫格大图

这是一套利用大语言模型自动生成高质量图片提示词,再交给AI图像生成工具产出可直接发布的小红书九宫格内容的工作流方法。核心不在于让AI直接画图,而在于让AI先设计完整的图文方案,包括视觉风格、排版结构、每格内容和配色方案,然后一次性生成一张可切割的九宫格大图。该方法由程序员Austin在2026年4月公开分享,帖子获得58赞、7转发、76条评论和4600+浏览。它属于AI辅助内容创作领域,是方法论、工作流与提示词模板的组合,不依赖特定平台,只要有LLM和图像生成工具就能使用。报告指出,传统流程制作一组九宫格可能需要2-4小时,而用AI工作流可以压缩到15-30分钟。

工作流九宫格提示词工程
09.08
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GPT-image-2 汉服拆解图提示词工程

一套面向 GPT-image-2 的提示词模板,用于生成博物馆图鉴级中文拆解信息图。

该项目是一套针对 OpenAI GPT-image-2(gpt-image-1.5 模型)设计的提示词工程方法论,核心是一段通用模板,通过替换【主题】变量,即可生成博物馆图鉴级别的中文拆解信息图。它主要解决传统 AI 图像生成在中文文化内容上的三大短板:结构准确性不足、中文文字渲染困难、图鉴专业感缺失。其实现方式是通过版式约束、风格锚定和结构分区三重机制,并依托模型的 VQ Token 统一空间、高分辨率输出和多轮对话迭代能力。提示词包含角色设定、内容要求、自主决策权、风格锚定、排除清单、版式约束和条件分支七个层次,并固定为顶部标题、左侧拆解、右上材质、右中纹样、底部流程的五区版式。该模板适用于传统服饰、器物、建筑、盔甲、凤冠等文化主题,但存在结构准确性不可控、非矢量图、历史准确性需验证等局限。

版式设计提示词工程文化内容
09.08
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NanoBanana Pro 提示词工程

系统化掌握 NanoBanana Pro 提示词工程,释放模型全部潜力

本收藏基于社区分享的 NanoBanana Pro 提示词指南整理,系统介绍了该高性能 AI 图像生成模型的提示词工程方法论。内容涵盖模型定位、核心优势、常见使用痛点、七层提示词结构、视觉词汇表、中文提示词优势、标准生成流程、对话式迭代优化方法、真实应用场景、工程落地模板、质量检查清单、优缺点与局限、常见误区及学习路径。指南强调通过“精确描述 + 结构化组织 + 排除干扰”实现高质量输出,并指出大多数用户仅使用了模型 1% 的能力。适用于希望提升 AI 图像生成质量、掌握结构化提示词技巧的创作者。

电商产品摄影国风创作人像摄影
09.08