IDEAS CONNECT PROJECTS
从一个标签出发，打开一份值得研究的档案。
找到 2 个项目
清除筛选以下内容已由 AI 根据历史资料整理，供本地测试，未经人工复核。
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。
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。