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从一个标签出发，打开一份值得研究的档案。
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。
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。
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。
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。