GPT Image 2.5 提示词完整使用指南：22 个生成与编辑示例

GPT Image 2.5 提示词与图像编辑指南封面

这几天我集中体验了 GPT Image 2.5 的图片生成和编辑能力。用下来以后，我最大的感受是：GPT Image 2.5 提示词已经不只是“描述一张想要的图”，更像一份可以逐项验收的视觉需求单。

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为了稳定生成海报、信息图、UI 原型、电商图和人物换装效果，我会把模糊需求拆成主体、构图、风格、文字和保留约束，再用单变量迭代减少画面漂移。下面我会先分享 Flare 与 Sunburst 的选择经验和 API 参数，再用 22 个 GPT Image 2.5 提示词示例展示文生图、局部编辑、多图合成、角色一致性和商业图片生成。

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GPT Image 2.5 提示词使用前要了解哪些升级？

正式写 GPT Image 2.5 提示词以前，我建议先记住这五个变化：

双模型分工：gpt-image-2.5-flare 是为速度优化的小模型，图像质量与 GPT Image 2 相当；gpt-image-2.5-sunburst 是为质量优化的基础模型，图像质量高于 GPT Image 2。
自定义分辨率：支持符合约束的自定义尺寸，长宽均需为 16 的倍数，最大边为 3840px，长宽比不超过 3:1。
原生透明背景：可通过 background="transparent" 输出带 Alpha 通道的 PNG 或 WebP。
结构化图像编辑：多参考图可以明确分配角色，例如图 1 作为主体、图 2 提供服装、图 3 提供背景。
文字与信息图工作流：适合制作文字排版、漫画、教学图表、商业幻灯片和局部文字翻译。

我认为这里真正重要的关键词是“可控”，而不是“一次必成”。更完整的 GPT Image 2.5 提示词能让我清楚表达目标，但文字、科学关系、人物与产品保真、透明通道以及连续编辑结果，我仍然会逐次检查。

GPT Image 2.5 提示词如何选择 Flare 和 Sunburst？

我不会只看模型名称，也不会因为两个模型使用了相同 quality 就直接比较。我的选择依据是实际任务、出图速度和最终合格率。

模型	定位	适合场景	质量基准
gpt-image-2.5-flare	速度优化的小模型	高并发、实时交互、原型和常规生成	与 GPT Image 2 相当
gpt-image-2.5-sunburst	质量优化的基础模型	商业广告、复杂信息图、高要求人像与光影	高于 GPT Image 2

现有 GPT Image 2 效果已经够用

这种情况下，我会优先接入 Flare，同时保持原有提示词、参考图和分辨率不变，看看它能否在画质相当的前提下缩短端到端响应时间。

复杂任务或现有工作流存在痛点

遇到这类任务，我会先用 Sunburst 建立质量达标基线，再用相同输入反向测试 Flare。如果 Flare 同样达标，我再评估它的速度优势；如果无法达标，我就保留 Sunburst。

我的经验是，速度快不等于总成本一定低。我会一起统计质量、延迟、失败率、重试次数和每张合格图片的综合成本。两个模型即便都使用 medium，我也不会假设细节和耗时完全相同。

GPT Image 2.5 图片生成参数怎么设置？

我在测试 GPT Image 2.5 图片生成时，会把模型、画质、尺寸、背景和输出格式都放在 API 参数中，而不是混进提示词。典型请求结构如下：

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-sunburst",  # 或 gpt-image-2.5-flare
    prompt=prompt_text,
    quality="high",                 # auto、low、medium、high、xhigh、max
    size="1536x1024",
    background="transparent",       # auto、opaque、transparent
    output_format="png",            # png、jpeg、webp
)

自定义分辨率限制

我设置 size 时会逐项确认以下条件：

宽和高都必须是 16 的整数倍；
单边最大不能超过 3840 像素；
长边与短边之比不能超过 3:1；
总像素数需在 655,360 至 8,294,400 之间；
超过 3,686,400 像素，即 2560×1440 的区间属于实验性支持。

常见尺寸包括 1024×1024、2048×2048、1536×1024、2048×1152、3840×2160、1024×1536 和 2160×3840。

quality 画质档位

我的顺序一直是先选模型，再调 quality。文字排版、小字号注释或密集多字体任务，我会从 medium 或 high 开始；只有低档位确实无法满足锐度要求且时延预算充足时，我才会考虑 xhigh 或 max。

transparent 透明背景

需要透明背景时，我会搭配 PNG 或 WebP 输出。PNG 不使用 output_compression，因为该参数只适用于 JPEG 和 WebP。生成后我还会检查 Alpha 通道、玻璃和毛发等半透明区域、阴影过渡、边缘轮廓以及是否出现假棋盘格。

旧模型迁移路线

如果要从旧模型迁移，我会先按下面的路线建立基线：

模型	状态与时间	迁移建议
gpt-image-1	已废弃，2026 年 10 月 23 日停机	先迁到 GPT Image 2 验证，再评估 2.5
gpt-image-1.5	已废弃，2026 年 12 月 1 日停机	先迁到 GPT Image 2 验证，再评估 2.5
gpt-image-2	稳定可用	作为现役基线，再评估 Flare 或 Sunburst

GPT Image 1 和 1.5 的尺寸参数为 1024×1024、1024×1536、1536×1024 或 auto。迁移到 GPT Image 2 时，我会省略 input_fidelity，因为 GPT Image 2 始终高保真；同时留意 GPT Image 2 的透明背景仍为 preview。

GPT Image 2.5 提示词怎么写？我的 8 条经验

明确最终交付物

我不会只写“一个白底咖啡杯”，而会把它改成可以直接执行和检查的描述：

电商白底产品图：一只纯白色哑光陶瓷咖啡杯，置于纯白无缝背景中央，从 45 度俯角拍摄，柔和漫射光，无干扰性阴影。

我习惯先说清交付媒介，再定义主体、构图和光线，这样图片生成后就能逐项核对。

使用容易维护的分块格式

遇到复杂任务，我会按 Scene、Subject、Details、Constraints 分块：

[Scene] 明亮整洁的现代科技实验室，冷白室内环境光
[Subject] 一位身穿白色实验服的女科学家，正低头记录实验数据
[Details] 发光的蓝色试管与半透明全息分子模型整齐放在实验台上
[Constraints] 无杂乱物品，背景和界面无额外文字

描述肉眼可见的物理细节

我发现“大师级光影、8K 电影感”这类词很难验收。我更愿意写成“皮肤有深浅不同的干燥皱纹与毛孔，侧方柔和窗光勾勒轮廓，浅景深让工坊背景自然虚化”。相机和镜头参数在这里是外观线索，并不等于真实光学模拟。

具体描述人物姿态和交互

我写人物提示词时会说明构图范围、视线、手脚位置和动作。例如“全身可见包括双脚，双手握住平把车把，双眼看向前方路面，双腿正在蹬踏”，就比“一个男人骑自行车”更容易检查。

把确切文字放进英文双引号

要求模型生成文字时，我会写清文字内容、位置、字体和出现次数：

复古木质咖啡馆门头，正中使用衬线体排版 "Morning Brew"，下方使用较小无衬线体排版 "Artisan Coffee"，两处文字各出现且仅出现一次，其他位置无额外文字。

生成后，我仍会逐字核对拼写、大小写、重复文字和乱码。

编辑时分开写改动项与保留项

我的写法是先列“仅修改人物上衣为红色连帽羽绒服”，再列“保留面部五官、发型发色、姿态、街道背景和光照角度”。相比只说“换一件红色衣服”，这样更容易减少非目标区域漂移。

为每张参考图分配角色

做多图编辑时，我会明确写出：图 1 是主场景，图 2 提供要提取的物体，图 3 提供配饰或风格。我还会说明新物体应该继承哪张图的光源方向、投影和空间比例。

每一轮只修改一个变量

我尽量不在同一轮同时换背景、放大人物、压暗光线和增加眼镜。我的做法是以前一轮已经验收的图片为输入，每轮只改一个变量，再检查已经确认的人物、服装、构图和背景是否保持不变。

GPT Image 2.5 提示词生成示例：写实、海报与信息图

下面 9 个 GPT Image 2.5 提示词生成示例，是我用来理解写实摄影、信息图、文字海报、Logo、历史场景、漫画、UI、科学图解和商业幻灯片的代表任务。图片都是单次输出，我只把它们当作观察和验收样本，不会据此断定两个模型的稳定胜负。

写实人像与胶片光影

参数： size="1024x1536"，quality="medium"

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

创建一张逼真的纪实抓拍照片：一位年迈水手站在小型渔船上，皮肤带有清晰皱纹、毛孔和日晒纹理，手臂有褪色的传统水手刺青。他正平静地整理渔网，狗坐在甲板旁。35mm 胶片质感，平视中近景，50mm 镜头外观，柔和海岸日光，浅景深，自然色彩。画面真实且毫无摆拍感，不要美颜，不要重度磨皮。

我验收时会重点检查皮肤、胡须、渔网材质和背景层次，而不是只看整体“电影感”。

写实水手人像 GPT Image 2.5 Flare 输出

写实水手人像 GPT Image 2.5 Sunburst 输出

咖啡机工作流程信息图

参数： size="1024x1536"，quality="medium"

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

制作一张详细信息图，展示类似 Jura 全自动咖啡机的工作流程，包括豆仓、研磨、称重计量、水箱和锅炉，让人能从技术和视觉两个层面理解内部流向。

信息图看起来清楚不代表机械关系一定正确，所以我会人工检查管路、部件和箭头逻辑。

咖啡机流程图 GPT Image 2.5 Flare 输出

咖啡机流程图 GPT Image 2.5 Sunburst 输出

精准广告标语排版

参数： size="1024x1536"，quality="medium"

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

为年轻街头品牌 Thread 制作一张潮流时尚广告，一群好友聚在一起玩乐，标语为 "Yours to Create."。使用干净构图、强烈配色、自然姿态和高端时尚摄影质感。标语清晰可辨，仅出现一次并融入版式。不要额外文字、水印或无关 Logo。

Thread 广告 GPT Image 2.5 Flare 输出

Thread 广告 GPT Image 2.5 Sunburst 输出

矢量透明背景 Logo

参数： size="1024x1536"，quality="medium"，background="transparent"，output_format="png"，n=4

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

为本地烘焙工坊 Field & Flour 设计原创且无侵权风险的 Logo。气质温暖、简洁、耐看，使用类矢量图形、鲜明轮廓和平衡负空间，保持扁平与极简。背景完全透明，Logo 居中且四周留白充足，Alpha 边缘干净，无实体背景、场景、棋盘格或水印。

我分别生成了四组 Flare 与 Sunburst 变体：

Field and Flour Logo 变体 1 Flare

Field and Flour Logo 变体 1 Sunburst

Field and Flour Logo 变体 2 Flare

Field and Flour Logo 变体 2 Sunburst

Field and Flour Logo 变体 3 Flare

Field and Flour Logo 变体 3 Sunburst

Field and Flour Logo 变体 4 Flare

Field and Flour Logo 变体 4 Sunburst

历史场景与真实世界知识

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

生成一张写实的户外人群聚集场景，时间地点为 1969 年 8 月 16 日的纽约州贝塞尔，服装、舞台布局和现场环境符合历史时期。

确切日期和地点可以提供语境线索，但我仍会对照史料检查历史服装、舞台和环境。

1969 年贝塞尔历史场景 Flare

1969 年贝塞尔历史场景 Sunburst

四格故事连环画

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

创作 4 格竖版漫画。分镜 1：主人离开，宠物隔着窗户依依不舍；分镜 2：门关上，宠物转身望向空屋；分镜 3：宠物像主人一样瘫在沙发上，身旁散落零食；分镜 4：主人开门，宠物端坐玄关，仿佛什么也没发生。

我会给每一格分别写清构图、动作和情绪转折，这比用一句话概括剧情更稳定。

宠物四格漫画 Flare

宠物四格漫画 Sunburst

真实移动端 App 界面原型

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

为本地农贸集市制作逼真的移动端 App UI 原型，展示页头、带缩略图和分类标签的摊商列表、"Today's specials" 专区、地点和营业时间。白色背景、自然点缀色、清晰字体和极简装饰，放进 iPhone 机模中。

农贸市场 App UI Flare

农贸市场 App UI Sunburst

高中生物细胞呼吸图解

参数： size="1536x1024"，quality="high"

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

为高中生制作标题为 "Cellular Respiration at a Glance" 的生物图解，展示糖酵解、三羧酸循环和电子传递链，用箭头连接步骤并标注 glucose、pyruvate、ATP、NADH、FADH2、CO2、O2 和 H2O。白色背景、简单图标、标签清楚，避免微小字体和多余装饰。

这类图片生成完成后，我会把文字拼写、箭头流向和科学关系交给专业人员核对。

细胞呼吸科学图解 Flare

细胞呼吸科学图解 Sunburst

YC 风格商业计划书幻灯片

参数： size="1536x864"，quality="high"

我使用的 GPT Image 2.5 提示词：

制作标题为 "Market Opportunity" 的 A 轮融资路演幻灯片。白色背景、Inter 等现代无衬线字体、极简布局；包含低饱和蓝灰色 TAM/SAM/SOM 同心圆图、TAM $42B、SAM $8.7B、SOM $340M，以及 2021 到 2026 年的增长柱状图。加入小字号注脚 "AGI Research, 2024" 和 "Internal analysis"，右下角放 Logo 占位符。避免剪贴画、图库照片、渐变、阴影和过度装饰。

这里的金额与注脚都是示例中的虚构设计输入；正式使用时，我会换成经过核验的数据和来源。

商业计划书幻灯片 Flare

商业计划书幻灯片 Sunburst

GPT Image 2.5 图像编辑提示词示例：换装、抠图与合成

做 GPT Image 2.5 图像编辑时，我使用 client.images.edit。我的重点不是把提示词无限写长，而是明确“修改什么、保留什么”，并为每张输入图片分配角色。

翻译文字并尽量保持版式

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

将信息图中的文字翻译成西班牙语，不要改动图像的任何其他部分。

生成后，我会检查漏译、原语言残留，以及管路、箭头和版式是否发生非预期变化。

信息图西班牙语翻译 Flare

信息图西班牙语翻译 Sunburst

抽取视觉风格并迁移到新主体

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

沿用输入图片的视觉风格，在白色背景上生成一位骑摩托车的男子。

我会对照参考图检查色板、像素颗粒度和复古媒介质感，同时确认新主体轮廓完整。

像素风游戏参考图

像素风摩托车骑手 Flare

像素风摩托车骑手 Sunburst

保持人物身份特征并换装

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

使用提供的服装图片为女士换装。不要改变面部、五官、肤色、身形、姿势和身份特征；保留容貌、表情、发型和身体比例。只替换服装，让衣物自然贴合姿势，匹配原图光照、阴影与色温。不要改变背景、机位、构图或画质，也不要增加配饰、文字、Logo 或水印。

我给模型的输入包括人物基准、米色夹克、白色背心和灰色靴子：

换装人物基准图

米色夹克参考图

白色背心参考图

灰色靴子参考图

人物换装 Flare

人物换装 Sunburst

跨照片提取并合成主体

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

将第二张图片中的狗放到图 1 场景中的女士身旁，沿用图 1 的光影、构图和背景，不要改变其他内容。

街景女性底图

女性与狗参考图

女性与狗合成 Flare

女性与狗合成 Sunburst

合成后，我会检查狗的体型比例、脚下接触面、投影和街景光线是否协调。

电商产品透明底抠图

参数： background="transparent"，output_format="png"

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

从输入图中提取产品并放在完全透明的背景上。产品居中，轮廓清晰，无光晕和杂色边缘；保持产品几何形态与标签可读性，只做轻度修整。不要加入纯色背景、棋盘格、场景或阴影。

洗发水产品输入图

洗发水透明底抠图 Flare

洗发水透明底抠图 Sunburst

我不会只看预览中的棋盘格，而会在图片查看器中检查真实 Alpha 通道、瓶身边缘、对称性和标签。

线条草图转写实风景

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

将手绘草图转换为写实照片级图像，保留原有构图、比例和透视，使用符合草图意图的真实材质与光照，不要添加新元素或文字。

河谷线条草图输入图

河谷写实渲染 Flare

河谷写实渲染 Sunburst

生成后，我会检查山体走向、河道曲度和纵深透视有没有偏移。

移除画面中的局部物体

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

移除男子手中的花朵，不要改变其他任何内容。

这类局部任务我会使用短指令，但仍会检查手指、手掌、衣物边缘和背景修补区域。

手持鲜花男子输入图

移除鲜花 Flare

移除鲜花 Sunburst

把人物迁移到动态场景

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

生成高度逼真的动态场景：输入人物正在逃离袭击露营地的大型棕熊。人物位于中心、背对镜头，穿户外服装，脸上有泥土、衣服有破损，明显恐惧但专注逃生。场景位于黄昏时的优胜美地国家公园，使用自然光与真实色彩，像现场抓拍，不要电影海报式布光或戏剧化调色。

验收这类结果时，我会同时检查人物身份一致性、肢体动作、棕熊解剖结构和背景透视。

人物逃离棕熊 Flare

人物逃离棕熊 Sunburst

GPT Image 2.5 多轮改图与商业图片生成示例

广告牌从日落改成雪夜

我的第一轮会先生成并验收广告牌：

在日落公路场景中，为洗发水制作逼真的户外广告牌样机。广告牌文字为 "Fresh and clean"，使用粗体无衬线字体、高对比度、居中对齐，文字仅出现一次。不要水印或 Logo。

确认广告牌后，我在第二轮只修改环境：

将其调整为雪花纷飞的冬日傍晚景象。

洗发水广告牌参考产品

日落广告牌 Flare

日落广告牌 Sunburst

雪夜广告牌 Flare

雪夜广告牌 Sunburst

第二轮完成后，我仍会重新检查广告文字、版式和产品瓶身几何是否漂移。

儿童绘本角色跨场景保持一致

我的第一阶段是建立角色基准：

创作儿童绘本主角：一个年轻的森林小英雄，穿绿色连帽束腰上衣、棕色软靴并佩戴腰包，神情善良、目光温柔，携带只用于助人的小木弓。手绘水彩、柔和轮廓、暖色调、头部略大，角色原创，无文字和水印。

第二阶段，我把已经验收的基准图作为输入：

使用同一个角色继续故事。冬日风暴后，小英雄跪在受惊松鼠旁，帮助它从倒下的树干中脱困。保持同一件绿色上衣、相同面部特征、比例、调色板和性格，不要重新设计角色。

儿童绘本角色基准 Flare

儿童绘本角色基准 Sunburst

儿童绘本雪地故事 Flare

儿童绘本雪地故事 Sunburst

我的体感是，一致性声明可以降低漂移，但不能保证完全一致，所以每轮都要检查面容、发型、服装和配饰。

室内家具局部替换

我使用的 GPT Image 2.5 编辑提示词：

在房间照片中只把白色椅子替换成木质椅子，保留相机视角、室内采光、地面阴影和周围物体，其他部分完全不变，生成真实的接触阴影与材质。

白色椅子厨房输入图

木质椅子替换 Flare

木质椅子替换 Sunburst

复古泰迪熊节日贺卡

我使用的 GPT Image 2.5 生成提示词：

创作圣诞贺卡：旧泰迪熊坐在纪念盒里，绒毛略有磨损并带缝补针脚，放在窗边，窗外下雪。整体温暖、怀旧、温柔，采用高级贺卡摄影、柔和布光、浅景深和雅致散景。原创、无商标、无水印、无 Logo，只包含文字 "Merry Christmas — some memories never fade."。

泰迪熊圣诞贺卡 Flare

泰迪熊圣诞贺卡 Sunburst

吸塑包装收藏级玩具飞机

我使用的 GPT Image 2.5 生成提示词：

创作复古玩具螺旋桨飞机收藏模型，具有圆润机翼、前置螺旋桨、轻微掉漆边缘和经典儿童玩具比例，放在吸塑包装中。采用高端玩具摄影、真实塑料与烤漆金属纹理、影棚布光和清晰标签印刷。原创、无商标、水印和 Logo，只包含包装文字 "Christmas Memories Edition"。

收藏玩具飞机 Flare

收藏玩具飞机 Sunburst

商业图片交付前，我至少会检查四项：文字与图表是否准确、主体与产品结构是否完整、编辑范围是否受控、透明背景是否包含真实 Alpha 通道。

GPT Image 2.5 提示词如何用 Python SDK 生成图片？

我把参考稿中的官方 gpt-image-2 基线示例保留下来，用它生成 4 个透明 Logo 变体，并把洗发水产品图提取为透明背景资产。运行前，我会安装 OpenAI Python SDK、配置 OPENAI_API_KEY，并准备 input_images/shampoo.webp。

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

logo_prompt = """
Create an original, non-infringing logo for Field & Flour.
Use clean vector-like shapes, a strong silhouette, balanced negative space,
and a fully transparent background with clean alpha edges.
"""

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt=logo_prompt,
    size="1024x1536",
    quality="medium",
    background="transparent",
    output_format="png",
    n=4,
)

for index, item in enumerate(result.data, start=1):
    Path(f"logo-generation-{index}.png").write_bytes(
        base64.b64decode(item.b64_json)
    )

编辑产品图的调用方式如下：

cutout_prompt = """
Extract the product from the input image and isolate it on a fully
transparent background. Preserve product geometry and label legibility.
Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, or shadow.
"""

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=[Path("input_images/shampoo.webp")],
    prompt=cutout_prompt,
    size="1024x1536",
    quality="medium",
    background="transparent",
    output_format="png",
)

Path("extract-product.png").write_bytes(
    base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
)

我只把这段代码当作 GPT Image 2 的官方基线参考，不会把它写成 GPT Image 2.5 的推荐调用。评估 Flare 或 Sunburst 时，我会另行选择候选模型并核对当前支持的参数。

如果业务要求未编辑区域像素级完全一致，我不会只依赖 Prompt。多次编辑仍可能改变细微特征，我会先生成并验收局部区域，再通过蒙版合成回原图。

GPT Image 2.5 提示词模板与生成结果验收

下面这份结构是我处理复杂生成与编辑任务时使用的起点：

[任务目标与形态]
生成 [核心主体与场景] 的 [写实照片 / 矢量 Logo / 信息图 / UI 原型 / 幻灯片]。

[主体与动作]
[人物外观、服装、视线、肢体动作，或产品外形与关键部件]

[媒介风格与物理质感]
[材质、光影、色温、镜头外观线索]

[确切排版文本]
仅渲染此文本一次："[必须准确出现的文字]"
排版要求：[字体、对齐、字距]

[严格约束]
- 仅修改 [编辑项]
- 保留 [面部、比例、背景、光照等锁定属性]
- 需要时使用带有清晰 Alpha 边缘的透明背景
- 无额外文字、无关 Logo、水印、重度磨皮或假棋盘格

多图输入时，我会按下表分配角色：

参考图	常见角色	提示词写法
Image 1	主场景、人像基准、原始版式	Preserve the setting / likeness / pose from Image 1
Image 2	待提取物体、服装、新主体	Place the object from Image 2 into Image 1
Image 3+	鞋履、道具、局部风格	Match Image 3 或 adopt the style from Image 4

正式切换 API 流量前，我会完成以下验收：

建立覆盖生僻文字、人脸、工业几何、透明通道和连续编辑的基准测试集；
保存模型、完整请求参数和结果，并重复运行同一请求观察波动；
核对尺寸是否为 16 的倍数、长宽比是否合规、PNG 是否错误启用压缩；
跨模型比较时固定 Prompt、尺寸和 quality；
单步测试与完整编辑链测试都要执行；
用图片查看器检查真实 Alpha 通道和边缘光晕；
逐字检查海报、信息图和包装文字；
统计质量、延迟、失败、重试与单张合格图成本；
从小流量灰度上线，并保留快速回滚开关。

对我来说，GPT Image 2.5 提示词是视觉规格的起点，不是结果保证。我会把交付物和每张参考图的角色写清楚，把“要改”和“要保留”分开，再配合单变量迭代和逐项验收。这样做以后，GPT Image 2.5 图片生成和编辑才能更稳定地进入真实工作流。

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