Kirye

[Kirye @kiryerin]

@NguynTu135869 这张专辑太美了！

[古一 @MANISH1027512]

玩了GPT-image2 一个多月了，聊下我的想法吧。

生图的重心变了。

过去用 Nano Banana Pro，可以写长提示词、结构化提示词，甚至把构图、动作、材质、镜头、参数、限制都写得很细。

因为它很擅长吃复杂指令。

你给它一份完整的设计需求单，它会努力推理、拆解、执行。
夸张形容、精准数值、明确���值、局部约束，对它来说都是有效控制词。

这也符合 Google 对 Nano Banana Pro 的定位：reasoning、world knowledge、creative controls。
它更像一个会读方案的视觉执行器。（我们社区一般叫它美工、老实巴蕉）

GPT-image2 的体感完全不同。

它更像一个拥有巨大视觉素材库和强默认审美的图像引擎。很多风格、质感、人物审美、摄影语言，其实几个关键词就能触发。

你说 CCD，它会自动拉出闪光、颗粒、廉价数码感。
你说 90s anime，它会补上赛璐璐、色块、线条和时代审美。
你说 city pop，它会连带出现黄昏、霓虹、唱片封面和昭和感。

这时候，长 prompt 反而经��变成噪音（尤其是过多的形容词、名词描绘会冲突打架），最直观的感受就是画面很脏且充满噪点。

因为你写得越满，模型需要同时平衡的语义就越多：风格、人物、动作、关系、情绪、构图、限制全部挤在一起，结果画面容易失去最初那股“出片感”。

OpenAI 官方 prompting guide 里也有一个很有意思的提醒：
minimal prompts、段落式描述、JSON-like、tag-based prompts 都可以 work。
复杂需求可以用短标签或换行来组织。
很多摄影参数也会被模型宽泛理解，更接近“画面方向”，把模型推向某个视觉区间，不是严格物理模。

这点和我的体感非常一致。

所以现在VSC社区创作者们的共识是：

先用少���高能关键词召唤画面。
再根据结果逐步加控制。
先抓风格，再修细节。
先让模型释放审美，再把它拉回轨道。

这也影响了我对“反推提示词”的看法。

看到很多推友一些超长、超结构化的提示词，一眼就能看出是 Nano Banana Pro 时代留下来的反推惯性：

试图把一张图里的构图、服饰、动作、光线、材质、镜头、氛围全部拆出来，然后堆成一份 1:1 复刻说明书。

这个方法对 GPT-image2 的收益其实没那么高。

反推出一大段超细 prompt，最后得到一张很相似的图，只完成了最低层的复刻。

更有价值的反推，应该是分析这张图真正成立的核心：

它的母体风格是什么？
它的视觉语法是什么？
它的画面构成靠什么支撑？
它最关键的触发词是哪几个？
哪些细节只是装饰，哪些词真的决定方向？

找到这���之后，用少量关键词触发母体风格，再加必要的细节控制，然后把这个风格泛化到更多场景、人物、叙事和创意里。

这才更接近 AIGC 创作。

复刻一张图，只是做样本题。
提炼一种风格，才有继续创作的空间。

日常出图，尤其是风格探索、审美测试和风格迁移，GPT-image2 已经不需要一上来写一篇完整说明书。

Nano Banana Pro 更适合吃设计需求单/结构化指令。
GPT-image2 更适合被关键词点燃。

这也是为什么我及VSC社区现在越来越少写长 prompt或者说研究结构化提示词。

对 GPT-image2 来说，最有效的提示词，往往是高密度、低噪音、能直接触发视觉记忆的那几个词。

最后，还是那句话，随着模型的进化，提示词逐渐平权，坚持多元化风格探索和审美积累，才是一个AIGC创作者的核心。

听懂掌声👏🏻

[AJ @AJ_Lei_Jean]

NMΙХX _ LІLΥ

[Kirye @kiryerin]

@MANISH1027512 😎

[Kirye @kiryerin]

@MANISH1027512 ♥

[Kirye @kiryerin]

@MANISH1027512 你的作品集太美了！我之前在尝试生成《英雄联盟》的各种英雄时，也试着画了艾希（Ashe）。

[Kirye @kiryerin]

@MANISH1027512 The album's so beautiful. I tried generated GPT with poster Katarina

[Kirye @kiryerin]

@MANISH1027512 我上次也尝试生成了锐雯（Riven）的图片。

[Kirye @kiryerin]

@fdtreesky GPT-Image 2 生成图片的效果真的很棒

[Kirye @kiryerin]

@hlibtrazanov playbook

[Kirye @kiryerin]

@MANISH1027512 谢谢你。在这几天里，我通过你分享的那些示例图片学到了很多东西。这是我用 Image 2 创作出的成果。

[Wayward @Wayward3D_]

'Asari Tickling'

Turns out the asari are the best ticklers in the galaxy, knowing all of the most ticklish and sensitive spots on the human body. Shepard didn't know this before, but now she's getting first-hand experience. And a LOT of it.

[嘉禾 @guniang555]

卖货也是拼了

[骑司Chase @qisi_ai]

“ChatGPT，你陪我段时间了，我想看看你的样子。请成一张类似你iPhone随拍的照：没有明确主题、没有刻意构图，只是很普通、甚至有点失败的快照。照略带运动模糊，光线不均、轻微曝光过度，角度尴尬，构图混乱，整体呈现出一种“过于真实的随手一拍感"，就像是从口袋里拿出手机不小心按到的自拍。”

[신짱 @Shin_chan911]

사쿠라 보인다 보여