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MODEL COMPARISON

GPT Image 1 vs GPT Image 2:同一個需求該用哪個

站內兩邊分別有 52 組和 488 組可復現案例。下面從擅長場景、提示詞寫法到實際成圖逐項對照。

一句話結論

GPT Image 1 更適合長段落自然語言場景描述;GPT Image 2 更適合對話式連續修圖。同一個想法在兩邊各跑一次往往更划算——它們"聽話的方式"不一樣,提示詞的寫法也要跟著調。

擅長場景與寫法對照

GPT Image 1

長段落自然語言場景描述畫面內短標題與標識文字攝影感人像與運動抓拍插畫與平面風格化
按“畫幅—主體—機位—光線—材質—情緒”的順序分句寫,比堆風格詞穩;它對否定句的執行不算可靠,想排除的元素最好換成正面描述,例如寫“乾淨的純色背景”而不是“不要雜物”。

GPT Image 2

對話式連續修圖自然語言描述的理解照片風格化與區域性替換中文提示詞直接可用
它更吃"像跟人說話一樣"的描述,不需要堆砌引數詞;改圖時直接說"把背景換成…"比重寫整段提示詞更高效。

GPT Image 1 的案例

焦點給熊,窗只負責氣氛焦點給熊,窗只負責氣氛髮絲那一縷,是這張的差分點髮絲那一縷,是這張的差分點全息圖表再炫,也得看轉化率全息圖表再炫,也得看轉化率四個角落打卡,中間空著才對四個角落打卡,中間空著才對先聲奪人的"HI",浪只是背景先聲奪人的"HI",浪只是背景南瓜排成行,光比給到黃金時段南瓜排成行,光比給到黃金時段

GPT Image 2 的案例

這杯飲料,標點用得挺講究這杯飲料,標點用得挺講究這不是冒煙,是冒銀河這不是冒煙,是冒銀河別急著拍,先讓光線也醒醒神別急著拍,先讓光線也醒醒神這種設計,印刷廠看了直搖頭這種設計,印刷廠看了直搖頭這翅膀展開,比拉伸還標準這翅膀展開,比拉伸還標準本來想拍杯茶,杯子裡開始下雨了本來想拍杯茶,杯子裡開始下雨了
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