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MODEL COMPARISON

GPT Image 1 vs GPT Image 2:同一个需求该用哪个

站内两边分别有 52 组和 488 组可复现案例。下面从擅长场景、提示词写法到实际成图逐项对照。

一句话结论

GPT Image 1 更适合长段落自然语言场景描述;GPT Image 2 更适合对话式连续修图。同一个想法在两边各跑一次往往更划算——它们"听话的方式"不一样,提示词的写法也要跟着调。

擅长场景与写法对照

GPT Image 1

长段落自然语言场景描述画面内短标题与标识文字摄影感人像与运动抓拍插画与平面风格化
按“画幅—主体—机位—光线—材质—情绪”的顺序分句写,比堆风格词稳;它对否定句的执行不算可靠,想排除的元素最好换成正面描述,例如写“干净的纯色背景”而不是“不要杂物”。

GPT Image 2

对话式连续修图自然语言描述的理解照片风格化与局部替换中文提示词直接可用
它更吃"像跟人说话一样"的描述,不需要堆砌参数词;改图时直接说"把背景换成…"比重写整段提示词更高效。

GPT Image 1 的案例

焦点给熊,窗只负责气氛焦点给熊,窗只负责气氛发丝那一缕,是这张的差分点发丝那一缕,是这张的差分点全息图表再炫,也得看转化率全息图表再炫,也得看转化率四个角落打卡,中间空着才对四个角落打卡,中间空着才对先声夺人的"HI",浪只是背景先声夺人的"HI",浪只是背景南瓜排成行,光比给到黄金时段南瓜排成行,光比给到黄金时段

GPT Image 2 的案例

这杯饮料,标点用得挺讲究这杯饮料,标点用得挺讲究这不是冒烟,是冒银河这不是冒烟,是冒银河别急着拍,先让光线也醒醒神别急着拍,先让光线也醒醒神这种设计,印刷厂看了直摇头这种设计,印刷厂看了直摇头这翅膀展开,比拉伸还标准这翅膀展开,比拉伸还标准本来想拍杯茶,杯子里开始下雨了本来想拍杯茶,杯子里开始下雨了
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