我做了一个持续更新的 GPT-Image-2 提示词网站
最近这段时间，我一直在高频使用 GPT-Image-2。
越用越有一个很强烈的感受：这个模型确实已经不是"随便输一句话试试看"的阶段了。
它在中文文字渲染、世界知识理解、界面布局生成、图片编辑和真实质感上，已经能做出很多真正可用的内容。
但另一个问题也很明显：
网上关于 GPT-Image-2 的内容很分散。
有的文章里有好案例，但没有系统整理；
有的 prompt 能用，但场景太单一；
还有很多经验其实藏在实测文章、配图、失败案例和细节描述里，很难快速复用。
所以，我干脆自己做了一个持续更新的 GPT-Image-2 提示词网站。
这个网站的目标很简单：
不是做一个"提示词堆积页"，
而是做一个更适合实战使用的 GPT-Image-2 资料库
网站地址
这个网站里有什么？
这个网站里，目前主要整理了几类内容。
1. 提示词框架
我把 GPT-Image-2 更稳定的一套写法，拆成了一个比较清晰的结构：
text
任务类型 + 主体描述 + 风格定义 + 技术参数 + 输出规格很多时候，出图效果不稳定，不是模型不行，而是描述方式太散、太模糊。
所以我把这套结构单独整理了出来，方便直接套用。
2. 可直接复制的提示词合集
现在网站里已经整理了 10 大类场景，包括：
- 电商与产品
- 品牌海报设计
- 创意字体
- 知识科普与信息图
- UI 界面复刻
- 真实摄影
- 角色与一致性
- 图片编辑与参考
- 艺术创作
- 趣味玩法
这些内容不是只给"灵感"，而是尽量做成能直接拿去试的版本。
比如电商详情页、产品白底精修、品牌海报、中文信息图、电商 App 首页、社交界面截图、胶片抓拍、联名海报、风格迁移等等，都是比较高频、也比较容易出效果的场景。
3. 高级技巧
我把一些实测下来很有用的经验也单独整理了，比如：
photorealistic这个关键词什么时候最好用- Thinking 模式和 Instant 模式分别适合什么任务
- 为什么"给出文字内容"比"描述有文字"更有效
- 怎么通过风格参考去锚定审美
- 为什么"垫图 + 编辑"通常比纯文字生成更稳
- 怎么利用 GPT-Image-2 的世界知识能力
- 信息图应该怎么写，结构会更稳
这些部分对新手尤其有帮助，因为很多问题并不是多试几次就能解决，而是从一开始提示词结构就写偏了。
4. 补充案例拆解
这部分也是我觉得比较有价值的地方。
我不只是整理原始 prompt，
也会继续把一些公众号实测文章里的案例做补充拆解，包括：
- 提取正文图片
- 分类整理可复用场景
- 补充完整图片墙
- 根据案例内容反推出更适合复用的 prompt 写法
- 加入搜索和筛选
目前已经补了一些很典型的案例来源
这些内容很适合用来做二次研究，因为很多优质案例本身并不会完整公开 prompt，但它们的思路、场景和结构，其实非常值得复用。
我为什么要做成"持续更新"的网站？
因为 GPT-Image-2 这个方向变化太快了。
新案例会不断出现，
新的玩法会不断冒出来，
而真正有价值的内容，往往不是"某一个爆款 prompt"，而是：
- 什么场景值得做
- 什么描述方式更稳定
- 什么案例能迁移
- 什么结果适合商业使用
- 什么结构更适合反复复用
所以我更想把它做成一个长期更新的资料站，而不是一篇写完就结束的总结。
这个网站适合谁？
如果你平时会用 GPT-Image-2 做这些事：
- 电商商品图
- 品牌视觉
- 海报设计
- 信息图
- 社交媒体素材
- 图片编辑
- AI 视觉内容整理
那这个网站应该会比较适合你。
你可以把它当成：
- 一个提示词库
- 一个案例库
- 一个参考站
- 一本持续更新的 GPT-Image-2 实战手册
后面还会继续更新什么？
后面我也会继续补更多内容，比如：
- 更多商业视觉案例
- 更多图片编辑类玩法
- 更多外网适合传播的英文页面内容
- 更多来自实测文章的拆解整理
- 更方便搜索和快速导览的结构
最后
如果你也对 GPT-Image-2 感兴趣，欢迎先收藏这个站：
我会继续更新。