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你是否曾对着 ChatGPT 输入「帮我画一只猫」，却发现出来的图片和脑子里想的完全不一样？问题往往不在 AI 不够聪明，而在于你给它的「指令」太模糊。Awesome GPT Image 2 API and Prompts 正是来解决这个问题的——它不是一个 AI 模型，也不是一个软件，而是一本由全球创作者共同编写的提示词词典，专门教你怎么用 OpenAI 的 GPT-Image-2 画出真正想要的东西。
2025 年底，OpenAI 在 ChatGPT 中悄然上线了 GPT-Image-2 图像生成模型。与 DALL-E 系列不同，GPT-Image-2 深度集成在 ChatGPT 生态中，支持自然语言多轮对话式修图、文字精准渲染、角色一致性、透明背景图像生成，以及标准的 OpenAI /v1/images/generations API 接口。这让它既有 ChatGPT 的对话交互体验，又具备作为后端 API 接入第三方应用的能力。
而 Awesome GPT Image 2 API and Prompts 正是围绕这个模型诞生的最大社区提示词库，由 EvoLinkAI 团队发起和维护，截至 2026 年 5 月已收录超过 580 个经过验证的高质量案例，涵盖 7 大应用场景。
如果你把 GPT-Image-2 想象成一台专业相机，Awesome GPT Image 2 API and Prompts 就像是相机厂商随附的《构图手册》——它不改变相机的参数，但能教会你怎么调焦距、选角度、用光线。具体来说，它收录的内容包括：
图1：Awesome GPT Image 2 API and Prompts 项目 Logo
{argument name="travel destination" default="冲绳"} 这样的可编辑占位符），可一键导入到 Evolink 等支持 GPT-Image-2 的平台电商从业者最大的痛点是「我的产品图永远没有广告图精致」。在电商类案例中，你可以找到如何用 GPT-Image-2 生成带特定背景、白底主图、带阴影细节图等电商场景专用图像。提示词模板甚至精确到光照角度、背景色、镜头焦距等商业摄影参数。
图2：UI 与社交媒体广告案例展示——多面板数字广告横幅网格
广告类案例是该仓库的亮点之一。图中展示的是一张 2×2 网格数字广告横幅，融合了日本旅游、护肤品、料理美食、在线教育四个主题，每个格子都包含了日语文本标签、图标、徽章等多种元素。这类复杂的组合广告图以往需要专业设计师数小时完成，现在通过一个结构化 prompt 即可一次生成。
人像类案例涵盖证件照、艺妆人像、复古胶片感、电影光效等多种风格，是个人摄影师和摄影爱好者最受益的场景。通过社区策展，每日新增的人像案例从不同摄影风格、光影设计、构图角度不断扩充。
图3：海报设计案例——复杂场景多元素合成
海报类案例数量最多，也是最能体现 GPT-Image-2 文字渲染和多元素合成能力的场景。从图中可以看到，海报案例展示了极高的文字嵌入精度——多行日文、中英文混合标题、不同字号和字重的层次感，在 GPT-Image-2 之前，这类带精确文字的海报图是文生图模型的公认难题。
图4：多种海报风格——从复古杂志风到现代极简
图5：海报案例 70 号——多语言混合与品牌元素合成
图6：角色设计案例——保持风格一致性的多角度展示
角色设计类案例解决了「同一个角色画多个 pose」的一致性难题。通过特定的提示词结构，GPT-Image-2 可以在保持角色面部特征、服装风格、配饰细节高度一致的前提下，生成不同场景、不同角度的系列图像。这对游戏原画师、漫画家和 IP 运营者来说是极大的效率提升。
图7：UI 设计案例——将产品图转化为社交媒体展示图
UI 类案例不仅包含 app 界面图设计，更重要的是教你如何把真实产品（手机、相机、化妆品）转化成精致的社交媒体展示图。这类 prompt 精确到材质质感、背景光效、阴影角度，让普通产品照也能呈现出广告大片质感。
图8：社交媒体界面——融合多种品牌元素的复杂 UI 场景
图9：GPT-Image-2 与其他模型在同一 prompt 下的输出对比
对比类案例是该仓库中最有技术价值的一类。通过控制变量法（相同 prompt、不同模型），直观展示 GPT-Image-2 在文字渲染、细节保真、光影自然度等方面相对于 DALL-E、Midjourney 等竞品的实际差距与优势。
路径一（最简单）：直接浏览 GitHub
最直接的方式是打开项目仓库，根据目录导航到感兴趣的分类，点击具体 case 文件，找到 prompt 代码块后复制使用。这适合偶尔用一用的轻度用户。
路径二（推荐）：通过 Evolink 在线体验
EvoLinkAI 提供了在线体验平台（https://evolink.ai/gpt-image-2-prompts），可以直接在网页端输入 prompt 并实时生成图像。同时支持将仓库中的案例一键导入，避免手动复制粘贴的麻烦。该平台也提供 GPT-Image-2 API 接口，可供开发者接入自己的应用。
路径三（适合开发者）：通过 API 接入
对于需要将 GPT-Image-2 图像生成能力集成到自己产品中的开发者，项目提供了完整的 API 集成指南。通过 OpenAI 标准的 /v1/images/generations 接口，只需几行代码即可实现图像生成。
每日更新的活文档：与大多数开源库「发布即冻结」不同，这个项目保持着极高的活跃度。GitHub 显示最近更新为 2026 年 5 月 22 日，README 中记录了每日新增案例的策展动态。这种持续更新意味着你手里的提示词永远不会「过时」。
11 种语言的完整文档：项目提供了英文、简体中文、繁体中文、日语、韩语、西班牙语、葡萄牙语、德语、法语、土耳其语、俄语共 11 种语言的 README 翻译，让非英语母语者也能无障碍使用。
CC0-1.0 完全开源：所有提示词内容采用 CC0（公共领域贡献）许可证，意味着你可以自由使用、修改、商业化，无需署名。这对商业产品集成非常友好。
客观来说，这个项目也有其局限：它不是一个独立的 AI 服务，而是一个提示词合集，你仍然需要一个能访问 GPT-Image-2 的账户（ChatGPT Plus 订阅或 OpenAI API 调用权限）。此外，提示词的质量高度依赖 GPT-Image-2 模型本身的版本，不同版本对同一 prompt 的输出可能存在差异。
从行业角度看，Awesome GPT Image 2 API and Prompts 代表着 AI 图像领域一个重要的趋势转变：从「模型即产品」到「提示词即产品」。当模型能力趋于同质化，如何写好一条 prompt、如何组织 prompt 库成为新的核心竞争力。这个项目建立的 580+ 案例体系，某种程度上是在为整个行业定义 GPT-Image-2 的「最佳实践标准」。其 15K+ stars 和 1574 forks 的社区规模，也证明了市场对这类提示词基础设施的强烈需求。
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