GPT Image 2.5 指南：Flare 与 Sunburst、功能和规格

GPT Image 2.5 指南：Flare 与 Sunburst 对比、功能与规格

更换 AI 生成图像的背景很容易。但在更换背景的同时，仍能控制产品、主体、文字、光照和构图，则要困难得多。

这正是 GPT Image 2.5 旨在解决的问题。

OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日发布的 GPT Image 2.5，是一个全新的图像生成与编辑模型系列，包含两个选项：

• GPT Image 2.5 Flare：用于快速、日常的图像创作与迭代
• GPT Image 2.5 Sunburst：用于更高精度的生成与复杂编辑

两款模型都可接受文字和图像输入，并输出图像。它们能够根据文字描述生成新的视觉内容、编辑上传图像、保留选定区域、渲染文字、创建透明背景素材，并支持跨多个轮次的迭代工作流。

什么是 GPT Image 2.5？

GPT Image 2.5 是 OpenAI 的图像生成与编辑模型系列，可将自然语言指令和参考图像转化为新的视觉素材。

与传统的文生图工作流不同，它并不局限于从空白画布创建一张全新的图片。它还可以处理现有图像，并应用有针对性的修改，例如：

• 更换背景
• 移除物体
• 更改产品颜色
• 更新服装
• 调整光照或一天中的时间
• 添加或替换文字
• 创建透明背景
• 保留参考图中的人物或产品
• 通过多轮操作持续编辑

这使 GPT Image 2.5 适用于电商、广告、社交媒体、产品设计、演示文稿、教育图形和创意概念开发等场景。

最重要的改进不只是图像质量，而是在进行指定修改时，能够让图像中无关部分保持更稳定。

GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 对比

OpenAI 提供了两款侧重点不同的 GPT Image 2.5 模型。

功能	GPT Image 2.5 Flare	GPT Image 2.5 Sunburst
核心优势	速度与高效迭代	最大能力与编辑精度
最适合	日常生成、草稿、变体和高产量工作流	精细构图、高难度编辑和成品级素材
输入	文字和图像	文字和图像
输出	图像	图像
编辑支持	是	是
透明背景	是	是
多轮工作流	是	是
推荐用途	快速探索与常规生产	复杂或对细节敏感的生产任务

注重速度时选择 Flare

OpenAI 将 GPT Image 2.5 Flare 描述为其面向日常工作的最快高质量图像模型。

它适用于：

• 测试多种视觉方向
• 制作社交媒体变体
• 生成电商生活方式图片
• 创建早期营销活动概念
• 迭代背景、光照或颜色
• 批量制作常规素材
• 在最终细化前开发草稿

根据 OpenAI 的说法，Flare 的图像质量高于 GPT Image 2，同时将延迟降低了 50%。

这并不意味着每一张 Flare 结果都可以立即发布。复杂排版、精确布局、手部、反射以及细小产品细节仍应进行审核。

注重精度时选择 Sunburst

GPT Image 2.5 Sunburst 是该系列中能力更强的模型。

它更适用于：

• 精细的产品图像编辑
• 复杂构图
• 对参考保真度敏感的角色创作
• 包装和广告概念
• 含有重要文字的图像
• 必须保持早期修改稳定的多步骤编辑
• 需要更严格视觉控制的最终素材

当错误的标志、服装细节、产品形状或标签会导致结果无法使用时，Sunburst 可能是更强的选择。

一种实用工作流是：先使用 Flare 探索概念，在需要更高精度时，将最强的方向转移到 Sunburst。

根据文字描述创建图像

最简单的 GPT Image 2.5 工作流从文字提示词开始。

简短提示词可以说明主体，但适用于生产的提示词通常应描述：

1. 主要主体
2. 环境
3. 构图
4. 相机角度
5. 光照
6. 材料和纹理
7. 预期用途
8. 不得出现的元素

例如，电商卖家可以使用以下提示词创建香水产品图像。

可直接复制的提示词

创建一张高级电商产品摄影图，画面中只有一只装有淡琥珀色液体的透明长方形香水瓶。

将瓶子放置在浅米色石灰岩底座上，背景为温暖的中性色。使用从左侧射入的柔和午后阳光，让光线在玻璃上形成可控的高光，并在表面形成自然阴影。

使用竖版 4:5 构图。将瓶子置于画面下方中间区域，顶部留出干净的负空间，以便可选的营销文案使用。

呈现真实的玻璃厚度、液体折射、石材细微瑕疵和准确的接触阴影。

不要添加花朵、珠宝、丝带、额外瓶子、品牌文字、标签、标志、水印或装饰性道具。

生成图像 01

GPT Image 2.5 文生图结果

该提示词将主体、环境、光照、构图、材料和负面限制分开描述。

这让模型更少有机会虚构不必要的物体或品牌元素。

根据参考照片生成新图像

参考图像可以向模型提供难以用文字完美描述的信息。

根据任务不同，参考图可以提供：

• 产品形状
• 包装结构
• 角色身份
• 面部特征
• 服装
• 配色方案
• 艺术风格
• 构图
• 材质细节

提示词应清晰说明上传图像的作用。

例如，如果上传照片是产品参考图，应说明它应控制产品的外观，而不是整个构图。

可直接复制的提示词

仅将上传的产品照片作为产品的视觉参考。

将同一产品放置在干净、高级的客厅环境中，配有浅橡木家具、暖白色墙面、柔和自然日光和克制的中性风格布置。

保留产品原有的形状、比例、颜色、材质、表面细节、按钮、开口和结构。

仅改变环境、光照、相机构图以及周围的生活方式场景。

不要重新设计产品。不要添加参考图中不可见的标志、标签、按钮、附件、配件、图案或功能。

使用适用于 Shopify 产品页面和社交媒体广告的竖版 4:5 构图。

生成图像 02

GPT Image 2.5 基于参考图的产品结果

“仅将上传图像作为产品参考”这句话定义了模型应保留什么，以及可以创造什么。

对于产品准确性至关重要的商业图像，这一区分尤为重要。

使用自然语言编辑现有图像

GPT Image 2.5 还可以通过文字指令编辑现有图像。

常见请求包括：

• 将背景替换为摄影棚场景
• 移除左侧物体
• 将夹克从黑色改为海军蓝
• 添加柔和的晨光
• 在保留布局的同时替换标题
• 将产品包装从亮面改为哑光
• 在主体周围增加更多负空间
• 将素材转换为竖版构图

清晰的编辑提示词应明确三件事：

• 应该改变什么
• 必须保持不变什么
• 最终图像应呈现什么样子

可直接复制的提示词

将现有背景替换为干净的暖白色摄影棚。

保持产品的形状、颜色、比例、标签、瓶盖、反射和位置不变。

在产品正下方添加柔和自然的阴影，使其保持贴合于表面。

不要改变产品设计、相机角度、裁切或包装文字。

生成图像 03

GPT Image 2.5 背景编辑结果

如果没有保留指令，图像模型可能会将请求视为允许重新诠释整张图片。

对于电商编辑，以下短语很有用：

• 仅更改背景。
• 保持产品不变。
• 保留原始比例。
• 不要修改包装文字。
• 保持相同的相机角度和裁切。
• 不要添加新的配件或品牌元素。

修改一个区域，同时保留其余部分

最实用的图像编辑能力之一是局部修改。

用户无需重新生成整张图像，而可以请求修改某个特定区域。

可直接复制的提示词

仅将桌子右侧的红色陶瓷杯改为哑光黑色。

保持人物、服装、手部、桌子、背景、光照、阴影、构图和所有其他物体不变。

新杯子必须与原杯子保持相同的位置、大小、朝向和接触阴影。

生成图像 04

GPT Image 2.5 局部编辑结果

关键不仅是指出要替换的物体。提示词还定义了不变量——不应移动或改变的细节。

这种方法适用于：

• 产品颜色变体
• 包装更新
• 服装更换
• 背景清理
• 道具替换
• 季节性装饰
• 广告本地化
• 轻微布局修正

即使指令精确，用户也应将编辑后的图像与原图进行比较。小文字、面部细节、手指、标志和反射仍可能意外变化。

在不丢失早期编辑的情况下进行多项修改

图像编辑通常不止需要一条指令。

用户可能先更换背景，再调整光照、移除物体、更新文字，最后更改宽高比。

GPT Image 2.5 支持多轮编辑，使这些修改可以按顺序完成，而不是塞进一条过于复杂的提示词中。

一个工作流可以如下进行：

1. 将背景替换为温暖的中性摄影棚。
2. 保留新背景，并使光照更柔和。
3. 保留背景和光照，然后移除产品旁边的小物体。
4. 保留所有先前编辑，并在产品上方增加更多负空间。
5. 保留最终构图，并将图像转换为竖版布局。

这通常比一次请求所有修改更容易控制。

不过，多轮一致性并不完美。经过多次编辑后，应将最新结果与原始图像以及此前已批准的版本进行比较。

尤其应注意：

• 产品比例
• 面部身份
• 包装文字
• 服装结构
• 颜色准确性
• 小型配件
• 重复视觉图案
• 背景几何结构

如果重要细节开始漂移，应返回最近一个可接受的版本，而不是继续编辑已劣化的结果。

生成透明背景图像

GPT Image 2.5 可以生成或编辑带有透明背景的图像。

这适用于：

• 电商产品抠图
• 网站组件
• 演示文稿素材
• 目录布局
• 贴纸
• 平面设计构图
• 广告模板
• 社交媒体叠加元素

透明输出需要使用支持透明度的格式，例如 PNG 或 WebP。

可直接复制的提示词

创建一张干净的产品抠图，呈现一只从前方 45 度角观看的黑色皮革手提包。

展现真实的皮革纹理、缝线、金属五金和自然边缘细节。

将手提包置于完全透明的背景上。

不要添加地面、墙面、阴影框、文字、标志、水印、支架、模特、手部或装饰物体。

生成图像 05

GPT Image 2.5 透明背景结果

生成后仍应检查透明度。

请检查以下区域的边缘：

• 头发
• 毛发
• 玻璃
• 流苏织物
• 反光金属
• 半透明材质
• 柔和阴影

这些区域可能需要额外清理，才能使素材达到专业使用标准。

保留参考图像中的主体

在生成特定人物、产品、角色或设计的图像时，参考保真度十分重要。

GPT Image 2.5 可以使用上传图像来保留可识别特征，同时更改场景或构图。

可直接复制的提示词

将上传的人像作为成年主体的身份参考。

保留主体可识别的面部结构、发型、发色、肤色和整体视觉外观。

将主体置于一间采光柔和的现代办公室内，靠近一扇大窗户。使用自然的坐姿和专业编辑摄影风格。

仅改变环境、服装、姿势和相机取景。

不要显著改变主体表观年龄、面部比例、族裔特征或可识别身份。

生成图像 06

GPT Image 2.5 参考人像结果

用于商业用途时，请仅上传您拥有或获得使用许可的图像。

生成结果中的身份一致性也应视为近似效果，而不是对某人真实外貌、身体、服装或行为的证明。

渲染文字、标签和简单图表

文字渲染历来是图像模型较为困难的领域。

GPT Image 2.5 提升了生成以下内容的能力：

• 标题
• 产品标签
• 简短说明文字
• 标牌
• 菜单
• 包装概念
• 演示图形
• 简单图表
• 教育图示
• 社交媒体图形

要提高文字准确性：

1. 将所需的准确文案放入引号中。
2. 控制文字数量。
3. 明确文字应出现的位置。
4. 指定层级、对齐方式和对比度。
5. 说明不得添加其他文字。
6. 发布前检查每一个字符。

可直接复制的提示词

创建一张干净的竖版产品发布图形。

将一只哑光白色可重复使用水瓶置于构图下方中央，背景为低饱和蓝色。

在顶部使用粗体白色无衬线大写字体添加准确标题 "REFILL. REUSE. REPEAT."。

在标题正下方使用较小的白色文字添加准确副标题 "Designed for everyday hydration."。

使用居中对齐、充足留白和强可读性。

不要添加任何其他单词、字母、标志、标签、符号、水印或装饰性文字。

生成图像 07

GPT Image 2.5 文字渲染结果

即使文字生成能力有所提升，包含价格、法律声明、技术规格、健康宣称或强制包装信息的图像仍应进行人工审核。

对于关键商业内容，先生成视觉图像，再在设计工具中添加最终排版，可能仍然更安全。

GPT Image 2.5 技术规格

以下规格基于 OpenAI 的官方图像生成文档。

规格	详情
模型	gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst
输入	文字和图像
输出	图像
质量设置	low、medium、high、xhigh、max、auto
推荐方形尺寸	1024 × 1024
推荐横版尺寸	1536 × 1024
推荐竖版尺寸	1024 × 1536
自定义尺寸	宽度和高度必须为 16 的倍数
支持的宽高比范围	从 1:3 到 3:1
最大边长	任一边不得超过 3,840 像素
最小总像素数	655,360 像素
最大总像素数	8,294,400 像素
实验性分辨率范围	高于 2560 × 1440 的分辨率属于实验性范围
输出格式	PNG、JPEG、WebP
压缩控制	JPEG 和 WebP 可用
透明背景	PNG 和 WebP 支持
部分图���流式输出	支持 0–3 张部分图像；实际返回数量可能更少
多图生成	通过 Image API 的 n 参数支持
微调	不支持
函数调用	不支持
结构化输出	不支持

更大的图像并不一定意味着更好的图像。

正确尺寸取决于最终投放位置：

• 方形图像适用于电商平台商品列表和目录卡片
• 竖版图像适用于社交媒体和移动端产品页面
• 横版图像适用于横幅、演示文稿和广告
• 透明抠图适用于灵活的设计布局

更高的质量设置可能会改善细节，但也可能增加处理时间和成本。并非每个草稿都需要最高设置。

GPT Image 2.5 已知限制

GPT Image 2.5 改进了生成与编辑能力，但并未消除人工审核的必要性。

复杂请求可能需要更长时间

OpenAI 指出，复杂提示词最多可能需要两分钟。

涉及多张参考图、详细文字、精确布局或多项同时编辑的提示词，通常比简单生成请求需要更多处理时间。

文字仍可能包含错误

文字渲染已有改进，但小字号、长段落、密集包装文案和复杂排版仍可能出现错误。

务必核对：

• 拼写
• 标点
• 价格
• 产品名称
• 单位
• 法律文案
• 联系方式
• 成分列表
• 宣称与免责声明

身份和品牌一致性可能漂移

重复出现的角色、产品、标志和品牌系统可能在不同生成结果之间发生变化。

模型可能会改变：

• 面部比例
• 头发长度
• 产品尺寸
• 标志形状
• 包装文字
• 服装细节
• 颜色值
• 配件位置

请在整个工作流中使用相同的已批准参考图像，并反复强调重要的保留指令。

精确的结构化布局仍然困难

包含图表、表格、示意图、界面布局或多个对齐信息块的图像，可能需要多次尝试。

如果内容必须技术上完全准确，请考虑拆分任务：

1. 生成摄影或插画元素。
2. 在专业设计工具中构建最终文字和布局。
3. 人工审核完成的素材。

如何在 Flare 和 Sunburst 之间选择

最佳模型取决于具体任务，而不是通用质量排名。

任务	推荐模型	原因
早期概念探索	Flare	迭代更快
社交媒体变体	Flare	可高效测试多个方向
常规电商生活方式图像	Flare	在速度与质量之间取得良好平衡
背景替换	简单编辑使用 Flare；复杂边缘使用 Sunburst	复杂程度决定所需精度
精细产品编辑	Sunburst	更适合对精度敏感的工作
含重要文字的包装概念	Sunburst	更适合细节与文字控制
复杂多图构图	Sunburst	更能处理高要求指令
多轮细化	Sunburst	在保留早期编辑很重要时更合适
透明产品抠图	简单形状使用 Flare；复杂材质使用 Sunburst	头发、玻璃、毛发和反射需要更多处理
最终广告素材	Sunburst	更强调精细的最终输出

一个实用的决策流程是：

1. 探索阶段先从 Flare 开始。
2. 审核构图、主体准确性和视觉方向。
3. 使用最佳草稿细化提示词。
4. 如果素材需要更精确的编辑或细节，则转向 Sunburst。
5. 发布前进行最终人工审核。

从一次性生成到可重复的图像工作流

GPT Image 2.5 最有价值的用途并不是生成一张吸引人的图像。

它更大的价值在于构建可控工作流：

• 从已批准的源图像开始。
• 定义哪些元素可以更改。
• 定义哪些元素必须保持不变。
• 生成少量聚焦的变体。
• 在添加更多编辑前确定一个方向。
• 在不同轮次中完成复杂修改。
• 将每个结果与已批准的源文件进行比较。
• 检查文字、手部、面部、产品、标志和反射。
• 保存提示词和生成历史。
• 以正确的格式和尺寸导出图像。

对于电商团队，这可以支持产品抠图、生活方式场景、颜色变体、季节性营销活动、社交媒体素材和广告概念。

对于设计师和内容团队，这可以加快视觉探索，同时不会消除对布局、品牌和质量审核的需求。

GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 提供了两种不同的生产路径：一种针对速度优化，另一种针对能力优化。正确选择取决于您需要多快迭代、必须保留多少细节，以及错误视觉细节的代价有多高。

评估它们最简单的方法是：使用相同的源图像和提示词分别运行两款模型，然后比较迭代速度、细节保留、指令准确性以及所需人工清理的工作量。