GPT Image 2.5 图片生成器:Flare 与 Sunburst 驱动的 AI 创作与编辑工具
使用 GPT Image 2.5 将创意变成图片,上传参考图进行精细编辑,选择 Flare 或 Sunburst,支持最高 4K 输出。
什么是 GPT Image 2.5?
GPT Image 2.5 兼顾快速创作与更精细的图片编辑。既能根据描述生成新画面,也能以参考图为基础调整细节,保持主体与构图的辨识度。
Flare:日常快速创作
Flare 面向快速、高质量的日常图片生成,适合从创意描述开始制作视觉素材。
Sunburst:注重编辑精度
当编辑准确性更重要时,可以选择 Sunburst,并明确哪些细节需要修改、哪些部分需要保留。
按用途设置画布
选择图片比例与 1K、2K、4K 分辨率,匹配你的作品用途。
如何使用 GPT Image 2.5
从文字或自己的图片出发,三步完成创作。
1 · 选择模型与模式
在模型菜单中选择 Flare 或 Sunburst。输入提示词即可创作,添加参考图片后自动切换为图片编辑。
2 · 输入描述并设置参数
提示词最多 20,000 字符。编辑时可上传最多 16 张 JPG、PNG 或 WebP 参考图,每张不超过 30 MB,再选择比例与分辨率。
3 · 生成并下载
确认积分消耗后提交,等待任务完成,预览并下载生成结果。
GPT Image 2.5 的主要功能
从初稿生成到参考图编辑,为不同创作任务提供可选参数。
两种模型可选
Flare 与 Sunburst 均支持文生图和图生图,可直接在生成器切换。
文字生成图片
描述场景、产品、海报或插画,并指定主体、风格、光线与构图。
保留参考图关键细节
以原图指导修改,在调整光线、风格或背景时,明确保留人物特征、产品细节与构图。
最高 4K 输出
支持的比例可选择 1K、2K 或 4K,分别消耗 10、20、30 积分。
13 种比例选项
可选择自动或 12 种固定比例;27:16、16:27、9:8、8:9 仅支持 1K。
逐步迭代图片
下载生成结果,再上传为下一轮参考图。描述本轮需要修改和保留的内容,在上一版基础上继续完善。
GPT Image 2.5 参数一览
根据任务选择模型与画布。实际生成耗时取决于请求内容与服务负载。
模型版本
2
Flare 与 Sunburst
输出分辨率
4K
支持的比例最高可选 4K
参考图片
16
单次编辑最多 16 张
GPT Image 2.5 套餐与积分
无限创造力从这里开始
一次性支付。获得1年访问权限,享50%折扣,无自动续费。
适合个人和轻度用户
¥0.06 每积分
- 3,000积分/年
- 年度专属:Nano Banana Lite 无限使用
- ≈1,000 张 Nano Banana 图像
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- ≈600 张 GPT Image 2 图像
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- 包含所有风格模板
- 标准生成速度
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适合专业创作者和团队
¥0.05 每积分
- 12,000积分/年
- 年度专属:Nano Banana Lite 无限使用
- ≈4,000 张 Nano Banana 图像
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- ≈2,400 张 GPT Image 2 图像
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- 包含所有风格模板
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专为大型企业设计
¥0.04 每积分
- 45,000积分/年
- 年度专属:Nano Banana Lite 无限使用
- ≈15,000 张 Nano Banana 图像
- ≈9,000 张 Nano Banana 2 图像
- ≈9,000 张 GPT Image 2 图像
- ≈4,500 张 Nano Banana Pro 图像
- 包含所有风格模板
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GPT Image 2.5 常见问题
了解模型选择、输入限制与生成设置。
Flare 和 Sunburst 有什么区别?
Flare 面向快速的日常图片创作;Sunburst 更适合注重精度的生成与编辑。两者都支持文生图和图生图。
可以编辑自己的图片吗?
可以。点击参考图按钮添加 1–16 张 JPG、PNG 或 WebP 图片,每张不超过 30 MB,生成器会自动切换为图片编辑。描述需要修改和保留的细节后即可生成。
支持哪些分辨率与比例?
支持 1K、2K、4K,以及自动和 12 种固定比例。其中 27:16、16:27、9:8、8:9 仅支持 1K。
生成一次消耗多少积分?
GPT Image 2.5 的 1K、2K、4K 分别消耗 10、20、30 积分,均为 GPT Image 2 对应分辨率的两倍。适用于 Flare、Sunburst、文生图和图生图,失败任务接入积分返还流程。
提示词可以写多长?
最多 20,000 字符。建议写清楚需要修改和保留的部分,并在使用前检查生成结果。
可以选择透明背景或质量档位吗?
当前接入提供模型、提示词、参考图片、比例与分辨率设置,暂不提供单独的透明背景或质量档位选项。