很多人用了 GPT Image 2 之后，第一反应都是：
“它好像很强，但我就是画不出来。”
其实问题不在模型。
而在提示词。
很多人写提示词，喜欢越写越复杂，最后像在写小说。
但真正能稳定出图的提示词，核心只有两个字：
拆解图，通用可替换主题
拆解图类
拆解图，通用可替换主题
请根据【主题】自动生成一张“博物馆图鉴式中文拆解信息图”。
要求整张图兼具真实写实主视觉、结构拆解、中文标注、材质说明、纹样寓意、色彩含义和核心特征总结。你需要根据【主题】自动判断最合适的主体对象、服饰体系、器物结构、时代风格、关键部件、材质工艺、颜色方案与版式结构，用户无需再提供其他信息。
整体风格应为：国家博物馆展板、历史服饰图鉴、文博专题信息图，而不是普通海报、古风写真、电商详情页或动漫插画。背景采用米白、绢纸白、浅茶色等纸张质感，整体高级、克制、专业、可收藏。
光质描述 × 风格锚点 × 氛围词 = 结构化语法
最近科技圈最火的话题，离不开 GPT-Image-2。
上线即刷屏。电影级画质、精准的文字渲染、一致性极强的角色生成——很多人第一次用的时候，脑子里冒出的第一个想法是：这东西，真的超过 Midjourney 了。
但很快，分化出现了。同样用 GPT-Image-2，有人能生成「便利店深夜、霓虹灯照在顾客脸上的电影感剪影」；有人输入「一个人站在霓虹灯下」，出来的图建筑风格像欧洲古城，人物像20世纪的广告牌。
这两年，很多人都有一种相似的感受：工具在变多，但“可用的工具”反而变少了。软件更新越来越快，平台功能越来越复杂，注册、试用、订阅、续费成了使用前的固定流程。看上去选择很多，真正能长期、稳定、无成本使用的，却并不多。这种感受并非来自某一个具体产品，而更像是一种被普遍体验到的节奏变化——技术在前进，但使用门槛也在同步抬高。
用 AI 生过图的人都有一个共同烦恼：出来的图是一张「死图」。不管你用的是 Midjourney、DALL·E 还是 GPT Image 2，最终拿到手的都是一个扁平的 PNG。想挪一下标题位置？重新生。想换个背景颜色？重新生。想把产品图单独拿出来？打开 PS 慢慢抠。每次改一丁点东西都得重新跑一遍完整的生图流程。效率全浪费在这种来回折腾上了。但最近我发现 ChatGPT 的 Image 2 悄悄解锁了一个能力，试完之后我直接坐直了——它能帮你生成 PSD 分层文件。不是那种一层到底的假 PSD。是真的把画面里的每个元素拆到独立图层上，在 Photoshop 里打开就能直接拖、直接改。
1.发型设计
玩法： 上传人物照片，让AI以九宫格形式生成该人物的不同发型效果图。
提示： “请根据这张人物照片，生成一个包含9种不同发型的九宫格图片。
