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GPT Image 2:OpenAI GPT Image 2,在模型頁面與 API 中實現精準文字排版 | RunComfy

openai/gpt-image-2/text-to-image

依照文字或提示詞生成精準、符合品牌需求的圖片,具備可靠的圖片內文字、多語言渲染,以及快速、可擴充的輸出,適合電商與行銷視覺。

生成圖片的長寬比。
輸出解析度。
圖片畫質。
輸出圖片格式。
Idle
Price per image (quality × resolution): low $0.010 / $0.020 / $0.030, medium $0.060 / $0.120 / $0.180, high $0.220 / $0.440 / $0.660 for 1K / 2K / 4K.

GPT Image 2 圖片創作簡介

OpenAI 的 GPT Image 2 可將文字生成可直接投入製作的圖片,每張圖片 $0.1,並能精準呈現圖片內文字與 Logo。它以高度遵循指令的生成能力、多語言文字渲染及一致的品牌視覺,取代手動拍攝、圖庫搜尋與複雜遮罩;為電商團隊、設計師和行銷流程簡化素材製作,省去反覆猜測版面的繁瑣過程。開發者可直接在瀏覽器中使用 RunComfy 上的 GPT Image 2,也能透過 HTTP API 呼叫,無須自行部署或擴充模型。
適合:電商產品圖片 | 高轉換廣告視覺 | 品牌素材在地化

OpenAI / GPT Image 2#


GPT Image 2 是 OpenAI 推出的文字轉圖片模型,可根據文字提示詞回傳高品質圖片。在 RunComfy 上,它支援選擇輸出解析度與長寬比,適合產品示意圖、行銷視覺、概念藝術和設計探索。


輸出格式:解析度:1K、2K、4K / fps:n/a / 長度:n/a / 長寬比:1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9 / 音訊:n/a


核心亮點#

  • 高度遵循指令:GPT Image 2 能準確理解包含多個元素的提示詞、版面線索與風格限制。
  • 可靠的圖片內文字:對嵌入文字與 Logo 的處理有所改善,有助於生成更乾淨的招牌、標籤和品牌素材。
  • 多語言提示詞理解:接受多種語言的提示詞,並可在許多情況下於圖片中呈現非拉丁字元。
  • 多次迭代維持一致:風格與版面更加穩定,只需少量修改提示詞即可持續沿用創意方向。
  • 適合正式製作的尺寸選項:RunComfy 提供經過篩選的解析度與長寬比,團隊無須手動調整即可快速生成方形、直式或橫式圖片。

參數#


參數必填類型預設值範圍 / 選項說明
prompt*是(*)string——用於生成的正向提示詞。
resolution否string1K1K, 2K, 4K生成圖片的輸出解析度級距。
aspect_ratio否string1:11:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9生成圖片的長寬比。

使用方式#


  1. 開啟 RunComfy 模型頁面,從 Models 目錄中選擇 GPT Image 2。
  2. 依照目標輸出選擇解析度級距(1K、2K 或 4K)與長寬比(1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9 或 21:9)。
  3. 撰寫清楚的提示詞,描述主體、環境、光線、風格,以及必須在圖片中呈現的文字。
  4. 加入鏡頭角度、構圖或配色等限制,在不過度堆疊要求的前提下引導模型。
  5. 按下 Generate,透過 GPT Image 2 建立圖片;結果完成後檢查預覽。
  6. 每次只調整少量文字進行迭代,以便判斷各項修改帶來的影響。
  7. 下載結果;也能依 GPT Image 2 目前提供的功能,透過 RunComfy 介面或 API 再次生成。

提示詞與參考技巧#


  • 清楚說明主要主體、環境與氛圍,讓 GPT Image 2 優先處理正確的視覺元素。
  • 如需圖片內文字,請將確切文案放在引號中並盡量保持簡短,以提高可讀性。
  • 如需在圖片中呈現多語言文字,請指定語言與文字系統(例如日語假名),減少歧義。
  • 使用三分法、特寫、俯拍等構圖術語來限制畫面,減少意外結果。
  • 需要多個版本時,維持核心指令不變,每次只修改一個屬性,讓 GPT Image 2 維持一致性。
  • 避免互相衝突的指令(例如同時要求「無文字」與招牌),也不要堆疊過長的風格清單。
  • 如果 RunComfy 日後開放編輯流程,請使用精準遮罩和簡短編輯提示,讓 GPT Image 2 聚焦在目標區域。

GPT Image 2 與其他模型的比較#


  • 相較 GPT Image 1.5,GPT Image 2 的提示詞遵循能力更強,文字與 Logo 渲染更可靠;在部分服務商環境中,通常也被報告支援更大的原生解析度(實際情況可能因平台而異)。
  • 主要改進:使用者回饋與技術資料普遍提到,它具備更好的多語言處理、更精準的版面及更高的重複生成一致性。
  • 理想情境:需要安全符合品牌規範、重視圖片中文字、嚴格遵循指令並在迭代中維持一致時,可選擇 GPT Image 2。
  • 與優先追求風格的模型(如 Flux 2)或寫實人像領先模型(如 Nano Banana Pro)相比,本模型更著重精準控制、版面與嵌入文字準確性;若更重視極致風格化或特定人像寫實效果,可選擇其他模型。

簡而言之,RunComfy 上的 GPT Image 2 在品質、控制力與可靠文字渲染之間取得平衡,適合正式製作流程。


還可以嘗試的模型#


  • GPT Image 1.5 — 上一代模型,適合比較測試或較簡單的提示詞。
  • Flux 2 — 風格化與藝術變化更強,適合插畫類視覺。
  • Seedream 4.5 — 擅長電影感敘事與跨場景氛圍營造。
  • Nano Banana Pro — 寫實效果出色,尤其適合人像與產品。
  • Z-Image-Turbo — 需要快速草稿時可選的輕量高速方案。

官方資源#


  • OpenAI 模型說明:https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
  • OpenAI GitHub:https://github.com/openai

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常見問題

與先前的文字轉圖片模型相比,GPT Image 2 有哪些主要改進?

GPT Image 2 提升了指令遵循能力,最高支援 4K 解析度,並大幅改善圖片內文字的渲染效果。它也支援多語言提示詞,相較早期 GPT Image 版本,創作者在語言選擇與視覺細節方面擁有更大彈性。

GPT Image 2 進行文字轉圖片時有哪些技術限制?

GPT Image 2 支援最高約 830 萬總像素(約 4K 解析度),每張圖片的最低限制約為 655,360 像素。長寬比選擇相當彈性,但過寬或過高的畫面會被自動調整尺寸。提示詞 token 上限遵循標準 OpenAI API 限制;文字轉圖片工作通常可使用數千個 token。

在 GPT Image 2 文字轉圖片流程中可以使用多少張參考圖片?

目前,GPT Image 2 在局部重繪或編輯時允許輸入單張參考圖片,但不像完整的 ControlNet 組合那樣正式支援同時輸入多張圖片。不過,進階封裝工具或以圖層為基礎的處理方式,可能模擬雙參考輸入,以提升文字轉圖片的一致性。

如何將 GPT Image 2 從 RunComfy Playground 測試移轉到正式 API?

可以先在 https://www.runcomfy.com/playground 使用免費試用點數測試 GPT Image 2。投入正式環境時,再切換到 RunComfy API 層;它使用與模型頁面相近的端點,驗證方式和模型選擇參數也維持一致。只要將 model 參數設為 'gpt-image-2-2026-04-21',即可取得一致的文字轉圖片結果。

GPT Image 2 能比其他文字轉圖片系統生成更寫實的結果嗎?

可以。GPT Image 2 在寫實效果方面具備競爭力,尤其適合產品、棚拍和品牌情境。Nano Banana Pro 等部分競品在超寫實人像上可能仍略有優勢,但 GPT Image 2 在版面準確性、多語言文字呈現和 Logo 忠實還原方面表現突出,這些能力對高階文字轉圖片流程非常重要。

GPT Image 2 如何處理文字轉圖片中的圖片內文字和 Logo?

GPT Image 2 的架構針對嵌入文字和 Logo 的準確版面與清晰度進行最佳化,因此招牌、標題或品牌標誌能更自然地融入畫面,是提升文字轉圖片一致性的重要進展。

GPT Image 2 能在文字轉圖片工作中理解並輸出非英語文字嗎?

可以。GPT Image 2 支援多語言理解與渲染,包括日語、韓語、中文、印地語和孟加拉語,讓生成圖片直接呈現母語標題或標籤,無須手動後製。

GPT Image 2 的智慧路由層如何提升文字轉圖片效率?

GPT Image 2 的智慧路由層會依照文字轉圖片提示詞,自動選擇更合適的生成設定,包括解析度、構圖比例與資源分配。這能減少反覆嘗試,並讓原型測試與高吞吐量正式生成都維持穩定品質。

與電影感或藝術類模型相比,GPT Image 2 最擅長哪些工作?

GPT Image 2 最適合強調指令、結構與清晰度的工作,例如產品攝影、廣告、UI 原型圖或科學插圖。Flux 2 等藝術模型可能更擅長風格化圖片,而 GPT Image 2 在精準、指令明確的文字轉圖片與一致視覺邏輯方面更具優勢。

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