AI 生成器
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AI图片生成器
使用GPT Image Prompt AI生成精美图片。支持文本转图片和图片转图片，多模态参考输入。
在文本生成图像中测试 GPT 图像提示
GPT 图像提示文本生成图像测试是提示从理论变为实践的地方。编写提示，生成图像，阅读结果；工作区将提示与结果并列保存，使得改进成为可指认的变化。
提示与结果并排显示
生成图像的文本会附着在图像上，因此比较两次尝试就是比较两个提示，而不是记住哪个是哪个。
更改一个字段，重新生成
主题、光线、构图和调色板是可分离的。一次移动一个字段，可以帮助你了解哪个字段实际上影响了结果。
将参考图像作为提示输入
附加参考图像并描述它应如何影响输出——风格、调色板、构图——而不是描述参考图像本身。
精确文本单独处理
必须出现在图像中的词语以字面字符串形式给出，而不是埋藏在视觉描述中被改写。
为何要用真实生成结果测试提示
提示公式只有经过实际模型验证后才有价值。
大多数提示建议未经测试。生成过程显示了公式中哪些部分会改变你主题的输出，哪些只是装饰。
如何测试文本到图像的提示
将提示草稿转变为值得保留的模板的四个步骤。
先写交付内容
在任何风格词之前，先命名图像类型、格式和用途。英雄图和缩略图对同一主题需要不同的提示。
先生成再优化
第一次结果告诉你模型忽略了哪些字段。优化未运行过的提示是在猜测。
在一组中变换一个字段
用三个不同的光线值或三个不同的构图生成相同的提示。比较就是课程。
保存有效的提示及其结果
模板只有在你能看到它产生的结果时才可复用。保持配对。
GPT 图像提示文本到图像功能
工作区为将提示转化为可重复结果提供的功能。
提示到图像生成
运行草拟的提示并在编辑器内查看结果。
逐字段提示结构
主题、媒介、环境、构图、光线、调色板和约束作为可分离输入。
参考图像输入
附加视觉内容并描述它们应如何引导生成。
文字处理方式
图像中的确切文字与视觉描述分开保留。
变体集
生成在某一字段不同的受控替代方案。
带结果的提示历史
每次尝试都会保留生成的图像，因此可以追踪改进过程。
关于GPT图像提示的常见问题
为寻找GPT图像提示示例、模板、参考工作流程和提示编写最佳实践的人提供答案。