与「GPTImage2」相关的搜索结果

很多人用 Seedance，是一股脑把剧情丢进去 让模型自己想镜头，结果成片节奏和角色全靠运气 我现在跑短剧的流程，其实就一句话概括： 先用 GPT-Image-2 做 3×3 九格分镜，再让 Seedance 2.0 按格子拍视频 具体做法是： 先用 Claude/豆包写一个 500–1200 字故事，强行拆成「开头钩子 → 中段发展 → 反转 → 收尾」，每段贴一个情绪标签 写一条角色说明书 Prompt，跑出主角的几张图，锁住种子值，当成所有镜头的视觉锚点 把故事压成 9 句，每句就是一个关键画面，用 GPT-Image-2 做成 3×3 storyboard 在 Seedance 2.0 里，把这张图当参考帧，给每一格写一行 shot 提示词，让它按你设计好的节奏跑视频 这样你不是在「期待模型拍出好片」，而是在先当导演，再让模型执行你的分镜。 #Seedance# #GPTImage2# #短剧工作流#

海外の方が共有してくれたちょっと面白そうなGPTimage2のプロンプトを試してみた。 架空の映画のフィルムシーンを7×8グリッドで56枚のフィルムフレーム一括作成プロンプト。 架空の映画となっている部分をちょっと改変して以前作ったショート動画の映画ポスターを参照画像としてやってみたら記憶にない映画のワンシーンの羅列が。 でもポスターのキービジュアルに引っ張られ過ぎちゃう感じだからキャラシートと映画設定を渡してやってみたほうが面白い感じになるね（なぜかグリッド枚数変わっちゃったが） 1枚目がポスターから、2枚目がキャラシートと映画設定画から。 動画生成時のコンテづくりのアイディア出しに良いかもしれません。

Art is a concentrated form of intention—— 芸術とは、意図の凝縮された形である。 これがTed Chiang氏が定義する「Art」だと、彼の講演で知った。 先は、Ted Chiang氏の講演「The Incompatibility Between Generative AI and Art」を見ました。 確かに、生成AIを使った創作は、完全に自動生成に任せる場合を除けば、最終的に人間が自分の意図を何度も注入し、選択を重ねるプロセスです。AIはそれを劇的に加速し、拡大してくれるツールに過ぎない。 講演でも指摘されていたように、優れた創作ツールは創作者により多くの「degrees of freedom（制御の自由度）」を与えるべきで、その点では現時点のAIはまだ十分とは言えないのかもしれません。 それでも、私はそうは思いません。 実際にこのプロセスを自ら繰り返し操作してみなければ、たとえその分野でどれだけ権威があったとしても、判断はどうしても表層にとどまりがちだ、と。 *画像は以上のテキストをそのままGPTImage2に投げって、「AIとして君はどう思う？」って質問したら、出力された画像だ

GPTImage2はマジで凄い いつもうちの子に着せてみたかったんだ！ このぐらいのデザインはSDXLが絶対無理で、素材が集まればLoRAトレニンーグしたらいいけど、手間がかかる、 ほかの画像生成モデルも以前にチャレンジしたことがあるけど そこまでの完成度と拡張性も高すぎる ＃AIart #識間零業#

你想白天遇到她还是晚上？ GPT IMAGE2.5 提示词： 9:16 竖版，白天自然光 × 古早 DV 录像质感 × 中式华服 × 日式和风室内 × 水墨花卉 × INS 随手抓拍。 一位 23–25 岁、明确成年的漂亮日本女性，正面朝向镜头，小头、小脸，精致紧致的鹅蛋脸，清晰流畅的下颌线与微尖下巴，五官精致、有辨识度，呈现真实自然的日本女性真人脸。 肌肤非常白皙、细腻、通透，呈干净的冷白瓷肌色调。脸部、颈部、肩部、锁骨与胸前肤色自然统一，在白天窗边自然光下出现轻微柔和高光，同时保留真实皮肤纹理与自然粉润血色。 乌黑或深棕色长发浓密柔顺，可采用松弛古典盘发 × 部分长发自然披散的造型，加入精致金属发簪、珍珠、小型花饰与少量流苏。几缕碎发自然垂落脸侧，但不遮挡主要五官。 妆容采用精致克制的东方时尚妆：冷灰棕眼影、自然纤长睫毛、细致眼线、淡淡桃粉腮红与水润红棕唇色。整体画面低饱和，但面部妆容保持正常饱和度，让五官依然有清晰视觉重点。 人物身穿华丽中式改良时装，主色采用墨黑、月白、冷青蓝与少量暗金，融合真丝、提花、刺绣、薄纱与传统盘扣元素。服装表面加入水墨花卉 / 墨花纹样，像黑色墨迹在浅色丝绸上自然晕染。 上身采用明显的大深 V 低领设计，V 型衣襟自然向下延伸，展现肩颈、锁骨与较多上胸线条；胸部视觉约为自然 E 罩杯，丰满但不过度夸张。服装结构完整、真实、自然。 人物采用正面半身构图，身体可轻微侧转约 10–15°，但脸部保持正面看向镜头。神态清冷中带一点俏皮，嘴角轻轻上扬，眼神自然、松弛。一只手可轻触发簪、长发或衣襟，另一只手自然停留在腰侧或画面下缘。 半身裁切固定为完整头顶至腰胯附近，人物占画面约 75%–85%，完整保留发型、真人面容、双肩、锁骨、深 V 衣襟、双臂主要部分与腰线。 背景为白天的传统日式和风室内，可见障子门、榻榻米、浅深交错的木结构、和纸灯、挂轴以及少量插花。明亮自然光从障子门或窗户方向进入室内，空间通透、安静、带真实生活感。 墨花元素通过水墨花卉屏风、挂画、花枝投影或室内装饰纹样呈现，避免直接覆盖人物身体或脸部。 画面采用白天版古早 DV 视觉语言：低灰度、低对比、轻微冷白偏色、细腻胶片颗粒与模拟录像噪点，加入轻微高光溢出、少量 Bloom 与非常克制的边缘拖影。整体不要阴暗，不要夜景感，不要蓝黑背景。 人物眼睛、五官、发丝和服装主体保持清晰，朦胧感主要作用于画面边缘与背景，使整体像白天窗边被旧 DV 随手记录下的一帧东方时尚影像。 整体呈现：漂亮日本女性 × 冷白皮 × 华丽中式改良服装 × 大深 V × E 罩杯视觉 × 水墨花卉 × 白天和室 × 自然窗光 × 古早 DV × 低饱和 INS 抓拍，清冷、华丽、俏皮、安静而有东方审美。 负面提示词： 夜晚，暗黑背景，蓝黑夜景，霓虹灯，昏暗照明，严重冷蓝偏色，大头，大脸，宽脸，圆脸，胸部过度夸张，V领过浅，高领，衣物滑落，衣物穿模，廉价古装，廉价Cosplay，墨迹遮脸，发饰遮眼，头发遮脸，塑料皮肤，过度磨皮，严重过曝，严重失焦，整张画面模糊，颗粒过大，动漫脸，CG脸，多余肢体，多手多指，背景杂乱，文字，Logo，水印。 #今日提示词# #GPT# #IMAGE2#.5

果蝇大脑和我们今天用的主流 LLM，Claude、gpt，image2.5，结构上有巨大区别。 人类主流玩的网络，在训练前，都是固定好了结构，Transfomer，MoE，Dense 都固定。再通过数据调整权重。 🔥果蝇大脑很有意思，网络连接极其复杂。亿万年的进化，让它多模态、低功耗、支持 flash 模式，几乎不支持 thinking 模式。 只有16.7 万个神经元，粗暴类比成 AI 模型，它大概是一个 0.026B 级别的超稀疏连接网络。 这种网络如果让人设计，一根线一根线设计，完全不可能。 现在都有人拿它来玩游戏、开车、刷视频、解魔方。 会不会里面还藏着很多类似 ResNet这种神作？ 🤔

我感觉，GPT image2，以及最新的image 2.5，大概率是炼化了大量 𝕏 创作者的生图提示词！！ 最开始的Nanobanana Pro时代，包括神佬 @berryxia 、黄sir @servasyy_ai 、歸藏佬 @op7418 、宝玉 @dotey 等等一众 𝕏 创作者们创造了大量的生图提示词，真的是百花齐放，很多让人眼前一亮的风格和图，到现在都记忆犹新。 我也在那个时候分享提示词，收获了第一批朋友的关注！ 而今天用image 2.5，几乎只需要一句话，就基本可以还原那些熟悉的效果。 所以任何技术的发展，都遵循一个规律： 前人种树，后人乘凉。

真正节省成本的办法根本不是减少失误率，那样只会增加学习成本。 直接找到最优解！一步提高投产比才是关键！ 是的，我们又来帮你省钱了！ ToAPIs 带来最新生图模型： Gpt-image2-vip (可选质量) 现在 1K最低只用 $0.0019/张 别错过！进账号主页积分免费送 别犹豫！点进去直接试用↓

兄弟们刷到一个 GPT-Image2 提示词库，我第一反应是： 这玩意涨 Star 是不是开挂了。 刚开源没几天，GitHub 直接干到 9000 Star。 在 GitHub 上见过不少项目起飞，但这种速度，真不多见。 它其实就干两件事。 但这两件事，刚好把我之前出图最痛苦的部分给拆了。 第一，一套工业级提示词引擎。 不是那种“高清、电影感、细节丰富”硬堆词的 prompt。 是真有结构、有逻辑、能复用的一套系统。 第二，一个一直在更新的模板库。 你今天刚想做某个风格，可能明天里面就多了一套现成模板。 这就很离谱。 以前出图最烦的是什么？ 反复试参数。 反复改词。 反复生成。 然后盯着结果骂一句：怎么还是这鸟样。 用这种现成结构去套，稳定性真的会高很多。 我自己翻了几天，感觉至少把以前浪费在瞎试上的时间，省回来一大截。 更狠的是，后面还跟了一套 GPT images 2 提示词合集。 这批提示词跑出来的图，质感和细节确实有点东西。 光影、材质、构图，全都不是随便糊弄的那种。 很多玩法你自己硬想，真不一定想得到。 整包 3.9GB。 基本都是市面上热度很高的那批，打开就能直接用，不用再到处东拼西凑。 提示词引擎本体在这： 3.9GB 爆款素材包在这： 说白了，做 AI 图的人已经分层了。 一种还在苦哈哈炼丹，试错，熬夜调 prompt。 另一种已经把提示词引擎和模板库当外挂用了。 效率不是差一点。 是别人还在搓木棍，你已经掏电钻了。 很多人看到的是“又一个开源项目”。 我看完只觉得，后面还靠纯手搓 prompt 出图的人，真的要被卷麻了。

还在为AI图像生成找不到稳定可靠的提示词？GPT-Image2提示词库刚开源就冲上6.6K Star，速度确实有点离谱。 这个项目主打工业级提示词引擎+模板库，还在每天持续更新。搞AI图像生成的，建议收藏。 错过这个，你可能会后悔。 🔗