4个实测案例告诉你：chatgpt的Image2 到底强在哪

但这次 ChatGPT 新出的 Image2， 我第一反应是：不一样了。 它最让我震惊的一点是：一句话，就能出可用结果。 为什么我说它不一样 我不讲参数。 只讲普通创作者最在意的四件事。 Image2 这次给我的感觉是： 不是 100% 完美， 但已经到了“可读、可修、可交付”的阶段。 对于做内容的人，这个变化非常大。 你不需要每张图都回到 PS 从头补字。 一句话：Image2 让我第一次觉得，AI 生图真正进入“能稳定干活”的阶段了。 如果你愿意，我下一篇可以直接写一版： 《5 个可直接复制的 Image2 提示词模板（公众号 / 海报 / 产品图）》 你也可以把你的使用场景发我， 我按你的场景给你配一套能直接用的提示词。

别再只让 AI 画美女了，Image2 真正强的是这些玩法

大家好，我是饭米粒 上一篇 Image2 提示词合集发出去后，反馈还不错。 很多朋友说： 原来 AI 画图，关键不是会不会画， 而是会不会描述。 所以这次我继续整理了一批更有意思的 Image2 case。 和上一篇不太一样，这次不只是“好看图”。 主题为：飞天神女 四幅画分别是： 飞天神女 千手观音 胡姬野物舞 嫦娥奔月 结尾 这次的 Image2 case 就先整理到这里。

从想到实现，使用 Image2 ，卖家实现了AI生图自由

所以如果你问我，为什么这次我会比较看好“稳卖接入 Image2”这件事，我会说，因为它不是简单地在堆一个新模型，而是在继续缩短卖家从“我知道应该怎么做”到“内容今天就能做出来”的距离。 如果你正想试试 Image2 到底适不适合自己的店铺，最省事的方式就是直接在稳卖Agent里拿这部分积分先把真实场景跑一遍。

复制就能用的 Image2 绘画提示词

大家好，我是饭米粒 玩AI绘画的小伙伴应该都有同感：同样用Image2模型，别人出图高级又有质感，自己输入半天指令，画面要么杂乱跑偏，要么风格不对、细节拉垮。 前面两期已经给大家整理过一批实用Image2通用提示词，后台很多朋友催更，想要更多场景化、成品可直接套用的高质量指令模板。 这期直接给大家整理10+类专属Image2精准提示词合集： 从四大美女国风明信片、竖版科普百科图、RAG漫画学习卡片， 到微缩地标沙盘模型、多款手绘信息图、粉笔板书、数学可视化、菜谱、老黄历、盗梦空间反重力城市 --纵横比9:16 以上就是本期给大家整理的Image2全场景高质量提示词合集，覆盖国风文创、科普信息图、手绘卡片、地标模型、知识可视化、创意场景插画等超多常用方向。 所有提示词都做了结构化优化，适配Image2模型逻辑，直接复制、替换关键词就能生成同款质感图片，省去自己反复调试指令的时间。

从Image2到Midjourney，一场血腥的技术哲学道统之争

生图标准，正在被重写 作者| 大先生 用Image2几天后 我突然想到Midjourney怎样了？ AI生图圈一直以来都有个都市传说： 新模型三天降智，五天没热度 然后大家回到原来的工作流，该用啥用啥 但Image2不一样，用了几天之后，我意识AI生图的价值判断标准开始变了。 Image2带来的冲击不只在于“它也能画得好看”，而在于它把过去AI生图里最难受的几个问题，文字、局部修改、连续编辑、复杂指令执行、空间判断，做到了像素级别的可控性。 可控性在工作中，向来珍贵。 相同提示词下，左：Midjourney7右：Image2 Midjourney依然在美学上体现个性 Image2能精准给出了文字信息 从2022年到2025年，Midjourney无论营收还是技术上，都是王者 但在2025年之后，Midjourney的处境就开始变得微妙： 直到Image2出现，把灵感抽卡，向精确生产推进了一大步。这背后，其实是一场技术哲学道统之争。

图像相似程度

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def classify_gray_hist(image1,image2 ,size=(256,256)): image1=cv2.resize(image1,size) image2=cv2.resize(image2,size) hist1=cv2 .resize(image2,size) sub_image1=cv2.split(image1) sub_image2=cv2.split(image2) sub_data=0 ): image1=cv2.resize(image1,(8,8)) image2=cv2.resize(image2,(8,8)) gray1=cv2.cvtColor(image1 =cv2.resize(image1,(32,32)) image2=cv2.resize(image2,(32,32)) gray1=cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY

图像融合边缘强度以及拉普拉斯融合的代码

实现：Python代码import cv2import numpy as np​# 读取图像image1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)image2 ): # 计算边缘强度 edge_strength1 = edge_strength(image1) edge_strength2 = edge_strength(image2)​ Image', fused_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()MATLAB代码% 读取图像image1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');​% 拉普拉斯边缘检测laplacian1 = edge(image1, 'laplacian');laplacian2 = edge(image2, ' (edge_strength1 + edge_strength2);​% 融合图像fused_image = weight1 * double(image1) + weight2 * double(image2

小红书&抖音最受欢迎的GPT Image2七大神仙提示词排行

【说站】Python dHash算法如何使用

([image2],[0],None,[256],[0.0,255.0])  # 可以比较下直方图  plt.plot(range(256),hist1,'r')  plt.plot(range(256 ):  hist1 = cv2.calcHist([image1],[0],None,[256],[0.0,255.0])  hist2 = cv2.calcHist([image2],[0],None .resize(image2,size)  sub_image1 = cv2.split(image1)  sub_image2 = cv2.split(image2)  sub_data = 0  for ):  image1 = cv2.resize(image1,(8,8))  image2 = cv2.resize(image2,(8,8))  gray1 = cv2.cvtColor(image1  cv2.resize(image1,(32,32))  image2 = cv2.resize(image2,(32,32))  gray1 = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY

动手练一练，用 CSS Checkbox Hack 技术制作一个响应式图片幻灯

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