gpt-image-2-5-prompt-atlas 是什么?50 条 gpt-image-2.5 提示词，附实际生成画面

中文导读

这个仓库把 50 条 gpt-image-2.5 提示词和它们实际生成的画面放在一起，并标注了每条使用的模型档位、分辨率、耗时和费用。内容分为两端：20 条短提示词只给一个想法，用来看模型自行发挥的效果；30 条长 brief 则把画布、光线、材质和画面文字都写清楚，用于需要精确控制的成图。仓库还包含一份 Flare 与 Sunburst 档位的实测对比。适合想了解提示词长度与约束程度如何影响生成结果的开发者与设计者参考。

根据 GitHub 公开数据,该项目未标注编程语言,开源协议未注明,创建于 2026-09-11,最近更新于 2026-09-24,目前有 105 个 Star。

项目介绍

这个仓库收集了 50 条面向 gpt-image-2.5 的图像生成提示词，每条都附上模型实际产出的画面，并记录了生成时使用的模型档位、quality、宽高比、分辨率、图像 token 数、耗时和费用。

内容分成两部分：20 条 Showcase 短提示词，每条只给一个想法，用来看模型在少约束下会自行补足什么；30 条 Craft cases 长提示词，从 400 到 4500 词不等，把画布、光线、材质、画面内文字和数量都写清楚，适合需要精确控制成图的场景。仓库还包含一份 Flare 与 Sunburst 两个档位的对比测试。

主要功能

• 50 条 gpt-image-2.5 提示词，每条附实际生成画面
• 20 条短提示词与 30 条完整工程化 brief 并列对照
• 每条记录模型档位、quality、宽高比、分辨率、token 数、耗时与费用
• Flare 与 Sunburst 档位的实测对比
• 提供可搜索的在线 gallery 页面

适合谁用

使用 gpt-image-2.5 做图像生成的开发者、设计师和提示词写作者，尤其是想了解提示词长度与约束程度如何影响成图的人。

快速上手

1. 打开仓库的 gallery 站点浏览全部 50 条提示词与对应画面
2. 在 showcase/ 或 cases/ 目录中找到感兴趣的条目
3. 阅读该条目的 prompt.txt 与记录参数
4. 通过条目中的 Callirra 链接在表单中直接试用该提示词

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