用ChatGPT生成圖片時，很多人可能還是會輸入：「幫我畫一張○○風格的圖片。」
不過，OpenAI近期推出GPT Image 2.5後，強化了圖片生成與編輯能力，速度還提升近50%，更能理解複雜指令、保留人物特徵，並處理光線、材質與透明背景等需求。
修圖時，模型也更能控制修改範圍。使用者只要明確指定要改的部分，其他細節通常會盡量維持不變，即使連續修改，也較不容易覆蓋先前成果或降低畫質。
因此，若想控制人物長相、構圖、圖片文字，或只修改照片中的一張椅子，提示詞不能只描述「畫什麼」，還要交代主體、構圖、光線、材質、文字，以及哪些部分必須保留。
《數位時代》以下整理OpenAI官方發布的GPT Image 2.5提示詞指南，包括提示詞寫法，以及22組Prompt範例，範例涵蓋寫實攝影、資訊圖、Logo、科學教材等多種情境，讀者可依據自己的圖片、參考素材與實際需求進行調整。
第一，先定義最終成果。與其籠統地說「畫一張圖」，更該具體指出要做的是商品照片、廣告、流程圖、簡報，或其他明確成品。需求較複雜時，也可以把提示詞拆成場景、主體、細節與限制等區塊。
第二，格式沒有標準答案。簡短句子、完整段落、類JSON結構、標籤式寫法都可以採用，重點在於資訊是否容易閱讀與修改。
第三，描述真正看得見的細節。材質、光線、顏色、畫面媒介都可以明確指定。如果要寫實照片，就直接說真實攝影；如果想營造夜景、雨天或霓虹環境，也應該交代光線、尺度、色彩和氣氛，而不是只有「電影感」三個字。
第四，人物動作也要具體。例如全身入鏡、腳部完整可見、低頭看著書本，或雙手自然握住車把，都比「自然一點」更容易得到預期結果。
第五，需要正確文字就直接指定。把必須出現的文字放進引號，再描述位置、字體與排版；不希望AI自己多加內容，也可以明確要求「不要有其他文字」。
第六，修改內容和保留內容分開寫。例如「只更換衣服」，同時列出臉部、姿勢、背景、光線與構圖不得修改。
第七，多張參考圖片要分配角色。例如圖片1提供人物、圖片2提供服裝、圖片3提供背景，避免一次提供大量圖片、任由AI自行揣測用途。
第八，一次改一件事。先看上一張生成結果，再針對一項條件進行修改。如果某些細節非常重要，即使前面已經說過，後續編輯時仍應再次強調。
Images 2.5的提示詞真正重要的，是讓AI清楚知道你要什麼、畫面該長什麼樣，以及哪些地方不能自作主張；篇幅長短只是其次。
以下提示詞與圖片是編輯部根據OpenAI官方英文範例，以繁體中文重新整理並生成的版本，方便讀者閱讀；實際使用時，讀者也可以依照自己的需求再調整用詞與細節。
第一組範例示範如何控制照片風格與光線，提示詞重點在於把抽象的「我要有質感的照片」拆成可視化條件。
第二組案例是自動咖啡機資訊圖。製作流程圖或資訊圖時，重點在於說明流程、受眾，以及圖片需要傳達哪些資訊，如果只寫「做一張好看的資訊圖」，效果通常有限。
Images 2.5的其中一個重點能力是文字呈現。官方範例替一個名為Thread的街頭品牌製作廣告，並明確要求標語只能出現一次、必須清楚可讀，以及禁止額外文字。
設計Logo時，盡量要求乾淨、接近向量的形狀、明確輪廓與留白，而且必須在大、小尺寸下都保持辨識度。
提示詞建立列出明確的日期、地點與歷史準確性要求，這是因為模型可以根據真實世界背景推導部分情境，當模型本身具有足夠世界知識時，明確的時間、地點與準確性要求，就可能比一大串形容詞更有效。
故事轉漫畫時，官方建議將劇情拆成清楚的視覺節點，一格對應一個具體事件。這種寫法其實也可以延伸到分鏡、短影音腳本甚至廣告Storyboards，重點在於直接告訴AI每一幕要發生什麼。
官方建議，在生成介面預覽時，應該描述成一款真正存在、可以使用的產品，而不是模糊地要求「未來感App概念設計」。排版、資訊層級、間距與實際UI元素都值得寫進Prompt。
製作科學與教育類圖片時，建議把提示詞當成一份教學設計說明：說清楚受眾是誰、想達成什麼學習目標、畫面上必須出現哪些標籤，以及有哪些科學限制不能違背。這類圖的資訊精準度遠比畫面好不好看更重要。圖片完整後，化學式、流程箭頭與概念關係都需要人工另外檢查。
做簡報、圖表或流程圖時，官方建議提示詞應該像一份成品規格書（artifact spec），而不是一句「幫我畫一張專業簡報」。標題、實際數據、視覺階層、版面和不希望出現的設計都要直接指定。
前面介紹的是從零生成圖片，接下來則是修改既有圖片。
這類需求的提示詞，重點不只是告訴AI「要改什麼」，還要明確說明「哪些內容不能改」。OpenAI官方範例大多採用相同邏輯：先指定修改範圍，再列出需要保留的人物、背景、構圖、光線或物件細節。
以下案例使用OpenAI官方指南中的示範圖片與提示詞，整理成繁體中文版本。這一段不另外進行圖片實測，主要觀察官方如何描述修改範圍，以及如何透過限制條件降低圖片被過度改動的機率。
官方要求將圖片中的文字翻譯成西班牙文，同時保留圖片其他部分。這是最簡單的局部編輯指令之一，也很適合用來理解「只改文字、不改版面」的寫法。
官方用一張像素風圖片作為風格參考，再要求生成新的摩托車騎士。這類提示詞的重點，是讓AI知道參考圖片是用來提供視覺風格，而不是直接複製其中的主體或構圖。
這一組是官方範例中最完整的局部修改案例之一。除了要求人物換上參考圖片中的服裝，也逐一列出臉部、五官、膚色、身形、姿勢、表情、髮型與身體比例不得改變。同時，背景、攝影角度與構圖也必須保留。
當需要合併兩張或多張圖片時，不要只寫「把這些圖片融合在一起」，而是要說清楚每張圖片分別提供什麼內容。
官方範例是以第一張圖片作為主要場景，再把第二張圖片中的狗放到第一張圖片的女人旁邊。
如果希望進一步控制合成效果，也可以補充狗的比例、陰影與視線方向：
官方範例要求將商品從原始圖片中擷取出來，並放在完全透明的背景上。
這裡需要注意，透明背景不等於畫面中出現灰白棋盤格。棋盤格只是許多影像軟體用來表示透明區域的預覽方式，並不是圖片本身的背景。
官方的Sketch-to-render範例，是將草圖轉換成寫實圖片，但保留原本的配置、比例與透視關係。這類Prompt的關鍵，是把「轉換風格」和「保留結構」分開寫。否則AI可能會把草圖當成靈感來源，重新設計整個場景，而不是單純將它寫實化。
如果只需要移除一個物件，提示詞不一定要寫得很長。
這組指令的重點，是把修改範圍鎖定在單一物件，同時要求保留人物、姿勢、光線與構圖。
最後一組官方編輯範例，是將原本博物館裡的女性放進被棕熊攻擊的露營地。
這類需求不只是更換背景，還涉及人物動作、服裝、表情、環境、時間與光線。因此Prompt需要同時描述人物和新場景，並說明希望呈現的真實感。
OpenAI另外用一個章節示範，當第一張圖片已經接近需求時，如何沿用既有成果，在後續對話中逐步調整同一張圖片。
這一段我們同樣不另外生成圖片，而是直接依照官方提供的圖片與對話流程，整理並將提示詞翻譯成繁體中文跟。重點不在比較實際生成效果，而是觀察官方如何拆分每一輪修改：哪些資訊可以沿用上一輪、哪些條件需要再次強調，以及如何透過一次只修改一項內容，盡量維持原本的人物、商品或畫面設定。
第一步先把洗髮精做成夕陽公路旁的廣告看板。這組Prompt同時結合了商品參考圖、場景和精確文字要求。
接著，官方沒有重新描述整張廣告看板，只下一句：
目的就是測試在維持上一張場景內容的情況下，只修改天氣與時間。
這種修改方式的好處是，如果生成結果突然走鐘，比較容易知道是哪一個新指令造成的。
先創造一張清楚的角色參考圖，把角色的服裝、五官氣質、比例與色彩定義下來。
官方的做法並不是單純要求「幫我做一個可愛角色」，而是先建立一份能重複使用的人物設定。
這裡有一個很好用的細節：官方即使已經寫了「same character」，還是再次列出綠色服裝、相同五官比例與相同配色。
所以如果某個細節真的不能跑掉，不要只相信一句「跟上一張一樣」；重要特徵再寫一次比較保險。
官方最後還補上三種實際工作流程：室內家具替換、節慶賀卡與收藏商品設計。
這裡值得注意的是，Prompt不只在描述「產品長什麼樣」，也交代了塑膠、金屬、印刷、棚拍與零售包裝等材質與呈現方式。
把前面22組Prompt看完，會發現OpenAI其實一直在重複同一套方法。
看完上面的案例可以觀察到：生圖提示詞的長度差異非常大。例如換衣服、募資簡報、賀卡這類複雜任務，官方會詳細交代大量條件；但刪掉手中的花，只需要一句「移除花，不要改其他東西」。歷史場景也只用了兩句話。
因此下提示詞真正重要的是需求的資訊密度。需要控制的事情多，就明確寫出來；需求只有一件事，就不要為了看起來很會Prompt而硬加形容詞。
OpenAI在指南最後也提醒，生成完成後仍然需要檢查：指定文字是否正確、流程圖標示是否合理、人物與商品細節有沒有被改掉、修改是否真的只影響指定區域，以及透明素材是不是真的包含透明通道。
所以Images 2.5提示詞真正的使用邏輯，或許可以濃縮成一句話：需求越具體，它越知道哪些地方可以發揮；限制越清楚，也越不容易在你沒要求的地方自行加工。