ChatGPT Image 2：我们也可以做艺术

过去几年，AI 绘图发展得很快，生成质量也越来越高。对大多数人来说，它的价值在于手里多了一个能把想法更快落成视觉内容的工具。无论是一张海报、一页漫画、一张封面图，还是一页信息密度较高的说明图，很多人关心的都是它能不能稳定输出、能不能反复修改、能不能真的拿来用。

从这个角度看，ChatGPT Images 2.0 的进步，主要体现在它离真实创作流程更近了。OpenAI 在 2026 年 4 月 21 日宣布，ChatGPT Images 2.0 已在 ChatGPT 全部套餐上线；付费套餐还加入了 “images with thinking”，也就是在出图前先做一定程度的规划和细化。官方系统卡把这一代模型的提升概括为三个方面：世界知识更强，指令遵循更好，对高细节尤其是密集文本图像的处理能力更强。

这件事对普通用户的意义很直接。过去，很多人面对 AI 绘图时，会把门槛理解成“会不会画”。现在更常见的门槛，是能不能把自己想要的东西说清楚。你不必先学复杂的软件，也不必真的具备绘画能力，可以直接用自然语言描述目标、风格、版式、文字、比例和修改要求，让模型帮助你把想法一步步落下来。对土木方向的使用者来说，这一点尤其重要。需求说得越清楚，模型越容易把工程逻辑、论文表达和图像组织做对；需求说得含糊，生成结果往往就会停留在表面，甚至做出“看起来有点像，但不能直接用”的素材。

同时也要把一件事说清楚：AI 只能帮助人把想法实现出来，不能替代人去形成想法。它可以提高表达效率、压缩制图时间、提供新的视觉组织方式，但研究主题是什么、图里要讲什么、哪些信息重要、哪些内容需要取舍，这些判断始终来自人本身。工具只能放大已有的思路，不能凭空替代思考。

一、它到底是什么：从“画图模型”到“会理解图文关系的多模态生成器”

从目前公开信息来看，ChatGPT Image 2 属于建立在多模态语言模型路线之上的图像生成能力。早在 2025 年 OpenAI 介绍 4o 图像生成时，就已经给出过比较重要的线索：它希望直接建模文本、像素等多模态信息之间的联合关系，并通过“tokens → transformer → diffusion → pixels”的路线，把语言理解、上下文推理和图像解码连接起来。OpenAI 也提到，这条路线的优势包括更强的世界知识、更好的文字渲染、更原生的上下文学习能力，以及统一的后训练体系。

理解这一点后，就更容易明白为什么这一代图像生成会显得更“像 ChatGPT”。它把语言理解、上下文延续、图像编辑和多轮修改放到了更统一的生成链路里。OpenAI 的 API 文档也体现了这一点：除了传统的 Image API 外，Responses API 支持把图像生成作为对话流中的内建工具来调用，并支持多轮高保真编辑、图像文件 ID 输入，以及在上下文中持续修改。

用户感受到的变化，最终会落到很具体的使用体验上。以前做图时，经常需要把一句话扩写成大段提示词，还不一定稳定；现在，很多任务可以在多轮对话里逐步完成。比如先出一版，再改标题，再调整留白，再换人物，再改成更适合公众号首图的横版。这个过程更接近真实创作，也更接近我们平时和设计师沟通需求的方式。

不过，这并不意味着模型已经能独立完成完整创作。它确实更会理解任务了，但“理解”仍然建立在用户提供的信息之上。你给的信息越清楚，模型越容易给出接近目标的结果；你对内容本身越有判断，模型输出的可用性就越高。换句话说，AI 是一个反应很快、执行力很强的工具，不能代替你做研究表达判断。

二、相比上一代，ChatGPT Image 2 更新了什么

如果按 ChatGPT 产品线来理解，可以把上一代近似看作 1.5。那么这一轮更新，至少可以从以下六个方面来看。

1. 正式进入 ChatGPT 主流程，而且覆盖面更广

OpenAI 在 2026 年 4 月 21 日的 ChatGPT 发布说明中明确提到：ChatGPT Images 2.0 已向全部 ChatGPT 套餐开放；付费套餐可以使用 images with thinking，让模型在出图前获得更多思考时间，先做规划再进行生成。

这意味着图像能力已经进入了普通用户的日常使用流程。对很多人来说，这种变化比单纯的画质提升更重要，因为它直接决定了图像生成是否会成为高频工具。

2. 世界知识、指令遵循和密集文字能力明显增强

官方系统卡对 2.0 的描述相当直接：这是一轮较大的进步，重点包括更强的世界知识、更好的指令遵循能力，以及生成复杂细节和密集文本图像的能力。

这类提升很重要，因为很多真正有用的图都带着明确结构、大量文字和多层信息关系，还要求版式清晰、逻辑完整。上一代模型在这类任务上常常容易失真、漏字、错层或结构混乱，而 2.0 明显在往“能用的图”这个方向继续推进。

3. 多语言文本渲染更实用

OpenAI 在产品页展示中强调了多语言文字与跨语言排版能力，包括日文、阿拉伯文、韩文、天城文、孟加拉文、希腊文、中文和拉丁字母等多种文字系统的混合展示。

这一点的实际价值在于，它让模型更适合承担海报、杂志页、旅游宣传物料、品牌视觉、教育卡片和课程图等带文字内容的任务。对于做图的人来说，文字能不能看、排版能不能用，往往比画面单纯好不好看更关键。

4. 写实度和复杂场景能力进一步提高

系统卡还提醒，2.0 相比过去的 GPT-4o Image Generation 1.0 与 1.5 部署，能够生成更强的真实感。因此在安全方面也必须增加额外防护，以降低敏感伪造内容带来的风险。

从另一个角度看，这也说明模型在写实照片、复杂场景和逼真图像方面确实又向前走了一步。对于照片感封面、城市场景图、展陈图和大型宣传图来说，这种提升会比较直观。

5. API 侧的尺寸自由度更高，升级路径更明确

OpenAI API 文档已经把 gpt-image-2 标为当前最强的图像生成模型，把 gpt-image-1.5 归为上一代模型；模型总览页也把 gpt-image-2 标为 state-of-the-art，并把 chatgpt-image-latest 标注为此前在 ChatGPT 中使用的图像模型。同时，官方文档建议多数生产工作流优先使用 gpt-image-2，并建议原本使用 gpt-image-1.5 或 gpt-image-1 的团队迁移到 gpt-image-2。

此外，gpt-image-2 支持成千上万种有效分辨率，不只局限在少数固定尺寸上。这对横版封面、长图、竖版海报和宽幅场景都更友好，也更接近真实使用场景。

6. 成本与效果的平衡更好

以 API 公开价格表为例，在常见的 1024×1024 和 1024×1536 输出上，gpt-image-2 的 low / medium / high 档位价格整体低于 gpt-image-1.5 与 gpt-image-1。当然，实际总成本仍然会受到输入文本和编辑图像 token 的影响，但从公开表格来看，2.0 在性能提升的同时，也兼顾了成本可接受性。

综合来看，这一轮升级让图像生成更适合真实使用任务。文本更多的图、结构更复杂的图、需要反复修改的图、需要直接放进文章和汇报里的图，现在都更容易获得一个可继续加工的起点。

三、我们怎么用：把它放进正常的视觉沟通流程里

很多人一开始使用这类模型时，最常问的问题就是：到底怎么写提示词，才不容易翻车？

这个问题当然重要，但真正更有用的思路，是把它放回到正常的视觉沟通流程里去理解。我们平时和设计师、制图同学或者合作作者沟通时，也不会只说一句“帮我做得高级一点”。我们会告诉对方这张图给谁看、用在哪里、强调什么信息、哪些内容不能错、希望什么风格、最后要留出哪些位置。和模型打交道，本质上也是同样的过程。

OpenAI 的提示词指南里有几个经验很实用：提示最好按“场景/背景 → 主体 → 关键细节 → 约束条件”的顺序组织；如果要做照片，可以直接写 photorealistic，或者写“真实照片”“iPhone photo”“professional photography”这类高层级摄影描述；如果图里有文字，就把要出现的原文放进引号或使用大写，并明确字体、大小、颜色和位置；如果是小字、密集信息图、多字体版式，建议提高质量档位；如果要改图，则需要明确指出“只改哪一部分，其他部分保持不变”。

把这些经验放到日常使用里，大致可以概括成四个动作。

第一步，先把任务说清楚，不要只说风格。
“帮我做一张高级感海报”这种说法几乎没有足够信息。更有效的描述应该包括：这张图给谁看、用在什么场景、主体是什么、是否包含文字、横版还是竖版、希望照片感还是插画感、最终想传达什么情绪和重点。

第二步，把不能出错的内容单独写清楚。
标题、副标题、比例、颜色范围、是否允许出现 logo、水印是否允许、人物朝向、信息位置，这些都属于硬约束。它们写得越明确，返工概率越低。

第三步，把生成看成一个迭代过程。
多数情况下，第一轮的目标只是先把方向做对，不必指望一条超长提示词一次完成所有事情。更稳妥的办法是先拿到一版底稿，再逐轮修改，例如调整标题字距、减弱背景噪点、压缩人物比例、给排版腾出空间等。

第四步，信息图、品牌图和文字图尽量用更具体的描述。
这类图的关键在于信息组织是否准确。描述越朴实、越具体，输出往往越稳。过于文艺的表达更适合氛围图、情绪图，对海报、课程图、菜单、路线图、知识卡片和论文配图帮助有限。

为什么我要专门介绍这个模型

我想专门写这个模型，一个很现实的原因是：它确实让很多过去很费劲的制图任务变得轻松了不少。尤其是在论文插图、科研框架图、方法图、项目海报这类场景里，过去我们往往要写很长很细的提示词，甚至一条提示词就接近一个小型说明书，才有机会把版式、层级和工程表达说清楚。

当前的模型相比于上一版的 ChatGPT 图像模型，以及前一版顶流模型 Banana 2，一个很明显的变化是：很多时候不需要再给出特别复杂的提示词，也能生成质量较高、结构较完整的图片。比如我要生成一个用于论文的框架图描述，以前需要的提示词如下：

Create a publication-ready scientific schematic for a top-tier journal final manuscript, in the style of Automation in Construction / Nature-style engineering infographic, with a clean white background, crisp vector graphics, elegant academic typography, high information density, balanced spacing, and strong visual hierarchy. The figure should be a landscape, high-resolution, vector-like infographic, suitable for direct use in a journal paper.

Overall theme: “Stage-wise coupled response formulation for deep excavation prediction”.

General style requirements: Use a white background with a minimalistic, professional, polished, editorial-quality appearance. Adopt flat vector design, with no 3D rendering, no cartoon style, and no glossy effects. Use fine but clear linework, consistent stroke width, and subtle shadows only if necessary. Use a restrained academic color palette, including deep navy, muted teal, steel blue, light gray, soft orange for highlights, and dark charcoal text. Typography should resemble modern scientific journal graphics: clean sans-serif, highly legible, compact but not crowded. Use visual cues such as grouped panels, callout boxes, arrows, process flow, layer separation, icons, and subtle background bands. Make the figure visually dense and information-rich, but still neat, symmetric, and easy to follow. Use panel labels and micro-headings. All text should be sharp, horizontally aligned, and typeset cleanly. Avoid decorative clutter and heavy gradients. Ensure the diagram looks like a final accepted-paper figure, not a presentation slide.

Layout: Design the figure as a 4-block left-to-right workflow, with a thin top header and a compact bottom legend strip.

Top header: At the top center, place a refined figure title: “Stage-wise coupled response formulation for deep excavation prediction”. Below the title, add a small subtitle: “From construction state and monitoring history to coupled local responses and stage-level control indicators”. Use a thin separator line below the header.

Block A: Stage-wise construction state. Place this block on the far left as a vertically stacked module with a subtle background panel. The title of this block should be “Stage-wise construction state”. Inside the block, show three stacked sub-boxes with compact engineering icons. The first sub-box is “Excavation state”, with an icon showing a stepped excavation pit or layered excavation profile, and small label examples including excavation level, excavation depth, and stage index $t$. The second sub-box is “Support activation state”, with an icon showing a bracing or strut frame inside a retaining wall, and small label examples including activated support level and support installation state. The third sub-box is “Groundwater-related state”, with an icon showing a water table, groundwater line, or droplet, and small label examples including groundwater condition and hydro-mechanical disturbance. At the bottom of this block, include a compact formula box: $\mathbf{s}_t = [\mathbf{e}_t,\ \mathbf{a}_t,\ \mathbf{g}_t]$. Use a highlighted note: “Unified stage coordinate for heterogeneous observations”. Add a thin vertical accent bar to emphasize this block as the source of the workflow.

Block B: Stage-wise sample organization. Place this block in the center-left, slightly wider than Block A. The title should be “Stage-wise sample organization”. This block should visually show that each prediction sample is formed by combining four information groups. Arrange four input cards in a 2 × 2 grid, all converging into one central sample node. Card 1 is “Stage-state features”, with small text examples including excavation level, support activation, and groundwater-related state. Card 2 is “Historical monitoring features”, with examples including previous wall-top displacement, previous deep wall displacement, and previous ground settlement. Card 3 is “Conditioning variables”, with examples including groundwater level and strut axial force. Card 4 is “Local spatial descriptors”, with examples including wall segment, relative position, and depth. These four cards feed into a central highlighted sample box: $\mathbf{x}{t,i} = (\mathbf{s}t,\ \mathbf{h}{t,i},\ \mathbf{c}{t,i},\ \mathbf{l}_i)$. Add a compact annotation near the central node: “Local prediction unit at stage $t$ and position $i$”. Use converging arrows from the four cards toward the sample node. Add a subtle visual cue that the monitoring data are heterogeneous and stage-dependent, for example partial dotted lines, small sensor icons, and stage labels $t-2$, $t-1$, and $t$. Optionally add a small side annotation: “Rolling stage-wise representation”.

Block C: Coupled local response prediction. Place this block in the center-right and make it visually prominent. The title should be “Coupled local response prediction”. At the left side of this block, show the sample node entering a compact predictor module: a clean black-box style rectangle labeled “Coupled predictor”, with a small subtitle inside: “shared stage-aware representation”. Then branch into three parallel output channels, each visually distinct but stylistically consistent. Output channel 1 is “Wall-top horizontal displacement”, with the formula $u^{\mathrm{top}}{t,i}$ and an icon suggesting a retaining wall top arrow. Output channel 2 is “Deep wall lateral displacement”, with the formula $u^{\mathrm{deep}}{t,i}$ and an icon suggesting an embedded wall profile with an inward lateral deformation curve. Output channel 3 is “Ground settlement”, with the formula $s^{\mathrm{grd}}{t,i}$ and an icon suggesting a ground surface settlement trough. Group the three outputs using a bracket or top label: “Point-level coupled responses”. Below the three outputs, include the compact target vector equation: $\mathbf{y}{t,i} = \left[ u^{\mathrm{top}}{t,i},\ u^{\mathrm{deep}}{t,i},\ s^{\mathrm{grd}}_{t,i} \right]^{\top}$. Add a small highlighted note: “Shared stage dependency, different spatial sensitivities”. Use subtle visual hints that these outputs are correlated, such as thin linking arcs, a shared latent bar, or a light coupling halo.

Block D: Stage-level aggregation and control indicators. Place this block on the far right, as the final decision-oriented block. The title should be “Stage-level aggregation”. Visually show multiple local prediction points being aggregated over valid locations $\Omega_t$. Use a small matrix/grid or grouped point cloud icon to represent the set of local predictions. Then feed them into an aggregation box labeled: “Aggregation over valid local positions $\Omega_t$”. From this aggregation module, output two prominent engineering control indicators. Indicator 1 is “Maximum wall deformation”, expressed as $D_t^{\max}$. Indicator 2 is “Maximum ground settlement”, expressed as $S_t^{\max}$. Below these, place a compact formula panel: $D_t^{\max} = \max_{i \in \Omega_t}\phi_d(u^{\mathrm{top}}{t,i},u^{\mathrm{deep}}{t,i}), \qquad S_t^{\max} = \max_{i \in \Omega_t}\phi_s(s^{\mathrm{grd}}_{t,i})$. At the bottom, add a decision-oriented note in a highlighted box: “Stage-level control indicators for excavation assessment and construction control”.

Global visual structure: Use arrows with clear directional flow from left to right. Use subtle background grouping behind each of the four blocks. Add panel markers A, B, C, and D in the top-left corner of each major block. Keep generous alignment and consistent margins. Make sure equations are clean and centered in their boxes. Make sure the figure is compact enough for a journal page width, but still readable at print scale. Use engineering-style icons, including excavation section, retaining wall, braces, groundwater line, sensors, and local response curves. Include tiny visual references to monitoring sensors and stage progression. Make the stage-wise logic unmistakable. Make the coupled nature of prediction visually explicit. Make the stage-level aggregation appear as the engineering outcome.

Bottom legend strip: Add a thin bottom legend strip with four tiny chips: “Stage state”, “Monitoring history”, “Coupled local response”, and “Stage-level indicator”. Each chip should use the same accent colors as the main figure.

Final rendering requirements: Ultra-clean, publication-quality, vector infographic. High-resolution, print-ready. Sharp text, no blurred labels. Symmetric, elegant, information-rich. Suitable for a top journal final manuscript figure.

更新后只需要：

Create a publication-ready landscape scientific infographic titled “Stage-wise coupled response formulation for deep excavation prediction”. Use a clean white background, flat vector journal style, restrained academic colors, sharp sans-serif typography, and a clear left-to-right 4-block workflow.

A) Stage-wise construction state: show excavation state, support activation state, and groundwater-related state, with
$\mathbf{s}_t=[\mathbf{e}_t,\mathbf{a}_t,\mathbf{g}_t]$.

B) Stage-wise sample organization: combine stage-state features, monitoring history, conditioning variables, and local spatial descriptors into
$\mathbf{x}{t,i}=(\mathbf{s}t,\mathbf{h}{t,i},\mathbf{c}{t,i},\mathbf{l}_i)$,
with stage labels $t-2,t-1,t$.

C) Coupled local response prediction: a Coupled predictor outputs three coupled responses: wall-top displacement $u^{\mathrm{top}}{t,i}$, deep wall displacement $u^{\mathrm{deep}}{t,i}$, and ground settlement $s^{\mathrm{grd}}{t,i}$, with
$\mathbf{y}{t,i}=[u^{\mathrm{top}}{t,i},u^{\mathrm{deep}}{t,i},s^{\mathrm{grd}}_{t,i}]^\top$.

D) Stage-level aggregation: aggregate local predictions over $\Omega_t$ to obtain maximum wall deformation $D_t^{\max}$ and maximum ground settlement $S_t^{\max}$, with
$D_t^{\max}=\max_{i\in\Omega_t}\phi_d(u^{\mathrm{top}}{t,i},u^{\mathrm{deep}}{t,i})$,
$S_t^{\max}=\max_{i\in\Omega_t}\phi_s(s^{\mathrm{grd}}_{t,i})$.

Use subtle engineering icons, clean arrows, grouped panels, centered equations, and a compact bottom legend: Stage state, Monitoring history, Coupled local response, Stage-level indicator. Keep it minimal, symmetric, information-rich, and suitable for direct journal publication.

这段对比很能说明问题。过去，要想让模型把学术风格、版式关系、工程逻辑和公式位置都理解到位，提示词往往要写得非常细，甚至要替模型提前把整张图的结构设计一遍。现在，很多任务仍然需要清楚表达，但不再需要把每一个细节都展开到这种程度。任务目标、核心结构和关键约束说清楚以后，模型通常就能给出一个可用的起点。

但这里同样要强调一点：提示词变短以后，人的工作依然重要。现在省下来的，主要是把想法翻译成机械描述的成本；对内容本身的判断仍然要由人来完成。图该怎么组织、哪几个模块要突出、公式要不要放进去、工程图和数据图如何平衡，这些都要靠人来决定。AI 可以帮你把草图迅速变成初稿，但初稿是否可靠、是否符合论文表达、是否适合投稿或展示，最后还是需要人来把关。

四、十个常见示例：大家最容易立刻用起来的玩法

下面这十个例子，提示词是我结合我的研究方向简单梳理的中文版本。我觉得对土木方向使用者来说，这些案例最重要的价值，在于它们能直接服务论文写作、项目汇报、科普传播和团队展示。

示例 1：论文总体框架图（Framework Diagram）

适用场景：SCI/中文核心论文、开题答辩、项目申报书、研究路线展示。
示例提示词：请绘制一张顶刊风格的科研框架图，主题为“Monitoring-driven stage-wise coupled response prediction and sequential model updating for deep excavation engineering”。整体采用白色背景、蓝灰色学术配色、矢量风格。图中包含 5 个模块，并用箭头串联：1）多源监测数据采集（位移、支撑轴力、地下水位、地表沉降）；2）数据预处理与异常识别；3）机理模型与数据驱动模型耦合预测；4）参数反演与序贯更新；5）风险预警与决策支持。要求结构清晰、布局平衡、文字简洁专业、适合论文插图。

预期效果 / 使用价值：这类图非常适合土木科研人。以前很多人要用 PPT、Visio 或 draw.io 一点点拖，现在可以先让模型出一个高质量底稿，再做精修。

示例 2：基坑工程分阶段开挖示意图

适用场景：岩土工程论文、汇报 PPT、施工组织可视化、教学课件。
示例提示词：绘制一张深基坑工程分阶段开挖与支护示意图，采用学术论文插图风格，白色背景。图中表现地下连续墙、冠梁、三道水平支撑、坑底土体、周边地表、建筑物和监测点。用 Stage 1、Stage 2、Stage 3、Stage 4 表示各阶段开挖深度和支撑安装过程，并用不同颜色区分当前开挖土层。整体要求干净、准确、工程感强，适合论文发表。

预期效果 / 使用价值：这是岩土方向最常用的配图之一。它很适合替代生硬的 CAD 截图，让论文插图更统一、更现代。

示例 3：监测数据到预警决策的闭环流程图

适用场景：智能建造、智慧工地、监测预警系统研究、项目汇报。
示例提示词：设计一张“基坑监测—分析—预警—决策”的闭环流程图，风格现代、学术化、适合项目汇报。流程包括：监测设备采集、人工巡检、数据上传、质量控制、异常检测、模型分析、风险评估、预警发布、专家会商、施工调整。整体为横向流程布局，图标简洁统一，配色以蓝色和橙色为主，白色背景。

预期效果 / 使用价值：这类图特别适合智能建造方向，不仅能放论文里，也很适合做项目汇报首页图。

示例 4：隧道裂缝智能识别方法图

适用场景：计算机视觉与土木工程交叉研究、论文方法图、算法说明。
示例提示词：绘制一张隧道衬砌裂缝智能识别的科研方法图，分为四个部分：1）原始图像采集；2）图像增强与预处理（CLAHE、Gamma 校正、小波增强）；3）深度学习分割模型识别裂缝；4）裂缝长度、宽度与分布统计分析。要求整体为顶刊风格信息图，模块分明，带示意图标和箭头连接，白色背景，颜色简洁统一，适合放在论文中。

预期效果 / 使用价值：这种图能把“算法流程”说清楚，尤其适合做论文中的 Figure 1 或方法总图。

示例 5：BIM + GIS + 监测数据融合概念图

适用场景：数字孪生、智能建造、基础设施运维、科研申报书。
示例提示词：生成一张“BIM-GIS-监测数据融合驱动的土木工程数字孪生平台”概念图。图中从左到右依次包括：现场工程实体、传感器网络、BIM 模型、GIS 场景、数据中台、分析预测引擎和决策驾驶舱。整体采用三维轻科技风格与二维信息图结合，色调为蓝色、青色和灰色，白色背景，适合学术汇报与项目申报展示。

预期效果 / 使用价值：这类图特别适合写“平台型研究”“系统型研究”，很多老师看一眼就能快速理解你的研究定位。

示例 6：论文图形摘要（Graphical Abstract）

适用场景：SCI 投稿、期刊图形摘要、研究成果展示。
示例提示词：设计一张图形摘要，主题为“Stage-wise deformation prediction and safety warning for deep excavation based on monitoring data and hybrid modeling”。图中从左到右展示：工程场景、监测数据输入、模型耦合分析、变形预测结果、风险预警输出。要求极简学术风、视觉清晰、信息密度适中、适合 SCI 期刊 graphical abstract，背景纯白，文字精炼。

预期效果 / 使用价值：很多论文最难处理的内容，往往集中在图形摘要和封面式摘要上。这类任务很适合让模型先把版式和结构搭出来，再由作者自己细化。

示例 7：学术汇报 PPT 封面图

适用场景：研究生答辩、组会汇报、课题汇报、学术讲座。
示例提示词：制作一张学术汇报 PPT 封面图，主题为“面向深基坑工程的监测驱动安全预测预警方法研究”。画面包含简洁的基坑工程线稿、监测曲线、数据流、城市建筑轮廓等元素，整体风格高端、简洁、学术，适合 16:9 横版 PPT 首页，背景以白色和浅灰为主，带蓝色点缀，并留出标题与作者信息位置。

预期效果 / 使用价值：很多学生的 PPT 首页比较普通，这类图可以显著提升整体观感，而且不会像纯艺术图那样显得发飘。

示例 8：工程项目宣传海报

适用场景：课题组宣传、项目路演、成果墙、公众号推文配图。
示例提示词：设计一张现代感科研项目宣传海报，主题为“岩土工程智能安全预测预警平台”。画面中包含基坑工程、监测传感器、数据大屏、三维模型、预警图标和科研团队元素。整体风格专业、科技感强、适合高校实验室和项目成果展示。版式清晰，保留标题区、亮点区和底部介绍区。

预期效果 / 使用价值：这类图很适合公众号头图、展板和实验室成果墙，兼具传播和展示价值。

示例 9：试验装置与研究方案示意图

适用场景：试验研究论文、实验方案说明、专利交底书配图。
示例提示词：绘制一张科研试验装置与研究方案示意图，主题为“模型试验中基坑支护结构受力与变形监测系统”。图中包括模型箱、土体、支护结构、支撑体系、位移计、应变计、数据采集器和注释箭头。风格为清晰的工程矢量插图，白色背景，标注规范，适合用于论文和专利说明书。

预期效果 / 使用价值：很多时候，作者需要的是一张能让审稿人一眼看懂试验布置的图。

示例 10：工程科普长图 / 公众号头图

适用场景：学术传播、公众号文章、科研成果科普、招生宣传。
示例提示词：设计一张面向大众传播的公众号头图，主题为“为什么基坑监测如此重要？”。画面包含城市建筑、基坑剖面、监测点、报警符号和数据曲线，用简洁现代的信息图风格表达“监测—分析—预警—安全”的逻辑。整体为横版，视觉清晰，标题突出，适合公众号推文首图。

预期效果 / 使用价值：如果你要运营公众号、展示团队成果或者做招生宣传，这类图非常好用。

五、给大家的三条实话

第一，ChatGPT Image 2 并不会自动替你完成审美判断。
模型可以帮你出图，但什么图适合你的文章、品牌、研究和传播场景，仍然需要你自己来判断。它降低的是制图和表达的门槛，不会顺手把判断力也一起补上。

第二，AI 能提高执行效率，但不能代替人去产生想法。
你可以用它把脑中的方案快速变成可见的图，把原本需要几小时甚至几天的制图过程压缩到更短时间，也可以用它快速尝试不同版式和表达方向。但你到底想表达什么、哪些信息最重要、要不要保留某些模块、最终图像服务于哪种研究或传播目的，这些仍然要靠人来决定。真正的想法、观点和判断，不能外包给工具。

第三，效果上限始终取决于你的表达清晰度。
谁能把场景、主体、约束、用途、构图和文字需求讲得更清楚，谁就更容易把模型变成生产力。OpenAI 的提示词指南反复强调的，其实也就是这一点：结构化、具体化、可迭代，比模糊、玄学式的提示更有用。

结语

如果回头看这几年的 AI 绘图发展，会发现它已经从单纯展示“机器也能画图”，逐渐走向参与真实视觉工作的阶段。ChatGPT Image 2 的价值，就体现在它开始能够进入更完整的创作链条：理解需求、生成初稿、接受修改、处理复杂文本、组织多层信息，并尽量输出一张可继续使用的图。

当然，它依然有局限。裁切、复杂关系、精确图表、多语言小字、编辑准确性等方面，仍然存在不稳定的地方。公开资料里也承认了这一点。所以，使用它时仍然需要保持基本判断：该不该信、能不能直接用、哪些地方必须人工复核、哪些内容必须重新绘制。

但对于大多数普通创作者、科研人员和内容生产者来说，它已经足够成为一个很实用的工具。它能帮我们更快把想法做出来，帮我们更低成本地试错，也能帮我们把过去难以完成的一些视觉表达推进到可修改、可展示、可发布的阶段。

更值得重视的是，更多人终于有机会把自己的想法更直接地表达出来。前提始终没有变：想法来自人，工具负责帮助实现。只要这一点不被弄反，AI 图像工具就会越来越有用。

参考链接

1. https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes?os=os “https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes?os=os“ ↩
2. https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation “https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation“ ↩
3. https://openai.com/vi-VN/index/introducing-4o-image-generation/ “https://openai.com/vi-VN/index/introducing-4o-image-generation/“ ↩
4. https://deploymentsafety.openai.com/chatgpt-images-2-0 “https://deploymentsafety.openai.com/chatgpt-images-2-0“ ↩
5. https://openai.com/nb-NO/index/introducing-chatgpt-images-2-0/ “https://openai.com/nb-NO/index/introducing-chatgpt-images-2-0/“ ↩
6. https://developers.openai.com/api/docs/models/all “https://developers.openai.com/api/docs/models/all“ ↩
7. https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimodal/image-gen-models-prompting-guide “https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimodal/image-gen-models-prompting-guide“ ↩