1.8k Star 的 GPT Image 2 提示词仓库,7 个能直接抄的 prompt

GitHub 上一个 1.8k Star 的 GPT Image 2 提示词仓库,每条 prompt 都是能直接交稿的水平。附 7 个精选 prompt 案例与改造思路。

GPT Image 2 发布十多天了,网上教程铺天盖地,但真正好用的东西往往藏在 GitHub 上。 有人已经把精心打磨的提示词整理成公开仓库,全部免费,复制粘贴就能用。

我翻遍了 GitHub 上几个 Image 2 提示词仓库,最后留下的只有一个——Awesome-GPT-Image-2-API-Prompts

这个仓库的核心价值不在于让你照抄,而是提供了一套可改造的结构化模板。一条好 prompt 不是给你照搬的,是给你拆解学习的。

上面这张杭州春季海报,就是从仓库里的一条 prompt 改的。Charles River 换成西湖,Beacon Hill 换成雷峰塔,1 分钟出片,不用 Photoshop,不用找设计师。

一、这个仓库为什么值得推荐

仓库 1.8k Star——星数不是重点,重点是它每条 prompt 都是「能直接交稿」的水平

杭州春季海报

仓库将 prompt 分为 6 大类

  • 1人像摄影
  • 2海报插画
  • 3游戏截图
  • 4UI/UX 设计
  • 5角色设计
  • 6信息图排版
每条 prompt 都是精心设计的结构化模板,你只需要替换关键元素——地标、品牌名、配色——就能产出自己的专业级图片。

二、7 个最值得收藏的 Prompt

1. 城市春季海报 — 结构化模板的典范

仓库里最让我惊艳的一条,是 Boston Spring。它的构图极其巧妙:左下角一艘小船划过水面,水流顺着画面向上走,把整个城市的标志性元素——天际线、街道、桥、地标——全部融进河流形状的构图里。

Boston Spring 海报

我把它改成了杭州春季。你可以完全套用这个模板改造你的城市:

  • 上海 → 黄浦江 + 外滩 + 武康大楼
  • 苏州 → 运河 + 园林 + 平江路
  • 西安 → 护城河 + 兵马俑 + 钟楼

这就是这个仓库的精髓:结构化模板可改造。 一条好 prompt 不是给你照抄的,是给你拆解学习的。

2. 宋朝社交媒体 — 穿越梗自带传播

这条 prompt 超级有趣——让 AI 生成「假如宋朝人有微信朋友圈」。苏东坡的头像、贬到黄州后发自制东坡肉、王安石点了「呵呵」、司马光评论「还是那个味道」。

宋朝社交媒体

Prompt 结构很巧妙:把现代社交 App 的所有元素(头像、用户名、点赞、评论)都列出来了,但内容全部替换成宋朝语境。套到唐朝、明朝、民国,都能复用。

写历史科普类、文化类内容的人,这条必须收藏。

3. 山河茶饮海报 — 新中式国潮设计

新中式虽然卷成红海,但这条 prompt 真能跑出能用的图。

山河茶饮海报

核心是 文字层级的精确控制。一张茶饮海报需要哪些信息?品牌名、产品名、系列名、上市标语、限时价格、活动期、二维码区——这条 prompt 全部列出,让模型按设计师的方式排版。

颜色用墨绿、米白、金色,强调宣纸质感、留白、山水点缀。适合茶饮、白酒、护肤品、文创产品的品牌方使用。品牌名、配色一换,就是你的物料。

4. 博物馆藏品信息图 — 教程类配图天花板

这是我用着最顺手的一条。Prompt 让 AI 生成「博物馆解说牌风格」的信息图——主体写实图、结构拆解图、材质工艺、纹样含义、色彩说明,全部图文结合排版。

博物馆藏品信息图

风格不是海报,不是商品页,不是动漫——是顶级博物馆展板级别。prompt 里有个关键词 automatically determine the most appropriate subject structure,你只要给个主题,剩下的 AI 自己排版。

5. 35mm 便利店夜景人像 — 摄影级长 prompt

这条 prompt 长得离谱,但是它展示了 GPT Image 2 真正的强大之处。

便利店夜景人像

摄影细节被精确控制到令人发指的程度:

  • 35mm 胶片摄影
  • 便利店冷白荧光灯混外面霓虹灯
  • 玻璃门反光
  • 真实皮肤质感,不要塑料感
  • 真实微毛孔细节

这种 prompt 在 Midjourney 时代根本没法用——关键词堆叠永远做不到这种精度。但 GPT Image 2 吃这一套,500 字它都能消化。 仓库里这种超长写实 prompt 有四五条,每一条都是把 prompt 当一份摄影 brief 来写。

6. 咖啡溯源信息图 — 教程范本

如果你做内容、写公众号,这条 prompt 必须收藏。

咖啡溯源信息图

它把「一杯咖啡是怎么来的」拆成 5 步:种植 → 处理 → 烘焙 → 研磨 → 萃取,每步都有具体数据。出来的图是一张完整的信息长图,路径箭头、数据框、图标、模块卡,一应俱全。

30秒 vs 半天
AI 出图时间 vs 自己用 Figma 拉图

把咖啡换成奶茶、葡萄酒、巧克力、面包、寿司,同一条 prompt 模板,能产出十几张不同主题的科普长图。

7. 16 面板表情网格 — 角色设计省 80% 时间

最后这条给做 IP 的人。

16 面板表情网格

一张图生成同一个角色的 16 种不同表情——开心、悲伤、愤怒、惊讶、害羞、无语、坏笑、思考、好奇、骄傲、委屈、不屑、困惑、害怕、哭泣、爱心。

关键是 面部、发型、服装在 16 个面板里必须保持高度一致。这是 GPT Image 2 的角色一致性能力,扩散模型时代根本做不到。适合做漫画、IP 形象设计、表情包系列的人——一次生成等于一周工作量。

三、3 步抄出专业级图片

仓库介绍完,用法简单得离谱:

  • 1去仓库找一条接近你需求的 prompt 复制下来
  • 2替换具体内容——地标、品牌名、标语、配色。比如杭州海报模板里的 Charles River 改成西湖,crimson and gold 改成你的品牌色
  • 3扔给 ChatGPT 或 Codex 出图

整个流程不到 10 分钟,比从零写 prompt 快 10 倍,效果还更好。

四、写在最后

可能有人会觉得这有点「投机取巧」。但我恰恰认为,AI 时代最稀缺的能力不是「从零创造」,而是「会站在巨人的肩膀上」

以前一个普通人想做一张专业海报,要不就花三千块请设计师,要不就自己学三个月 Photoshop。现在你只需要会复制粘贴、会替换关键词。门槛塌方式下降,但能跨过这个门槛的人依然不多。

多数人的本能反应还是「我要自己学怎么写 prompt」「我要从头摸索」——这是上一代图像模型留下来的肌肉记忆。网上一堆人花了大量时间精心写出来的 prompt,公开放在那里,随便用。你只要愿意去抄、去改、去玩。

会抄的人,不丢人。懂得用别人的肩膀,反而是这个时代最稀缺的清醒。

仓库地址: Awesome-GPT-Image-2-API-Prompts