文 | 字母AI
OpenAI的Images 2.0可算是来了，而且效果可以说是以假乱真。
此前这个模型是以灰度测试的形式，供给各种ChatGPT的付费用户测试，可惜我一直没被灰度到。
OpenAI刚刚发布的Images 2.0，不只是“图片更好看了”，更重要的是图像生成第一次更像一个能进入真实工作流的生产系统。
过去几年，文生图行业的主旋律一直是审美竞赛，谁更会出氛围图，谁更会做大片感，谁更容易在社交媒体上制造惊艳瞬间。
但真正卡住商业落地的，从来不是“像不像艺术”，而是“能不能交付”。
海报里的字写不对，包装上的品牌名不一致，信息图只能远看不能细读，局部编辑一改就整张图重画，角色一致性一到多张图就崩，复杂版式一上密度就失真，这些问题让很多模型长期停留在“适合演示，不适合生产”的阶段。
Images 2.0这次最关键的更新，恰恰是想要去解决这些真实的问题。
通过更强的真实世界知识，更稳的复杂指令遵循，更高密度的文字渲染，以及更接近“先理解任务、再组织画面”的思考工作流。
它的意义不只是让设计师多一个灵感工具，而是让品牌、内容、电商、产品这些原本对准确性要求极高的团队，第一次看到了图像模型进入正式流程的可能。
换句话说，它是一个开始“做事”的图片生成模型。
下面我将教你10招，并且每一类我都会写4部分：
1.可直接使用的提示词
2.它为什么在旧模型时代很难稳定实现
3.它体现了Images 2.0的哪一种升级
4.实战时怎样继续加约束，让成功率更高
如何使用Images 2.0
1. 高密度文字海报：
提示词：
请生成一张面向科技行业观众的大会主视觉海报，尺寸为竖版4:5，整体风格极简、克制、偏高级发布会视觉。背景为温和的米白色纸张质感，中央有一块深灰色矩形信息区。请准确排版以下文字，所有文字必须清晰、可读、无乱码、无错字：
主标题：AI WORKDAY 2026副标题：Agents, Memory, Tools, and the Future of Real Work日期：2026年6月18日
地点：上海西岸艺术中心B馆
议题：从聊天到工作流2. 记忆为什么成为产品分水岭3. 多智能体如何进入企业4. AI时代的新职业结构
嘉宾：Lin Qiao / Sara Kim / David Zhou / Lena Park
页脚小字：Registration Opens May 10右下角有一个二维码占位框，框下写Register Now要求中英混排自然，字距和层级像真实设计师排版，不能出现随机拼写，不能丢字，不能把文字做成装饰性假字。整体像能直接用在公众号头图和活动落地页首屏的正式KV。
为什么旧模型难：
早期图片模型很擅长做“像海报的东西”，但不擅长做“真海报”。
它们会给你一种非常强烈的错觉。远看很像设计稿，但一放大就发现，文字内容不可信，字母残缺，数字错位，中英混杂，排版层级也经常在局部崩塌。
原因不是审美，而是模型在图像空间里对文字这种离散符号的控制不够强。
Images 2.0的突破点：
这一类任务最直接体现的是密集文字（dense text）和指令遵循（instruction following）。
也就是说，模型不只是“画出字的形状”，而是在一定程度上理解“这里必须是精确的标题、日期、地点、列表、按钮和页脚文案”。
当一个模型能承载更多清晰文本，它就不再只是插画工具，而开始具备了传播物料生成能力。
怎么进一步提高成功率：
第一，把文字逐行给清楚，不要只说“做一个有会议信息的海报”。
第二，把信息层级写清楚，主标题、副标题、日期、列表、按钮分别说明。
第三，告诉模型“不要装饰性假字”“必须可读”，这是非常重要的约束。
第四，最好补一句“像真实设计交付而不是概念图”，这会明显提升结构感。
2.复杂信息图
提示词：
制作一张企业咨询风格的信息图，主题是“AI产品落地四阶段”。画面横版，分成四列，每列一个阶段卡片，从左到右分别是：
第一阶段：数据接入
说明：连接文档、数据库、CRM、工单系统
第二阶段：工作流重构
说明：把人工操作拆成可编排步骤
第三阶段：人机协作
说明：让AI先起草，人类做判断和签核
第四阶段：自动化闭环
说明：在安全边界内执行、监控、回滚
底部有一条时间轴，上方有标题“AI Product Deployment: Four Stages”，下方有中文副标题“从工具接入到业务闭环”。请为每列使用不同但克制的商务配色，每张卡片内要有简洁图标、标题和两行说明文字。整体风格像麦肯锡或红杉资本会使用的报告图表，清晰、可读、可用于演讲材料。
为什么旧模型难：
信息图是图片生成里非常难的一类任务，因为它考的不是绘画能力，它考的是结构能力。
模型需要同时理解布局、层级、颜色、标题、段落、时间轴、图标和整页的阅读路径。
过去的模型一旦信息量上来，就容易变成“看起来像PPT截图”，但内容无法真正阅读，更不用说保持严谨的视觉逻辑。
Images 2.0的突破点：
这里体现的是Images 2.0的规划能力。
你可以理解为，模型不只是知道要画4个框，而是更可能理解4个阶段之间存在顺序关系、对比关系和信息密度差异。
Thinking mode在这种任务上尤其有价值，因为它会让模型先组织结构，再落图，而不是边猜边画。
怎么进一步提高成功率：
把每个模块的标题、说明和相对位置都写清楚。
如果你对配色有要求，可以补充“蓝、青、橙、灰四组商务色”；如果你希望更像咨询报告，可以加上“留白充足、对齐严谨、图标极简线性”。
3.UI截图产品界面
提示词：
生成一张桌面端B2B SaaS产品界面截图，主题是“销售团队AI助手”。界面分为三栏：
左侧导航栏：仪表盘、客户、商机、邮件、通话记录、AI建议、设置
中间主内容：客户列表，至少显示8个客户名称、公司、阶段、最近互动时间
右侧侧栏：AI建议面板，显示“下一步动作建议”“风险提醒”“建议发送的跟进邮件草稿”
顶部有全局搜索框，右上角有用户头像和“新建任务”按钮。所有按钮和标签为中文，整体信息密度高但不拥挤，像真实企业软件，不要Dribbble风空壳界面，不要过度发光，不要赛博风。要求文字可读、层级合理、组件风格统一、像可以拿去做产品概念验证的截图。
为什么旧模型难：
旧模型做UI最大的问题是“懂长相，不懂功能”。
它知道仪表盘应该有侧边栏、卡片、按钮和表格，但不知道哪些信息应该放在哪，文字也经常变成假的。
结果就是它能给你一张很漂亮的设计站风格稿，却给不了一张像真实软件的界面。
Images 2.0的突破点：
这里体现的是它的世界知识。
因为企业软件不是纯视觉题，它有强烈的产品语义。
模型得知道客户列表长什么样、AI建议面板里通常放什么内容、搜索框和按钮应该如何共同服务一个销售工作流。新一代模型在“它知道这个东西在现实里应该是什么样”这件事上进步非常明显。
怎么进一步提高成功率：
明确告诉ChatGPT说“不是概念炫技图，而是真实工作软件”；并且补充“以Salesforce、HubSpot、Linear风格的专业度为参考，但不要直接复制品牌”。
如果需要，还可以指定“浅色主题、12栏栅格、表格对齐严谨”。
4.包装设计与小字标签
提示词：
设计一套精品冷萃咖啡的包装系统，品牌名为North Canal Coffee。请同时展示三罐产品：Ethiopia Light Roast、House Blend、Dark Night Espresso。三款保持统一品牌结构，但颜色分别为浅沙色、深绿、酒红。每个罐体都需要看到正面品牌名、口味名，以及侧面的净含量“250g”、烘焙日期占位、风味描述小字。整体风格高级、北欧、克制，像真实消费品牌的上架包装。要求品牌名拼写一致，小字尽量可读，三款产品家族感强，不要把包装做成华而不实的概念艺术品。
为什么旧模型难：
包装设计的困难点在于“多约束同时成立”。
你既要统一品牌系统，又要让不同SKU有区分，既要好看，又要信息真实，既要看起来能上架，又不能把字写错。
旧模型经常能画出漂亮的罐子，但品牌名每个角度都不一样，净含量像乱码，信息结构也像随便贴上去的。
Images 2.0的突破点：
这一类任务体现的是一致性、文字稳定性和风格系统能力。
模型不只是做一张图，而是在做一个小型品牌体系。
怎么进一步提高成功率：
把品牌名、SKU名、净含量这类核心字段单独列出。
强调“品牌名全图一致”；补充“像真实消费品而不是概念渲染图”，如果你做电商，还可以要求“正面图、45度角图、细节特写三联画”。
5.多对象精确绑定
提示词：
制作一张俯拍静物图，背景为浅灰色桌面。画面中央整齐摆放12个物体，要求从左到右、从上到下分成三行四列，每个物体都不同，且必须严格对应以下顺序：
第一行：红色三角尺、蓝色钢笔、黄色便利贴、银色回形针盒
第二行：黑色机械键盘、白色鼠标、绿色玻璃水杯、紫色耳机
第三行：橙色计算器、米色笔记本、深蓝色名片夹、透明胶带
要求所有物体大小均衡、边界清晰、位置准确、不重叠、不遗漏，整体风格像高质量办公用品平铺摄影。
为什么旧模型难：
这类任务会暴露模型最经典的弱点，比如计数失败、顺序错乱、属性串位。
你让它画12个，它可能给你11个半，你让它第三行放胶带，它可能把胶带画到第一行，你让它画蓝色钢笔，它可能画出黑色马克笔。
因为这不是纯视觉美感问题，而是对象绑定与空间控制问题。
Images 2.0的突破点：
这里体现的是它的组合控制（compositional control），也就是控制多物体的能力。
模型开始更能把“对象A的颜色、对象B的位置、对象C的材质”分别绑定起来，而不是在整体概率里随意漂移。
怎么进一步提高成功率：
写清楚行列顺序，最好明确“从左到右、从上到下”。如果一定要很严格，可以补充“像电商平铺目录图而不是自由静物构图”。必要时再加一句“不得增加额外物体”。
6.角色一致性的四格漫画
提示词：
绘制一张四格漫画，主角为同一个亚洲女性产品经理，28岁，短发，圆框眼镜，米色风衣，蓝色衬衫，表情干练。四格内容分别是：
第一格：她在晨会里介绍方案，白板上写“Q2 Launch”
第二格：她中午一个人在工位修改原型图，桌上有咖啡和便签
第三格：她晚上收到报警消息，露出震惊表情
第四格：她和工程师一起成功上线，击掌庆祝
每一格都要保证是同一个人，脸型、发型、服装、眼镜一致。每格配一句清晰中文对白，整体风格像成熟科技职场漫画，不要Q版，不要夸张日漫风。
为什么旧模型难：
跨帧一致性是生成模型里最实用也最难的一块。
过去做四格、连环图、故事板时，模型常常第1格还正常，第2格就像换了演员，第3格衣服颜色变了，第4格脸型又不一样。
这让它很难用于真正的叙事内容生产。
Images 2.0的突破点：
这一类任务体现的是身份连续性，以及更强的故事型指令遵循。
模型不仅在画单张图，而是在维持一个“角色对象”的稳定存在。
这种能力对漫画、广告脚本、视频分镜、品牌吉祥物延展都非常关键。
怎么进一步提高成功率：
把人物外观拆成清单，发型、眼镜、服装都明确写出。
告诉模型“同一个人，不能换脸”，如果还想更稳，可以加“每格都保持相同画风、相同色彩处理、相同角色比例”。
7.场景中的大量真实标牌与规则文本
提示词：
生成一张纽约街头的写实照片，傍晚自然光。路边电线杆和墙面上有大量真实城市标识，包括停车规则、清扫时间、禁止鸣笛、装卸区说明、居民停车许可证提示、公交临时改道告示。要求至少出现10块不同尺寸的牌子，英文内容清晰、风格像真实市政系统，透视统一，材质真实。街景里可以有出租车、消防栓、行人和便利店，但重点是这些标牌要像真的存在于同一条街上，而不是一堆漂浮的文字贴片。
为什么旧模型难：
写实摄影、城市语义、透视、密集文字、局部细节一致相当于是把多个难点叠加在一起。
旧模型一般能做“纽约味道”，却很难做“纽约规则系统”。
它能画霓虹和黄出租，却画不好城市里那些真正定义空间秩序的细节文本。
Images 2.0的突破点：
这里体现的是世界知识和密集文字的能力组合。
模型不仅要画牌子，还要知道现实中这类牌子通常长什么样、语气像不像城市管理系统、不同标识之间是否处在同一个世界设定里。
这个能力很重要，因为它意味着模型对“真实世界纹理”的理解更深了。
怎么进一步提高成功率：
明确城市、时间、光线和标牌类型；如果你希望更像纪录摄影，可补充“35mm documentary photography”；如果你更在意文本可读性，可以要求“近景构图、标牌占画面40% 以上”。
8.局部编辑保真
提示词：
基于一张真实客厅照片进行编辑。只做以下修改：
把原本的深棕色三人沙发替换成浅灰色模块化布艺沙发2. 在沙发左侧增加一盏黑色细杆落地灯3. 茶几上加上一本封面简洁的白色画册
其余元素保持不变，包括相机机位、窗外光线、地板材质、墙面挂画、地毯位置、房间整体比例和真实感。编辑后的结果必须像同一张照片的自然改造，不要像重新生成一个新客厅。
上面是原图，下面是Images 2.0修改过后的图片。
为什么旧模型难：
旧模型一做编辑，常常会产生“灾难性重绘”。
用户只想换个沙发，结果墙变了、窗外变了、房间比例变了、光线方向也变了。原因是模型虽然能理解“客厅”，但不善于在强约束下只改局部。
Images 2.0的突破点：
这类任务体现的是编辑可控性。
一个真正可用的图像系统，不只是会从零画图，还得学会尊重原图。对电商修图、家装预览、广告改版、社媒图修正而言，这一点比单次生成质量更重要。
怎么进一步提高成功率：
把“不允许改变”的内容写得比“允许改变”的内容还清楚。
如果平台支持蒙版，最好配合局部区域描述，还可以加一句“保留原始相机视角与光照效果”。
9.推理型构图
提示词：
请为一篇商业分析文章生成头图，文章标题是“为什么agent会先改变中后台，而不是先取代CEO”。请先理解这个标题的含义，再构思一张具有隐喻意味的插图：画面左侧是多层流程、表格、审批节点和任务队列，右侧是一个被简化成抽象符号的高层决策室，中间由一个发光的代理系统连接。要求插图传达“AI最先改造的是重复流程密集的组织中层和运营层，而不是直接替代最顶层判断”，整体风格为高级商业媒体插画，克制、不幼稚、不赛博朋克。
为什么旧模型难：
很多旧模型在面对抽象命题时，会退回到模板化视觉符号。比如机器人脑袋、电路板、发光城市、悬浮屏幕这类事物。
它不会先理解文章论点，再决定用什么视觉隐喻最贴切。于是图虽然“像AI”，但不“表达这个观点”。
Images 2.0的突破点：
这里体现的是面向推理的图像生成（reasoning-oriented image creation），也就是更强的任务理解和构图前推理。
Thinking mode的意义就在这类任务里最明显。它让图片更像在“理解并且回答一个命题”。
怎么进一步提高成功率：
告诉模型“先理解文章观点再构图”。
给出你不想要的陈词滥调元素，比如不要机器人脸、不要蓝色电路板；如果你有媒体风格参考，可以补“像The Economist与Wired的中间地带”。
10.双语社媒图卡与多图方案生成
提示词：
请一次生成4张风格不同但信息相同的社交媒体新闻图卡，用于公众号封面和X平台传播。主题为“AI Agents Go Mainstream”。四张图都必须包含以下信息：
英文主标题：AI Agents Go Mainstream中文副标题：从聊天工具走向工作系统
3条短要点：
Memory becomes product infrastructure
Agents start to own workflows
Enterprise adoption accelerates品牌角标：Future Signal要求四张图分别采用四种视觉方向：
A. 极简科技媒体风B. 商业杂志封面风C. 轻信息图风D. 摄影拼贴风
4张图信息一致，但视觉表达明显不同。所有文字可读，中英混排自然，像真实内容团队在做传播A/B测试。
为什么旧模型难：
过去我们往往只能一次生成一张“差不多”的图，然后手工反复试。
旧模型在多方案生成时，很容易出现信息丢失、文案漂移、品牌名不一致的问题。它能给你很多变体，但这些变体并不适合进入真正的运营流程。
Images 2.0的突破点：
这里体现的是多图生成、系统化视觉探索和内容工作流适配。
让模型参与你思考的过程，让它自己去理解什么是“同一信息，不同表达”。这一点对新媒体、市场、品牌、增长团队非常有价值。
怎么进一步提高成功率：
要求“信息完全一致，只改视觉方向”。把每张图的风格差异写清楚。
如果你想控制尺寸，也可以加“全部为4:5竖版，同时保留裁切安全区”。
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