gpt-image-2

gpt-image-2

使用 RunComfy 上的 OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)生成和編輯圖片。說明 GPT Image 2 的優勢(內嵌文字、標誌、多語言排版、指令精準度)、其三種固定尺寸、保留原貌的編輯語言,以及何時應改用同系列其他模型(Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream)。透過本機 RunComfy CLI 執行 `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` 或 `/edit`。觸發關鍵字為「gpt image 2」、「gpt-image-2」、「ChatGPT Images 2」、「image 2」,或任何明確要求使用此模型生成或編輯的指令。

2星標
2分支
更新於 2026/6/18
SKILL.md
readonlyread-only
name
gpt-image-2
description

Generate and edit images with OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) on RunComfy. Documents GPT Image 2's strengths (embedded text, logos, multilingual typography, instruction precision), its 3 fixed sizes, edit-with-preservation language, and when to route to a sibling (Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream) instead. Calls `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` or `/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2", or any explicit ask to generate or edit with this model.

GPT Image 2 — Pro Pack on RunComfy

runcomfy.com · Text-to-image · Edit · GitHub

OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)託管於 RunComfy Model API — 無需 OpenAI 金鑰,非同步 REST。

npx skills add agentspace-so/runcomfy-skills --skill gpt-image-2 -g

何時選擇此模型(相較於同系列其他模型)

GPT Image 2 的獨特優勢在於指令精準度:它能比同級模型更可靠地遵循多元素提示、佈局提示和內嵌文字指令。當畫面上的內容比風格化外觀更重要時,請選擇它。

您想要 使用
內嵌文字、標誌、招牌、多語言排版 GPT Image 2
品牌安全、電商/廣告/UI 模型圖像 GPT Image 2
保持構圖穩定的迭代優化 GPT Image 2
強烈風格化、繪畫感 Flux 2
超寫實人像 Nano Banana Pro
電影感/美學優先的主視覺 Seedream 5

如果使用者明確要求 GPT Image 2 / ChatGPT Image 2 / Image 2,無論如何都請路由至此 — 不要質疑模型選擇。

前置需求

  1. RunComfy CLInpm i -g @runcomfy/cli
  2. RunComfy 帳號runcomfy login 會開啟瀏覽器裝置碼流程。
  3. CI / 容器環境 — 設定 RUNCOMFY_TOKEN=<token> 取代 runcomfy login

端點 + 輸入結構

兩個端點,同一個模型。

openai/gpt-image-2/text-to-image

欄位 型別 必填 預設值 備註
prompt string 正向提示詞
size enum 1024_1024 1024_1024(1:1)、1024_1536(2:3 直向)、1536_1024(3:2 橫向)— 僅此三種

openai/gpt-image-2/edit

欄位 型別 必填 預設值 備註
prompt string 自然語言的編輯指令
images string[] 最多 10 張參考圖片 URL(需為可公開取得的 HTTPS)
size enum auto auto(保留輸入比例),或上述三種固定尺寸之一

編輯時使用 size=auto 可保留輸入的長寬比 — 除非編輯明確改變構圖,否則強烈建議使用。

如何呼叫

文字轉圖片:

runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image \
  --input '{"prompt": "<使用者提示>", "size": "1024_1536"}' \
  --output-dir <絕對路徑>

編輯(單張參考):

runcomfy run openai/gpt-image-2/edit \
  --input '{
    "prompt": "<編輯指令>",
    "images": ["https://..."]
  }' \
  --output-dir <絕對路徑>

編輯(多張參考,最多 10 張):

runcomfy run openai/gpt-image-2/edit \
  --input '{
    "prompt": "將圖片 1 的主體合成到圖片 2 的房間中;比照圖片 2 的光線",
    "images": ["https://...subject.jpg", "https://...room.jpg"]
  }' \
  --output-dir <絕對路徑>

CLI 會提交請求,每 2 秒輪詢直到完成,然後將結果中所有 *.runcomfy.net / *.runcomfy.com 的 URL 下載到 --output-dir。標準輸出為結果 JSON,標準錯誤輸出為進度。

若需適合管線使用:

runcomfy --output json run openai/gpt-image-2/text-to-image \
  --input '{"prompt":"..."}' --no-wait | jq -r .request_id

提示技巧 — 實際有效的方法

以下是經實證能提升輸出品質的模型專用模式。適用於文字轉圖片和編輯。

明確指出主體 + 場景 + 氛圍。「一個霧面陶瓷水瓶的特寫,放在暖色亞麻布上,柔和窗光,中性背景」— 三個具體指令 — 勝過「一張好看的水瓶產品照」。

精確引用內嵌文字,保持簡短。 GPT Image 2 是同類模型中最擅長文字渲染的,但前提是你要將實際字元放在引號中。長段文字會降低品質。對於多語言文字,請指定字體:"日文假名"、"西里爾字母"、"阿拉伯文由右至左"。

直接使用構圖提示。 "三分法"、"特寫"、"鳥瞰"、"主體置中"、"淺景深" — 這些對模型來說具有學習過的意義。

一次只迭代一個屬性。 優化時,每次只改變一個項目(光線或背景或姿勢或文字),其餘提示保持不變。當只有一個變數變動時,模型能在迭代間保持構圖穩定。

不要讓指令互相矛盾。 "無文字" + "標籤上寫著 'AQUA+'" 是矛盾的 — 模型會選擇其中一個,而你無法控制是哪個。

不要堆疊風格。 "浮世繪 + 水彩 + 8K + 電影感 + 極簡" 會互相抵消。最多選擇一兩種風格錨點。

針對 edit 端點:

  • 說明保留目標。 "保持人物的姿勢和臉部特徵不變"、"保持包裝上的品牌標誌和字體"、"保持整體構圖"。模型需要知道哪些不該改變。
  • 空間編輯使用方向性語言。 "將標題從右上角移至底部中央",而非"重新放置標題"。
  • 多張參考:在提示中為圖片編號 — "圖片 1 的主體,圖片 2 的光線和背景" — 模型會正確分配提示。

擅長領域

使用案例 為何選擇 GPT Image 2
電商產品攝影 標籤文字可靠、品牌安全光線、跨 SKU 一致
高轉換率廣告 一次完成標題與視覺整合
品牌素材在地化 單一來源素材 → 同一標題的多語言版本
招牌、海報、包裝模型 多種尺寸下的文字渲染準確度
UI 模型、科學插圖 佈局精準度與標籤可讀性

範例提示(經驗證可產出優質結果)

文字轉圖片 — 產品主視覺:

一個極簡產品主視覺靜物:霧面陶瓷水瓶放在暖色亞麻布上,
柔和窗光,標籤上以乾淨無襯線字體寫著 "AQUA+",
微妙的邊緣反光,電商 ready,8K 細節,中性背景

文字轉圖片 — 多語言招牌:

黃昏時的小型東京咖啡館店面,溫暖的室內光線,
木牌上以粗體日文假名寫著 "コーヒー",
淺景深,三分法,電影感

編輯 — 背景替換並保留原貌:

將背景改為明亮的極簡白色到淺灰色攝影棚漸層,
帶有柔和的地面陰影;在圖片中加入大標題,
以粗體乾淨無襯線字體寫著 "OPEN STUDIO",高對比,置中;
保持主要人物或產品、姿勢和臉部特徵不變

限制

  • 文字轉圖片僅有 3 種固定尺寸(編輯則為相同 3 種加上 auto)。極端長寬比會自動調整為最接近的支援尺寸。
  • 提示長度約幾千個 token。長段內嵌文字會降低輸出品質。
  • 編輯的多圖片支援是「最多 10 張參考圖的引導」,而非 ControlNet 式的疊加。第一張圖片被視為主體,其餘提供輔助提示。
  • 人像照片寫實度並非其最強項 — Nano Banana Pro 在這方面表現更佳。

退出碼

runcomfy CLI 使用 sysexits 風格的代碼:

代碼 意義
0 成功
64 CLI 參數錯誤
65 輸入 JSON 錯誤 / 結構不符(例如 size: "2048_2048" 會回傳 422)
69 上游 5xx 錯誤
75 可重試:逾時 / 429
77 未登入或 token 被拒絕

完整參考:docs.runcomfy.com/cli/troubleshooting

運作方式

  1. 技能以符合上述結構的 JSON 主體呼叫 runcomfy run openai/gpt-image-2/<endpoint>
  2. CLI 使用使用者的 bearer token 向 https://model-api.runcomfy.net/v1/models/openai/gpt-image-2/<endpoint> 發送 POST 請求。
  3. Model API 回傳 request_id;CLI 每 2 秒輪詢 GET .../requests/<id>/status
  4. 狀態為終端狀態時,CLI 取得 GET .../requests/<id>/result,並將主機結尾為 .runcomfy.net.runcomfy.com 的所有 URL 下載到 --output-dir。其他 URL 僅列出但不擷取。
  5. 輪詢期間按下 Ctrl-C 會發送 POST .../requests/<id>/cancel,避免為已停止的 GPU 付費。

此技能並非

非直接 OpenAI API 用戶端。非能力授權 — 需依賴有效的 RunComfy 帳號。非多租戶。

安全性與隱私

  • Token 儲存runcomfy login 將 API token 寫入 ~/.config/runcomfy/token.json,權限設為 0600(僅擁有者可讀寫)。在 CI / 容器環境中可設定 RUNCOMFY_TOKEN 環境變數以完全繞過檔案。
  • 輸入邊界:使用者提示透過 --input 以 JSON 字串傳遞給 CLI。CLI 不會對提示進行 shell 擴展;它直接透過 HTTPS 將 JSON 主體傳送給 Model API。提示內容不會造成 shell 注入風險。
  • 第三方內容:您傳入的圖片 / 遮罩 / 影片 URL 由 RunComfy 模型伺服器擷取,而非您機器上的 CLI。請將外部 URL 視為不可信任;基於圖片的提示注入是任何圖片編輯 / 影片編輯模型的已知風險。
  • 對外端點:僅 model-api.runcomfy.net(請求提交)和 *.runcomfy.net / *.runcomfy.com(生成輸出的下載白名單)。無遙測、無回呼。
  • 生成檔案大小上限:CLI 會中止任何超過 2 GiB 的單一下載,以防止惡意或失控的模型輸出導致磁碟填滿。