GPT Image 2.5 Flare AI 图片生成与编辑 文字与图片输入 · 1K / 2K / 4K
通过 Flare 创建新画面，或上传最多 16 张参考图进行编辑。支持 1K、2K、4K 输出，以及不透明、透明或自动背景；每张分别消耗 3、10、16 积分。
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- AI 图片生成与编辑
- 文字与图片输入
- 16
- 参考图片
- 选择清晰的原图，并明确需要保留的细节、要修改的部分以及最终构图。
- 3 / 10 / 16
- 积分
- 1K: 3 · 2K: 10 · 4K: 16
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- 文字与图片输入
- 在 Lovart ME 工作台制作，完成后可在历史记录中查看和下载。
适合制作什么 · GPT Image 2.5 Flare
在 Lovart ME 工作台制作，完成后可在历史记录中查看和下载。
按用途选择背景
不透明背景适合完整场景，透明背景适合后续合成素材，自动模式交由模型决定。交付前检查透明边缘和主体完整性。
管理参考图的职责
最多 16 张图片可用于产品外观、材质、配色和版式参考。提示词中说明每张图的用途，避免互相冲突。
把比例与分辨率一起确定
1K 可使用全部 13 种比例选项；27:16、16:27、9:8、8:9 仅支持 1K，切换 2K 或 4K 时需更换比例。
先确定构图，再提高分辨率
从 1K 开始检查构图、参考图用途和编辑边界，明确交付方向后再选择更高分辨率。
生成前确定输出规格
1K: 3 · 2K: 10 · 4K: 16 积分，每次输出 1 张。27:16、16:27、9:8、8:9 仅支持 1K；可选透明、不透明或自动背景。
分辨率
1K / 2K / 4K
积分
1K: 3 · 2K: 10 · 4K: 16 积分
画面比例
auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, 27:16, 16:27, 9:8, 8:9
画面比例
画面比例
auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, 27:16, 16:27, 9:8, 8:9
参考图片
16 · 选择清晰的原图，并明确需要保留的细节、要修改的部分以及最终构图。
GPT Image 2.5 Flare · 可直接修改使用的提示词
选择清晰的原图，并明确需要保留的细节、要修改的部分以及最终构图。
透明产品素材
选择图生图，并把背景设为透明。交付前检查边缘。
从参考图 1 中单独提取陶瓷台灯，使用透明背景。保留外形、釉色和表面纹理，完整展示灯具，不裁切，不添加地面、文字或配件。 使用建议 选择图生图，并把背景设为透明。交付前检查边缘。
目录产品照
1K 适合确认布局；2K 和 4K 每张分别为 10、16 积分。
生成一张 4:3 目录产品照：亚麻背包放在浅木色长凳上，柔和自然光，缝线清楚，布料褶皱自然。产品居中，背景简洁，不添加文字。 使用建议 1K 适合确认布局；2K 和 4K 每张分别为 10、16 积分。
区分外形与材质参考
在提示词中分别指定两张图的用途。
编辑参考图 1，保留机位、产品几何形状和标签。参考图 2 只用于表面材质，匹配原图阴影，不引入第二张图中的物品。 使用建议 在提示词中分别指定两张图的用途。
如何使用 GPT Image 2.5 Flare
在 Lovart ME 工作台制作，完成后可在历史记录中查看和下载。
- 01
文字与图片输入
创建全新场景时使用文字。只有参考素材能提供明确视觉信息时才上传，并选择对应输入模式。
- 02
写清主体和保留要求
描述动作或编辑目标、构图与光线。每份参考素材只承担明确的用途。
- 03
设置输出并核对积分
选择模型支持的分辨率、比例和时长，提交前检查工作台显示的完整费用。
- 04
生成、检查和调整
检查细节和画面连续性，每次只调整一两项要求；任务可在历史记录中继续查看。
GPT Image 2.5 Flare · 生成前常见问题
在 Lovart ME 工作台制作，完成后可在历史记录中查看和下载。
可以用它制作什么？
通过 Flare 创建新画面，或上传最多 16 张参考图进行编辑。支持 1K、2K、4K 输出，以及不透明、透明或自动背景；每张分别消耗 3、10、16 积分。
有哪些输出规格？
分辨率: 1K / 2K / 4K. 画面比例: auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, 27:16, 16:27, 9:8, 8:9.
如何计算费用？
1K: 3 · 2K: 10 · 4K: 16 积分，每次输出 1 张。27:16、16:27、9:8、8:9 仅支持 1K；可选透明、不透明或自动背景。
参考素材应该怎么准备？
最多 16 张参考图。选择清晰的原图，并明确需要保留的细节、要修改的部分以及最终构图。
生成需要多久？
不承诺固定完成时间，排队情况、输出参数和上游服务状态都会影响等待时长。
继续制作
在另一个模型工作台比较可用参数与价格。