GPT-image2 可以快速产出像素角色、tilemap、UI 套件和成长序列草案,但要想进入游戏工程,需要在提示词里约束视角、帧数、网格、留白和可切片性。围绕多类像素风素材测试,整理可复用的提示词写法和常见问题。
GPT Image 2 的核心变化在于中文文字渲染、真实 UI 结构还原和商业视觉生成能力。围绕测试样例、提示词写法、适用场景、质量检查和使用限制,系统梳理它能解决什么问题,以及哪些场景仍然需要人工审核。
Nano Banana Pro 生成图片时,提示词不能只堆关键词,而要把画面讲成一个具体场景。通过主体、环境、光线、构图、材质、风格和用途约束,可以让人工智能更稳定地生成 PPT 封面、知识卡片和壁纸等视觉内容。
知识卡片生成的关键不只是让 AI 画得好看,而是把知识结构、视觉层级、配色、字体和比例写进提示词。这里用 6 种常见风格拆解 Seedream 4.0 生成知识卡片的提示词写法,并给出可直接改写的模板。
Nano Banana 适合做多图融合、局部编辑、参考姿势迁移、角色设定和信息图生成。这里用一套可复用的工作流讲清楚参考图打标、红框选择、红色蒙版、视角推理、海报改稿等常见玩法,以及尺寸、文字和事实准确性上的注意事项。