ChatGPT Images 2.5 如何选择 Flare 还是 Sunburst？

这一页回答什么

ChatGPT Images 2.5（也写作 GPT Image 2.5）把可选的模型从一个变成了两个，画质在原来的天花板之上又加了两档。写提示词的路数没变，但「这一版该用哪个模型、哪一档」变成了每次都要做的一个决定。

本文的方法与示例图来自第三方指南 morphic.com 的 ChatGPT Images 2.5 使用指南，并与 OpenAI 官方 image prompting 指南交叉核对过。凡是第三方口径与官方口径不一致的地方，文中会直接点出来；示例图也逐张标注来源。

官方要求把参数和提示词分开：「透明背景」「4K」这类要求写在请求参数里，提示词里只描述画面。这条在选型上同样成立——选模型和选画质档是两件事，先定模型，再动 quality。

• 本文假设你已经知道怎么写提示词。提示词的完整方法在《GPT Image 2.5 官方提示词使用手册1》与《手册2》里，这一页只讲「怎么选」。
• 第三方指南把发布时间记为 2026 年 9 月 8 日；文中所有「更快」「更稳」的说法都属于第三方的使用观察，官方并未给出固定改善比例。
• 示例图来自第三方指南，版权与授权以来源站为准，仅用于说明效果差异。

Flare 还是 Sunburst：一张表选完

两个模型的差别不在功能清单上，而在优化方向。官方口径是：Flare 是小模型、优化速度、画质与 GPT Image 2 相当；Sunburst 是基础模型、优化质量、画质高于 GPT Image 2。两者都支持图像生成、图像编辑和透明背景。

真正的分叉点是「这版活儿有没有明确的画质门槛」。下表把官方口径与第三方的使用建议放在一起。

• 先测质量再测速度。顺序反了会得到一个「快但不可用」的默认档。
• 转换到新模型时不要只换模型名：官方建议先把有代表性的生产提示词和参考图存成基线，覆盖难改的编辑、精确文字、人脸、产品几何和透明素材。
• 把整条编辑序列一起测，不要只测单步——编辑类工作流的稳定性要看连续几轮的结果。

官方给的选法只有一个方向，照做就行：手上的活儿画质已经过线，就从 Flare 开始，看能省回多少时间；画质还没过线，就先用 Sunburst 把效果定下来，再回头测 Flare 能不能达到同一条线。

这里有个坑，官方和第三方都在强调同一件事：一种活儿上的提速，换一种活儿未必还在。别信一个笼统的数字，拿自己的活儿两边各测一遍。

选型之前：两个模型共同的能力底线

换模型之前先确认你的活儿落在哪一层。据这份第三方指南，这一代在两个模型上都改善了四件事，也就是说这些提升与选 Flare 还是 Sunburst 无关：

• 细节更锐利，光线和质感更自然。
• 参考图里的人和物保留得更完整——这直接决定了换装、产品图这类编辑的可用性。
• 一路改下来画面更稳，多轮编辑中跑偏的概率更低（官方仍把连续修改中的漂移列为已知限制）。
• 画质在原来的天花板之上加了两档（xhigh 与 max），需要精细印刷细节时可以往上试。

如果你的问题出在「细节糊」或者「改两轮就不像了」，换模型解决不了，那是提示词和流程的问题，先看两篇手册。选型只在画质与速度之间做取舍。

画质档位：选完模型之后的第一件事

两个模型共用同一套档位标签，但档位高低不等于每条提示词都更好。第三方的做法值得抄：措辞在 low 上反复调，定稿再按这个活儿真正需要的档位出一次；一路往上加，加到满足要求为止，然后退回一档，看低一档能不能过。

• 官方定的顺序是：先用上面那张表把模型定下来，再动 quality。
• 第一次做两个模型的对比时，把显式选定的 quality、提示词、参考图和输出尺寸全部保持一致。同一个 quality 标签在两个模型之间不代表同样的画质和响应时间。
• xhigh 和 max 只在确实能解决某个未达标需求、且延迟预算允许时才用。

尺寸与成本，也会影响选型

尺寸是选型里最容易被忽略的一环：同样一段提示词，出 1:1 和出 16:9 的成本不一样，出 1024 和出 4K 更不一样。选 Flare 省下来的时间，可能被一个不必要的方形大图吃掉。

• 最高到 4K，单边最长 3840 像素，两边都必须是 16 的倍数，画面比例在 1:3 到 3:1 之间。
• 总像素超过 2560x1440 的部分被标为实验性，把工作流搭上去之前值得先知道。
• 同一档画质下方形是最贵的形状，所以同样标称分辨率的 16:9 或 21:9 比 1:1 便宜。
• 用图的地方决定画幅：横版用 16:9，竖版用 9:16，不要先出方图再裁。

按活儿选档：七个典型场景

把上面的规则落到具体场景，选型就变成了查表。下表左边是你手上的活儿，右边是建议的起手模型——注意「起手」两个字，第一版出来后仍然要按「质量过线就换 Flare 压时间」的规则复测。

选完之后：五条提示词公式

模型定下来之后，出图质量就回到提示词上。第三方指南把大部分问题归到五个习惯上，下面这些内容都是这五条的展开。

• 第四条最容易被忽略：条件一多（七八项以上）就不要写整段话，分成带标签的小块，涉及文案时再加一块 Include ONLY this text (verbatim):。它不改变模型行为，只是不让某一条要求淹没在大段文字里。
• 官方对同一件事的说法是：复杂请求按 scene、subject、details、constraints 分段写，用带标签的小节组织。两边的结论一致。

第一条提示词：先写画面，再补两件事

用平常的句子写清主体、场景和光线。「好看」「4k」这类词几乎不起作用，因为它们没有告诉模型画面里该有什么。第三方给的对照很直观：

先出这一版，看回来的结果，然后一次只改一处。之后要早点补上两件事。

第一件：要照片感就直接写「写实照片」，再交代取景和质感，比如 35mm 胶片、平视中近景、浅景深、细微颗粒。镜头和胶片这些说法是给风格的提示，模型不会当成物理参数原样复现——官方也是这个口径，把相机参数当外观线索，不保证物理模拟准确。

第二件：把不想要的写出来。点名你想躲开的那种套路，画面上那层 AI 光泽才会掉；只说「要真实」通常没用。

让画面里的文字和版面都对

要出现的字用引号原样写出来，说清放在哪里，再说明出现几次。最后这一条，正是标语不会莫名出现两遍的原因。

六个品项和六个价格都写死在提示词里，模型才不会自己编——这是下面这张菜单板的关键。

Billboard text (exact, verbatim): "Fresh and clean". Typography: bold sans-serif, high contrast, centered. Ensure the text appears once and is perfectly legible. No watermarks, no logos.

四条要求，没有一条含糊：把文案引出来、标明照抄、指定位置、交代字体调性，最后把其他可能性堵死。还有几件小事很划算——品牌名或者生僻词总被写错时逐字拆开告诉模型；字数尽量短，因为小号密排的文字最先糊；字小或者排得密的时候，先别默认顶配最好，把 high 和 xhigh 各出一版比一比。

单行文字稳定之后，再往上一层：把版面各部分分别命名，而不是描述一种氛围。这样模型才有层级可循。

版面层级：点名每一块，而不是描述氛围

「一张演出海报：主演阵容大字排在顶部，四组暖场演出按字号递减往下排，场地和日期小字压在底部」——这样写模型才有层级可循，而不是凭感觉分配字号。

图表、幻灯片和示意图再往前一步：提示词按需求书写，不要按插画需求写。写清交付物是什么，把真实数字和标签直接列进去，指定字体家族，再把套路堵掉——不要剪贴画，不要图库照片，不要装饰性渐变。做汇报页用横版尺寸合适；画面里一旦有图例、坐标轴或脚注，high 就是底线。

出图后不只看清不清楚，还要核对标注对不对。官方把「图表标注和它们之间的关系是否正确」列在检查清单的第一条。

改一处，而不是改一整张

多数人是在修改这一步把一张好图弄丢的。一条好的编辑提示词，形状是一条明确命令加一份保留清单。

保留清单写得比你以为需要的更长才对。官方演示换装时，会把脸、五官、肤色、体型、姿势、神态、发型、比例、背景、机位、取景和画质逐项钉死，然后才说哪里可以变。这不叫啰嗦——凡是你没点名的，模型都有权重新演绎。

后面几轮应该越写越短，而不是越写越长。开头那条重提示词之后，下一句可以只有一行：「改成冬夜下雪的感觉。」把上一张结果喂回去，一次只提一个要求，看到哪条约束开始松动，就把那条再说一遍。

即便如此也要盯着跑偏。发现某个你根本没提的地方动了，就退回上一版可用的结果，别接着往前修。某块区域必须逐像素不变时，老实的做法不是再调提示词，而是把改好的部分合成回原图。

让角色或产品保持一致

一组图要看起来像同一个世界，就别每次重新描述一遍角色然后碰运气。先做一张参考图。

单独把角色生成出来，背景留干净，外形、比例、服装和气质全部写清。之后每个场景都以这张图作为输入，再用一小段一致性说明重申关键点：同一件绿色连帽衫、同样的五官、比例和配色、同样的性格，不要重新设计这个角色。

• 产品也是同一套办法：几何形状和标签由参考图带着，提示词负责下达「不要改样式」的命令。
• 品牌 IP 形象、系列带货图、一整套详情页素材，都吃这一招。
• 模型支持一次批量出图时就用批量：一起生成的一组，比分六次单独做要稳。

透明底抠图：唯一必须「参数 + 提示词」双管齐下的一步

透明底要同时满足两件事：提示词里把主体单独隔离出来，设置里选透明背景，输出用 PNG 或 WebP。JPEG 存不住透明通道。

把产品隔离在完全透明的背景上。居中，边缘锐利干净，无光晕无毛边，alpha 边缘干净，四周留足空白。产品的几何形状和标签文字完全保留。不要加纯色背景、场景、棋盘格或投影，也不要改变产品的样式。

然后要打开文件检查，不能只用眼睛看。画出来的棋盘格不是透明，这是很常见的翻车，做电商白底图和详情页时尤其要确认这一步。抠出来的图还要接着编辑的话，记得把「保留透明背景」这条再说一遍，它不会自己留住。

同一个场景在官方指南里的对应写法是：界面上显式设置 background="transparent"，输出用 PNG 或 WebP，并检查解码后的 alpha 通道，重点看头发、玻璃、阴影和物体边缘。

选型之外：这一代配套加的四样东西

据这份第三方指南，这次更新除了模型本身，还给 ChatGPT 加了四样功能。它们不改变选型判断，但会改变你怎么用这两个模型。以下口径均来自第三方，官方页面未在同处陈述。

• Sketch：直接在 ChatGPT 里画，把这张画当成生成的依据。写法上要加一句「保留草图的版面、比例和透视，材质和光线要真实，不要自行添加新元素或文字」，否则模型会把你的草图重新演绎一遍，而不是照着画。
• 模板：为海报、周边这类常见规格提供起点，再通过追问补齐细节。第三方说目前在 Work 模式下还不能用。
• 批注：可以直接标在图片上，把修改意图指向某一处；编辑器里的选区工具按区域做同一件事。第三方转述官方的提醒是，圈选并不总是精确，改动可能会溢出你标的范围。
• 提示词分享：把成图连同背后的提示词一起发出去，别人可以用自己的素材跑同一个想法。

交付之前：四道检查

按顺序过四道检查，基本能拦住绝大多数问题。前三道是内容，第四道是文件本身。

• 文字准不准、清不清楚，出现次数是不是你要求的那样？
• 示意图里的标注和对应关系是真的对，还是只是看起来整齐？
• 人物身份、产品外形和标签文字有没有在修改中被改掉？
• 这一轮改动是不是只动了你要求的地方，有没有什么悄悄挪了位置？

需求里有透明底，就打开文件确认 alpha 通道是真的存在。图片要付印，就把小字放到原尺寸看，别在缩略图上看——一个「差不多够用」的档位，恰恰是在这里露馅的。