有视觉方向的提示词
按顺序写出主体、地点、构图、光线和媒介。GPT Image 2 能把这些具体决策用于生成一帧明确的画面,而不是泛泛的理解。
文生图
AI 文生图
模型
图片提示词
0/2000
分辨率
输出数量
生成的图片会显示在这里。描述你想看到的画面,然后点击生成。
FrameAI 的文生图用 GPT Image 2 把写下来的想法变成新的 PNG。写清主体、场景、构图、光线、风格,以及画面里必须出现的短文字;选好画布后,生成器会创作这张图,而不是去找一张勉强接近的图库照片。
真正有用的是花积分之前的控制权:选择 1K、2K 或 4K,从 8 种画幅中挑选,并一次生成 1 到 4 个变体。工作台会根据分辨率和数量在生成前计算积分,因此探索有据可依,最终成图也不会出现意外扣费。
空白提示词框只是开始。下面这些控制项,才把一个想法变成能实际使用的视觉素材。
按顺序写出主体、地点、构图、光线和媒介。GPT Image 2 能把这些具体决策用于生成一帧明确的画面,而不是泛泛的理解。
方形适合信息流,9:16 适合竖版投放,16:9 适合横幅;还有 5 种画幅,都可以在第一次生成前选好。
一次生成 1 到 4 个方案。先用 1K 测试创意,留下最好的构图,确认后再用 2K 或 4K 做最终交付。
从一个场景开始,而不是一张情绪板。好的提示词先说主角,再说环境、取景、光线和视觉媒介。例如:湿润黑石板上的钴蓝旅行水瓶,产品摄影,柔和侧窗光,浅景深。每个部分都指向画面中可观察、可执行的决定。
第二句只在补充约束时使用:镜头角度、配色、给文案预留的留白,或必须出现的短句。画面内要逐字出现的文字请放进引号,并保持简短。结果接近但不对时,每次只改一个变量;这比整条重写更快,也更容易知道哪个词起了作用。
具体的名词、材质、光线方向与构图,才是模型能执行的指令;「好看」之类的泛泛赞美不是。
探索阶段用 1K,日常素材可用 2K;当构图已确认并要用于大尺寸投放或最终交付时,再选 4K。
文生图控制项
从输出分辨率到想比较的视觉方向数量,所有选择都会在消耗积分前显示在工作台中。
提示词、画布、输出分辨率、变体数量与结果文件,都在同一个聚焦的工作台里完成。
生成器根据你的视觉需求创作新图,因此方向可以贴合一场活动、一个概念或一段产品故事,而不受限于图库分类。
从快速的 1K 探索升级到 2K 或 4K 最终图,不用换工具,也不会丢失已经跑通的提示词。
在生成前按真实投放位置选择画幅:竖版故事、方形信息流卡片,或宽幅主视觉。
分辨率和出图数量会决定生成器显示的报价,每一次渲染都有明确的成本。
一次最多生成 4 张,横向比较构图和风格选择,再决定是否要做更大的最终图。
成图会保留在「我的作品」里,之后可以回看和下载,不必凭记忆重做。
文生图页面会直接打开提示词模式,因此无需上传,就能从一份文字需求进入多个可选的视觉方向。
写下主体、环境、构图、光线和视觉媒介。画面中必须出现的短文字请放进引号。
从 8 种画幅中选一个,再选 1K、2K 或 4K,以及 1 到 4 张输出。积分报价会在生成前更新。
在工作台中查看返回的变体,打开最强的一张,并在可用时下载 PNG。
当你需要的视觉方向在图库中根本不存在时,文生图最能发挥价值。
为产品发布、活动视觉和社媒主题探索不同画幅的创意方向,再对选中的方向继续细化。
围绕明确的隐喻、场景和配色体系,创作独特的头图、演示视觉或文章插图。
为海报、书封、概念板和定调图形制作原创起点,也能加入本该出现在画面里的短文字。
AI 文生图会根据文字描述创作一张新图片。这个页面使用 GPT Image 2,并结合你在生成前选定的画布、分辨率和出图数量来理解提示词。
先写主体,再补充场景、构图、光线、视觉媒介和必要约束。具体细节比泛泛形容词有用。需要出现在画面里的文字应简短,并放进引号。
可选择 1K、2K、4K,以及 8 种画幅:1:1、3:2、2:3、16:9、9:16、4:3、3:4、21:9。
可以。生成前可选择 1、2、3 或 4 张输出,适合横向比较同一份需求下的构图或细微风格差异。
生成器会根据选定的分辨率与出图数量计算积分,并在你提交任务前显示总额。
完成结果会显示在工作台和「我的作品」中,你可以随后回看并下载 PNG 文件。
把生成的静图带入图片编辑,或作为 FrameAI 视频工具的视觉起点。