GPT Image 2.5 图片生成与编辑
在 FreyaVideo 使用 GPT Image 2.5 Flare 生成与编辑图片，添加参考图并选择画质、格式和生成张数。
添加输入图片，用于编辑或多图合成
超过 2560 × 1440 像素的尺寸属于实验性功能。
仅适用于 JPEG 和 WebP。数值越高，保留细节越多，文件越大。
输出数量越多，生成结果越多，消耗的积分也越高。
26 积分
在完整工作区使用 GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst
Replicate 将 Flare 定位为日常生成与编辑的快速选项。可用于商品概念图、营销初稿和反复调整提示词。
可使用 Sunburst 处理复杂构图与图片编辑。建议在相同提示词和画质下对比，选择更符合项目需求的结果。
上传原图并描述一项具体修改。多张参考图可以分别指导主体、构图或风格。编辑后仍应检查小字和要求保留的区域。
从生成画面到修改细节。
用 GPT Image 2.5 将描述变成图片，或修改已有照片。选择 Flare 进行日常创作，也可以用同一份提示词对比 Sunburst。在 FreyaVideo 最多添加 5 张参考图，并明确描述要修改和保留的部分。
为下一张图片选择参数
两个版本都支持文字提示和参考图。FreyaVideo 默认 high 画质、生成 1 张图片。可选择常用比例、auto 或最高 4K 的像素尺寸，设置背景和 JPEG/WebP 压缩质量，并下载 PNG、JPEG 或 WebP 文件。超过 2560 × 1440 像素的尺寸属于实验性功能。
打开生成器从生成画面，到调整光线与季节。
这些图片来自 FreyaVideo 工作区和模型页的真实生成测试。Flare 将云海植物园从日出改为蓝调时刻；Sunburst 将沙漠列车场景改为雪景。每组先生成原图，再上传原图编辑。两组使用不同提示词，展示各自的创作流程，不作为同条件模型对比。
FLARE · 日出原图FLARE · 蓝调编辑
SUNBURST · 沙漠原图
SUNBURST · 雪景编辑常见问题
GPT Image 2.5 是 OpenAI 的图片模型系列，FreyaVideo 通过 Replicate 接入。Flare 和 Sunburst 都接受文字提示与参考图片，可用于图片生成及编辑。
日常创作可以先选 Flare。对于重要图片，用同一提示词尝试 Sunburst，对比构图、文字和编辑一致性。FreyaVideo 上两个版本采用相同积分表，报价随画质和张数变化。
上线时每张图片的积分为：low 3、medium 10、high 26、xhigh 或 auto 50、max 100。多张图片按张数乘算，以生成前显示的当前报价为准。默认 high、1 张；auto 的价格更高。
可以。在 FreyaVideo 最多添加 5 张 JPEG、PNG 或 WebP 参考图。说明每张图的作用、具体修改要求，以及必须保留的内容。添加参考图后按图片编辑流程提交。
不同。auto 有独立价格，目前与 xhigh 相同。希望使用默认 high 画质报价时，请明确选择 high。
耗时取决于模型、画质、参考图片及服务商负载。计时器显示已等待时间，不承诺固定完成时间。生成失败后由现有任务结算流程处理积分退回。
深入了解 GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 将文生图与图片编辑整合到同一工作流。在 FreyaVideo 选择版本、填写提示词，并按需添加参考图。主站文生图和图生图工作区也提供相同的模型选项。
核心能力
可尝试商品摄影、海报概念、插画场景或修改已有照片。需要文字时用引号标明准确内容。编辑时每次提出一项修改，并将需要保留的区域与原图对比。
技术基础
请求通过 FreyaVideo 现有的 Replicate 接入通道执行。参考图随编辑请求提交，完成后的结果保存在工作区。你无需提供 OpenAI API Key。
质量保证
画质档位影响成本和处理量。可用 high 制作成稿初版，也可以用 low、medium 探索提示词。xhigh、max 是费用更高的可选档位。提高画质不保证文字完全准确、主体完全一致或编辑一定成功。
如何使用
选择模型
在生成器内选择 Flare 或 Sunburst。
描述图片
说明主体、构图、光线和准确的文字。
添加参考图
编辑时上传原图，说明要修改和保留的内容。
确认报价并生成
选择画质、张数和格式，开始前查看积分总额。
充分利用 GPT Image 2.5
用可重复的提示词对比两个版本。
保持对比条件一致
两个模型使用相同提示词、参考图、比例和画质。
检查细节
发布前放大检查文字、商品边缘和阴影。
保留原图
连续编辑偏离预期构图时，回到原图重新修改。