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awesome-gpt-image-2 模板变量实战从填空到批量出图的 GPT-Image2 提示词教程【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库530 个案例逆向工程20 套工业级模板并提炼出Skills持续更新中项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2awesome-gpt-image-2 是一个 GPT-Image2 提示词引擎与模板库把 532 个真实出图案例逆向成 21 套可填空的工业级提示词模板。它解决的是手写提示词出图全凭运气的问题适合电商运营、设计师和刚接触 AI 生图的新手跑完这篇教程你手里会有一条能直接生成商品主图、且可重复复用的提示词。手写提示词出图不稳定的代价先说痛点。你写帮我做一张好看的耳机主图十次里能用的可能就一两次有的图文字全乱有的平得像证件照。原因不是模型不行而是提示词里缺了约束——材质、灯光、构图、文案边界都没锁死模型只能自由发挥。awesome-gpt-image-2 的思路是把试错成本提前消化掉每个场景给一套固定骨架你只替换其中的变量相当于做填空题而不是写作文。模板变量靠什么稳定出图机制不复杂就三件事原子化模板一条提示词被拆成主体、材质、灯光、构图、文案、负面约束等独立字段每个字段单独可控坏了换哪块改哪块。⚙️变量带默认值可变部分写成{argument nameproduct defaultfresh red strawberries}这种带默认值的写法单独跑有兜底批量替换时漏填也不会出废图。JSON 可脚本消费模板本身是结构化数据能直接喂给脚本或 Agent 做字段替换一套模板可以驱动整店 SKU 出图。实战演示电商产品图从填空到批量场景一一条主图提示词5 分钟填完目标给一款新品做一张电商平台主图。 操作打开 docs/templates.md 的「商品与电商」章节抄下常规模板把 5 处方括号换成你的参数生成[商品名]电商主图卖点为[卖点1]、[卖点2]。 场景[纯色棚拍/生活方式场景]镜头[特写/半身/全景]。 材质细节[材质关键词]灯光[柔光/侧光/轮廓光]。 附加元素[价格角标/卖点icon/促销文案]。 输出电商平台可直接使用的商品展示图。结果填上「降噪耳机 / 主动降噪、40 小时续航 / 纯色棚拍 / 特写 / 磨砂黑配金属点缀 / 轮廓光 / 新品角标」后得到的提示词已经锁定了场景、光影和文案边界出图从抽卡变成验收。想核对变量该填到什么颗粒度去 data/cases.json 里按品类搜同类案例对照即可。场景二把变量写进提示词换个产品名整图复用填完一条还不够真正省事的是让提示词本身可替换。仓库案例 case 150夏日饮品商业摄影是标准示范它只把{argument nameproduct name defaultTOKYO HIGHBALL}和{argument namecatchphrase default夏、これがいい。}两处留成变量水珠冷凝、sparkling bokeh 散景、海滩虚化背景全部写死。你换成任何饮料名重跑画面框架不变只换产品和标语——这就是一次建模、批量复用的具体样子。场景三批量出图走 JSON 模板单条手工填已经能用了要一次出几十个 SKU就直接用文档里每类都附的 JSON 进阶模板如 E-commerce Hero Image把产品名、卖点、角标文案放进对应字段让脚本遍历替换或者交给仓库内置的 Agent Skill 自动匹配模板、填充变量产出的成品提示词再送去生成。关键技巧变量与光影的写法对照要素推荐写法对结果的影响材质磨砂质感、冷凝水珠、拉丝金属质感是商品图的档次线缺了就像地摊货灯光柔光 / 侧光 / 轮廓光写明确不指定时模型默认平光产品立刻扁变量默认值{argument name... default...}批量替换漏填时有兜底不出废图促销文案只留 1-2 句核心角标角标超过 3 个画面就毁品牌元素细线、强调色、字体气质logo 当背景板铺满画面失去主角case 150 就是材质 灯光写死、变量只留两处的完整示范而 data/cases.json 里 532 个案例的完整提示词都可以搜填变量前先看同品类的真实写法比空想参数省事得多。常见问题Q为什么我填了模板图还是像地摊货A九成是材质和灯光字段太笼统。把好看换成磨砂质感 轮廓光这类具体词差距立竿见影。Q变量漏填了会怎样A带default默认值的变量会按默认值出图不至于出废图批量场景务必给每个变量配默认值当保险丝。Q模板只适合电商吗A不是。docs/templates.md 按场景分了 12 个类别UI 截图、海报、信息图、摄影、品牌都有模板结构都是固定骨架 变量。Q批量出图用文本模板还是 JSON 模板A人工单条用文本模板脚本或 Agent 批量用 JSON 进阶模板仓库的 Agent Skill 就是按这个思路设计的。相关资源21 套模板与避坑指南docs/templates.md每个类别都有文本模板、JSON 模板和防坑清单。532 个案例的结构化数据含完整提示词data/cases.json支持按品类直接搜索变量写法。案例画廊UI 类 73 个、电商类 41 个等分类索引docs/gallery.md。Agent 风格库 Skill 说明agents/skills/gpt-image-2-style-library/SKILL.md。一句话总结模板填空 默认值兜底 光影锁死 稳定出图。下一步建议先去 docs/templates.md 的「商品与电商」章节用一个真实 SKU 把场景一跑通再复制到整个店铺。【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库530 个案例逆向工程20 套工业级模板并提炼出Skills持续更新中项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 awesome-gpt-image-2 模板变量实战：从填空到批量出图的 GPT-Image2 提示词教程
awesome-gpt-image-2 模板变量实战从填空到批量出图的 GPT-Image2 提示词教程【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库530 个案例逆向工程20 套工业级模板并提炼出Skills持续更新中项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2awesome-gpt-image-2 是一个 GPT-Image2 提示词引擎与模板库把 532 个真实出图案例逆向成 21 套可填空的工业级提示词模板。它解决的是手写提示词出图全凭运气的问题适合电商运营、设计师和刚接触 AI 生图的新手跑完这篇教程你手里会有一条能直接生成商品主图、且可重复复用的提示词。手写提示词出图不稳定的代价先说痛点。你写帮我做一张好看的耳机主图十次里能用的可能就一两次有的图文字全乱有的平得像证件照。原因不是模型不行而是提示词里缺了约束——材质、灯光、构图、文案边界都没锁死模型只能自由发挥。awesome-gpt-image-2 的思路是把试错成本提前消化掉每个场景给一套固定骨架你只替换其中的变量相当于做填空题而不是写作文。模板变量靠什么稳定出图机制不复杂就三件事原子化模板一条提示词被拆成主体、材质、灯光、构图、文案、负面约束等独立字段每个字段单独可控坏了换哪块改哪块。⚙️变量带默认值可变部分写成{argument nameproduct defaultfresh red strawberries}这种带默认值的写法单独跑有兜底批量替换时漏填也不会出废图。JSON 可脚本消费模板本身是结构化数据能直接喂给脚本或 Agent 做字段替换一套模板可以驱动整店 SKU 出图。实战演示电商产品图从填空到批量场景一一条主图提示词5 分钟填完目标给一款新品做一张电商平台主图。 操作打开 docs/templates.md 的「商品与电商」章节抄下常规模板把 5 处方括号换成你的参数生成[商品名]电商主图卖点为[卖点1]、[卖点2]。 场景[纯色棚拍/生活方式场景]镜头[特写/半身/全景]。 材质细节[材质关键词]灯光[柔光/侧光/轮廓光]。 附加元素[价格角标/卖点icon/促销文案]。 输出电商平台可直接使用的商品展示图。结果填上「降噪耳机 / 主动降噪、40 小时续航 / 纯色棚拍 / 特写 / 磨砂黑配金属点缀 / 轮廓光 / 新品角标」后得到的提示词已经锁定了场景、光影和文案边界出图从抽卡变成验收。想核对变量该填到什么颗粒度去 data/cases.json 里按品类搜同类案例对照即可。场景二把变量写进提示词换个产品名整图复用填完一条还不够真正省事的是让提示词本身可替换。仓库案例 case 150夏日饮品商业摄影是标准示范它只把{argument nameproduct name defaultTOKYO HIGHBALL}和{argument namecatchphrase default夏、これがいい。}两处留成变量水珠冷凝、sparkling bokeh 散景、海滩虚化背景全部写死。你换成任何饮料名重跑画面框架不变只换产品和标语——这就是一次建模、批量复用的具体样子。场景三批量出图走 JSON 模板单条手工填已经能用了要一次出几十个 SKU就直接用文档里每类都附的 JSON 进阶模板如 E-commerce Hero Image把产品名、卖点、角标文案放进对应字段让脚本遍历替换或者交给仓库内置的 Agent Skill 自动匹配模板、填充变量产出的成品提示词再送去生成。关键技巧变量与光影的写法对照要素推荐写法对结果的影响材质磨砂质感、冷凝水珠、拉丝金属质感是商品图的档次线缺了就像地摊货灯光柔光 / 侧光 / 轮廓光写明确不指定时模型默认平光产品立刻扁变量默认值{argument name... default...}批量替换漏填时有兜底不出废图促销文案只留 1-2 句核心角标角标超过 3 个画面就毁品牌元素细线、强调色、字体气质logo 当背景板铺满画面失去主角case 150 就是材质 灯光写死、变量只留两处的完整示范而 data/cases.json 里 532 个案例的完整提示词都可以搜填变量前先看同品类的真实写法比空想参数省事得多。常见问题Q为什么我填了模板图还是像地摊货A九成是材质和灯光字段太笼统。把好看换成磨砂质感 轮廓光这类具体词差距立竿见影。Q变量漏填了会怎样A带default默认值的变量会按默认值出图不至于出废图批量场景务必给每个变量配默认值当保险丝。Q模板只适合电商吗A不是。docs/templates.md 按场景分了 12 个类别UI 截图、海报、信息图、摄影、品牌都有模板结构都是固定骨架 变量。Q批量出图用文本模板还是 JSON 模板A人工单条用文本模板脚本或 Agent 批量用 JSON 进阶模板仓库的 Agent Skill 就是按这个思路设计的。相关资源21 套模板与避坑指南docs/templates.md每个类别都有文本模板、JSON 模板和防坑清单。532 个案例的结构化数据含完整提示词data/cases.json支持按品类直接搜索变量写法。案例画廊UI 类 73 个、电商类 41 个等分类索引docs/gallery.md。Agent 风格库 Skill 说明agents/skills/gpt-image-2-style-library/SKILL.md。一句话总结模板填空 默认值兜底 光影锁死 稳定出图。下一步建议先去 docs/templates.md 的「商品与电商」章节用一个真实 SKU 把场景一跑通再复制到整个店铺。【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库530 个案例逆向工程20 套工业级模板并提炼出Skills持续更新中项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考