使用手冊

第 01 期 · AI 影像 / Prompt 工程

GPT Image 2 的提示詞與 API 實戰庫。

EvoLinkAI 開源的 awesome-gpt-image-2 收錄 727+ 高品質 GPT Image 2 提示詞,分七大類、每則都附產出圖,並提供 gpt-image-2 模型的 API 存取方式。本手冊涵蓋 API 接入、提示詞結構、案例分類與實戰範例。

awesome-gpt-image-2 是 EvoLinkAI 開源的提示詞與 API 資源庫,收錄 727+ 則高品質 GPT Image 2 提示詞,分七大類、每則案例都附真實產出圖,並提供 gpt-image-2 模型的 API 存取方式。本手冊帶你接上 API、看懂提示詞結構、依案例分類取用,並走過一段從提示詞到成圖的完整範例。

evolinkai/awesome-gpt-image-2
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高品質提示詞
727+
案例分類
7
公眾領域授權
CC0
本頁章節

01這到底是什麼

一個提示詞庫, 加一條API。

awesome-gpt-image-2 是 EvoLinkAI 維護的開源資源庫,做兩件事:一是收錄 727+ 則經整理的 GPT Image 2 提示詞,分七大類、每則案例都配上實際產出圖,讓你看到提示詞與成圖的對應;二是提供 gpt-image-2 模型的 API 存取方式,讓提示詞能直接拿去呼叫生成。授權為 CC0 1.0(公眾領域),可自由取用。

它的價值在「可複用」。多數提示詞合輯只有文字,你得自己猜結果。這個庫每則案例都附 input prompt 與 output image,涵蓋電商商品圖、廣告創意、人像攝影、海報插畫、角色設計、UI 與社群版型等實務場景,等於一份可直接照抄、改詞、套用的視覺工作流範本。

repo 結構也圍繞這點:cases/ 放案例、images/ 與 result/ 放樣本與產出、data/ 放資料、script/ 放工具。README 提供 12 種語言版本。所有提示詞都針對 gpt-image-2 設計,透過 EvoLink 的 OpenAI 相容 API 端點生成。

  1. 挑案例

  2. 複製 Prompt

  3. 改細節

  4. 呼叫 API

  5. 取圖

02接上 API

一把金鑰, 一條 API 開始生成。

先到 evolink.ai/dashboard 取得 API key。最快的試法是用 repo 提供的 npx 指令,一行就能跑起來:

bash
npx evolink-gpt-image -y

要直接接進你的應用,則打 images generations 端點。模型名為 gpt-image-2,介面為 OpenAI 相容格式:

bash
curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A beautiful colorful sunset over the ocean"
  }'

03七大案例分類

七類場景, 每則都附產出圖。

727+ 則提示詞依用途分成七類。每則案例都有 input prompt 與對應 output image,可直接複製、改細節再生成。以下為各分類與已知案例數;部分分類數量持續增補,以 repo 為準。

87 cases · 01

Portrait & Photography

人像與攝影

數量最多的分類。涵蓋電影感街拍、底片質感、特定光線(黃金時刻、霓虹、螢光)等寫實人像。

11 cases · 02

Ad Creative

廣告創意

產品廣告主視覺。如棚拍精品腕表、戲劇性打光的商品特寫,含可替換的品牌與文案位。

7 cases · 03

E-commerce

電商商品圖

商品情境與去背式產品圖,適合上架素材,可直接替換產品標籤與場景。

Cases · 04

Poster & Illustration

海報與插畫

海報排版與插畫風格案例,適合活動視覺、封面與主題式平面設計。

Cases · 05

Character Design

角色設計

角色概念與造型設計提示詞,用於 IP、遊戲或品牌吉祥物的視覺探索。

Cases · 06

UI & Social Mockup

介面與社群版型

UI 與社群媒體 mockup 案例,生成介面樣張與貼文版型示意。

Cases · 07

Comparison & Community

比較與社群範例

比較式範例與社群投稿,呈現不同提示詞寫法的差異與延伸玩法。

依需求挑分類

不確定從哪開始,先用這張表對到最接近的分類,再進去找具體案例複製。

你要做什麼建議分類
商品上架圖、情境照E-commerce
廣告主視覺、產品特寫Ad Creative
寫實人像、風格攝影Portrait & Photography
活動海報、封面、插畫Poster & Illustration
IP 角色、造型設計Character Design
介面樣張、社群貼文版型UI & Social Mockup

04提示詞結構 · 取自 repo 案例

好提示詞都這樣寫。

以下技巧整理自 repo 內實際案例提示詞的共同寫法(如 Case 124、151、176)。它們的差異不在辭藻,而在把風格、光線、鏡頭、構圖與文字明確寫死,降低生成的不確定性。

先定風格錨點

案例多以一句風格定義開頭,如「hyper-realistic miniature diorama」「ultra-realistic cinematic street photography」「35mm film photography」。先寫死整體風格,後面的細節才有依據。

來源 · repo Case 151 / 124

光線要寫具體

不要只說「好看的光」。案例會指明光源類型,如「harsh convenience store fluorescent lighting mixed with colorful neon signs」「golden hour sunset」。光線決定氛圍,越具體越穩定。

來源 · repo Case 124

指定鏡頭與底片質感

攝影類案例常加入器材語彙:「35mm film」「authentic film grain」「cinematic」。這些詞把輸出推向真實攝影感,而非數位插畫感。

來源 · repo Case 124

用方位描述構圖

廣告與商品案例會明確指定物件位置,如「Center-left foreground, show a single stainless steel chronograph watch」。寫清楚主體在畫面哪個區塊,排版才可控。

來源 · repo Case 176

文字要原樣寫進引號

要在圖上出現品牌或文案時,直接把字串放進提示詞,如標籤文字「'LUXEVEIL Skin Science - Radiance Nourishing Body Lotion'」。模型會盡量照排,省去後製。

來源 · repo Case 151

加地點與時間定情境

人像案例常補上具體場景,如「on a rainy urban sidewalk during golden hour sunset in Mumbai, India」。地點、天氣、時間一起寫,場景一致性明顯提升。

來源 · repo Case 124

05實戰範例

從案例提示詞到一張成圖。

以下示範取一則 repo 攝影案例的提示詞(Case 124,雨中街拍人像),套進前面提到的結構技巧,送進 gpt-image-2 API 生成。流程示意實際 API 回傳格式,圖片網址依你的呼叫而定。

~/img · gpt-image-2 · evolink api


# 取 Case 124 的提示詞,送進 gpt-image-2


$ curl https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
    -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "gpt-image-2",
      "prompt": "Ultra-realistic cinematic street
        hl: photography of a young man standing alone on a
        hl: rainy urban sidewalk during golden hour sunset
        hl: in Mumbai, India. 35mm film, authentic film
        hl: grain, shallow depth of field."
    }'


# [POST /v1/images/generations · model=gpt-image-2]
# [generating... rendering 1 image]


claude: {
    "created": 1749312000,
    "data": [
      { "url": "https://.../gen/rainy-golden.png" }
    ]
claude: }


# 想換場景?只改提示詞裡的變數,結構不動:
  hl: 地點 Mumbai → Taipei
  hl: 時間 golden hour → blue hour
  hl: 光線 rainy → neon-lit wet street


ok: 同一套「風格 + 鏡頭 + 光線 + 地點」骨架,
ok: 換幾個詞就能產出整組一致風格的影像。

同一套「風格 + 鏡頭 + 光線 + 地點」骨架, 換幾個變數, 就能產出整組一致風格的影像。

— 把案例提示詞當模板,而非一次性咒語

這個範例的重點

把提示詞拆成可替換的結構欄位——風格、鏡頭、光線、主體、地點、文字——之後,生成就從「碰運氣」變成「填空」。repo 的價值正在於提供大量已驗證的結構,你不必從零摸索哪些詞有效。

對需要量產一致視覺的場景(電商、廣告、社群)尤其有用:固定骨架、只換變數,就能維持系列風格一致,而非每張都重抽。

06先看清楚這些

用之前, 知道這些邊界。

07進階路徑

從照抄案例, 到建自己的模板庫。

熟悉案例之後,下一步是把它變成你自己的生產流程。以下方向皆基於 repo 與 API 既有能力。

進階方向

**1. 抽出你的提示詞骨架。**把常用案例拆成「風格 / 鏡頭 / 光線 / 主體 / 文字」欄位,存成自己的模板。日後只填變數,不重寫整段。

**2. 用 API 批量生成。**把模板接上 /v1/images/generations,用迴圈帶不同變數量產系列圖。OpenAI 相容格式讓既有腳本容易改接。

**3. 對照產出圖反推寫法。**每則案例都附 output image。挑出風格最接近你需求的圖,回頭讀它的 prompt,比憑空想更快學會有效詞彙。

**4. 跨分類混搭。**把人像分類的光線寫法,套到電商商品圖上;或把廣告構圖語彙用在海報。分類是起點,不是邊界。

**5. 切換語言版 README。**repo 提供 12 種語言版本。團隊協作時可選對應語言的說明,降低溝通成本。

延伸閱讀

① GitHub repo——727+ 案例、產出圖與 API 範例的原始來源。 ② evolink.ai/gpt-image-2-prompts——線上瀏覽提示詞與成圖對照。 ③ evolink.ai/dashboard——取得 API key、查看用量與費率。

727+ prompts, every case with a real output image. 把提示詞當可複用的模板,而非一次性咒語。

— awesome-gpt-image-2,EvoLinkAI

參考資料