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圖像模型

免費 GPT Image 2.5 生成器 —— Flare 主打速度,Sunburst 主打精準編輯

GPT Image 2.5 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日發布的影像模型系列,而 Dreamega 讓你在同一個地方使用這兩款 API 模型。Flare 是 OpenAI 為多數應用推薦的預設首選——主打速度的等級,延遲比 GPT Image 2 低 50%,很適合社群內容、商品圖、視覺搜尋與大量出圖。Sunburst 則是主打品質的等級,專為需要在多次編輯之間維持更嚴謹控制的高階流程而生,例如行銷主視覺與精修過的商品照。兩者都能從文字生成,也能編輯既有影像,支援以遮罩引導的局部重繪,並新增 xhigh 與 max 兩種品質等級,最高輸出 4K。無浮水印,生成次數不限。

App 版本消耗的點數較少,但穩定性可能稍差。正式專案建議選擇預設(非 App)版本,可靠性較高。

GPT Image 2.5 文字生圖藝廊

以下每張圖,都是透過 Dreamega 以 gpt-image-2.5-flare 依所示提示詞直接生成的 2K 成品。Flare 是 OpenAI 主打速度的等級,延遲比 GPT Image 2 低 50%,同時具備 2.5 世代更銳利的細節與更到位的風格掌握。

用 GPT Image 2.5 開始創作
霓虹夜市
AI Image

霓虹夜市

多語言霓虹招牌在雨後巷弄中清晰呈現,倒影與景深都媲美實拍。

Prompt

Cinematic wide shot of a rain-washed night market alley, dense hanging signage stacked overhead — glowing signs reading "HARBOUR NOODLE HOUSE", "汤面 · 24H", "ICE BAR", "LOTTERY 彩票" and a vertical banner "第七街夜市" — steam rising from a noodle stall, reflections pooling on the wet cobblestones, teal and magenta neon against warm tungsten, anamorphic flare, 35mm, shallow depth of field

Live PipelineTake 01 / 05

GPT Image 2.5 影像編輯藝廊

下方每組對照圖都由 gpt-image-2.5-sunburst 編輯完成,這是為精準控制而打造的高精度版本。一道指令只動一個地方,構圖、光線以及沒被指定的每一個像素都維持原樣。

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商品配色替換 - Input 1
Program · On AirAI · Generated
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商品配色替換

GPT Image 2.5 YouTube 影片

OpenAI GPT Image 2.5 Flare 與 Sunburst 模型的實測示範、比較與完整教學

  • Introducing GPT-Image-2.5 in the API - OpenAI
  • Introducing ChatGPT Images 2.5 - OpenAI
  • Sketch with ChatGPT Images 2.5 - OpenAI
  • Templates with ChatGPT Images 2.5 - OpenAI
  • I Tested GPT Image 2 vs New 2.5 (it's not even close) - Brendan Jowett
  • GPT-IMAGE 2.5: The New King of AI Images! - Theoretically Media

GPT Image 2.5 YouTube 影片

OpenAI GPT Image 2.5 Flare 與 Sunburst 模型的實測示範、比較與完整教學

Reel · Specifications

什麼是 GPT Image 2.5

OpenAI 於 2026 年 9 月推出的影像模型——Flare 負責日常快速出圖,Sunburst 負責精準編輯

  1. · 012款 API 模型
  2. · 0250%延遲降低
  3. · 035種品質等級
  4. · 044K最高解析度

GPT Image 2.5 是 OpenAI 的影像生成與編輯模型系列,於 2026 年 9 月 8 日與 ChatGPT Images 2.5 一同推出。它提供兩款 API 模型:gpt-image-2.5-flare 是多數應用的預設選擇,針對速度最佳化,延遲比 GPT Image 2 低 50%;gpt-image-2.5-sunburst 則針對品質最佳化,鎖定需要在多次編輯之間維持更強控制力的高階視覺流程。兩款模型都能由文字生成影像並編輯既有影像,支援局部重繪,並在過往 GPT Image 模型的上限之上新增 xhigh 與 max 兩種品質等級。

Reel · Capabilities

GPT Image 2.5 的強大功能

OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日隨 gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst 一同推出的能力

  1. Feature 01 / 08

    兩款模型,同一套流程

    Flare 負責日常快速出圖,Sunburst 負責精準編輯。同一段提示詞即可在兩者之間切換,不必離開頁面,也不用重新設定。

  2. Feature 02 / 08

    延遲降低 50%

    Flare 是主打速度的等級,延遲比 GPT Image 2 低 50%,因此在大量出圖、視覺搜尋與快速打樣時是更務實的選擇。

  3. Feature 03 / 08

    精準的局部編輯

    Sunburst 屬於精準等級,願意在每張影像上多花時間,讓行銷主視覺與精修商品照在每一次編輯中都維持嚴謹控制。

  4. Feature 04 / 08

    細節更銳利,風格更到位

    與被它取代的 GPT Image 2 世代相比,GPT Image 2.5 在細節銳利度以及貼合指定風格的程度上都有提升。

  5. Feature 05 / 08

    遮罩式局部重繪

    兩款模型都在影像編輯端點上支援局部重繪。提供一張帶 alpha 色版的遮罩,為模型指出你想重畫的區域,再於提示詞中描述要做的變更。

  6. Feature 06 / 08

    最高輸出 4K

    從 low 到 max 共五種品質等級,內建方形、橫向與直向預設,另可自訂尺寸:邊長需為 16 的倍數,比例介於 1:3 到 3:1,長邊最多 3840 像素。

  7. Feature 07 / 08

    文字渲染可靠

    標題、商品標籤、招牌與介面文案都能清楚可讀,海報、包裝模擬與 UI 畫面不必再手動調整一次排版就能直接使用。

  8. Feature 08 / 08

    多次編輯仍然一致

    反覆編輯時畫面仍與參考影像保持一致,你可以對同一份素材連續下多道指令,主體也不會走樣。

FAQ

常見問題

關於 GPT Image 2.5 生成與編輯的常見問題

Flare 是快速等級,也是 OpenAI 為多數應用建議的預設選擇:它針對速度最佳化,延遲比 GPT Image 2 低 50%,適合創作者與社群內容、商品體驗、視覺搜尋、快速打樣與大量出圖。Sunburst 則針對品質最佳化——它在每張影像上多花時間,專為需要在多次編輯之間維持更強控制力的高階視覺流程而設計,例如可直接上線的行銷主視覺或精修過的商品影像。要注意的是,OpenAI 在發布公告中說 Flare 的品質勝過 GPT Image 2,但它的 API 文件則表示 Flare 的品質與 GPT Image 2 相當,Sunburst 才更高。
相較於 GPT Image 2,GPT Image 2.5 的細節更銳利、風格貼合度更高、對編輯的控制力也更強,並新增了過往 GPT Image 模型所沒有的 xhigh 與 max 兩種品質等級。它也把整個系列拆成兩款 API 模型——gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst——讓你在延遲與編輯精度之間取捨。Flare 的延遲比 GPT Image 2 低 50%,Sunburst 則在每張影像上多花時間,換取更高的還原度。
OpenAI 為兩款 GPT Image 2.5 模型列出的 token 費率與 GPT Image 2 相同:文字輸入每百萬 token $5(快取為 $1.25)、影像輸入每百萬 token $8(快取為 $2)、影像輸出每百萬 token $30。由於這些模型輸出的是影像,文字輸出不計費。不過,token 費率相同並不代表每張圖的成本相同——token 用量會隨模型與品質設定而不同。在 Dreamega 上你改以點數支付,每種品質與解析度組合的實際數字都列在本頁的價格表中。
OpenAI 建議方形使用 1024x1024、橫向使用 1536x1024、直向使用 1024x1536。自訂尺寸以「寬 × 高」填寫,數值需為 16 的倍數,長寬比介於 1:3 到 3:1,長邊最多 3840 像素。品質可設為 low、medium、high、xhigh、max 或 auto,各服務供應商都會將這些等級開放到 4K 輸出。
可以。Flare 與 Sunburst 除了影像生成之外,也都能在影像編輯端點上使用,而且兩者都支援局部重繪。上傳你的參考影像,再用日常語句描述要改什麼即可;若要做定點重畫,可以提供一張遮罩,遮罩必須帶有 alpha 色板來標示要替換的區域。當這次編輯必須原封不動保留畫面其餘部分時,Sunburst 是更好的選擇。
先從 Flare 開始。它是 OpenAI 明確建議給多數應用的預設模型,而在你反覆調整或大量生成時,較低的延遲最派得上用場。等到精準度才是重點時再換成 Sunburst——最終的行銷完稿、包裝與商品影像,或者那些「沒動到的像素一個都不能變」的多步編輯。在 Dreamega 上,你可以用同一段提示詞隨時在兩者之間切換。
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