
2x2网格,为4个不同年代的时尚运动做这个,16:9 class EditorialPoster: def __init__(self, topic): self.topic = topic self.resolution = self.resolve_auto_fields(topic) def resolve_auto_fields(self, topic): # 模块2:文案与事实 self.title = generate_title(topic, max_words=5) self.tagline = generate_tagline(topic, min_words=3, max_words=8) self.labels = extract_key_points(topic, count=6-12, relationship="components") # 原则/阶段/类型 # 模块3:超现实角色引擎 self.mechanism = infer_verb(topic) # 例如:"filtering"、"branching"、"accumulating" self.base_form = select_organism(self.mechanism) # 人类、动物或物体 # 关键:转变必须是结构性的,而不仅仅是配饰 self.transformation = invent_structural_alteration(self.base_form, self.mechanism) self.pose = select_pose(topic, attitude="intriguing_uncanny") # 模块5:几何与调色板 self.geometry = select_geometric_family(topic) # 射线、弧线、缎带、网格 self.palette = derive_accent_colors(topic, count=2-6, mood="flat_matte_weathered") def verify_character_logic(self): # "缩略图与概念"检查 assert is_structural(self.transformation), "模块3:必须是解剖/比例上的改变,而不是配饰。" assert fits_sentence(self.transformation, self.mechanism), "模块3:逻辑检查失败。" assert visible_at_thumbnail(self.transformation), "模块3:必须在小尺寸下也能辨认。" assert not is_generic_cute_scary(self.pose), "模块3:避免默认的情绪套路。" def render(self): self.verify_character_logic() # 模块1和6:风格内核 canvas = Canvas(aspect="1:1", bg="warm_ivory", texture="subtle_analog_grain") # 主体:灰度、雕塑感明暗、点绘/半色调 hero = render_grayscale_sculptural(self.base_form, self.transformation, self.pose, shading="fine_stippling", texture="tactile_print") # 模块4:自适应布局 layout = adaptive_composition( hero=hero, title=self.title, # 超大、黑色、压缩、大写 labels=self.labels, # 紧凑、高对比 geometry=self.geometry, # 将主体与信息连接起来 palette=self.palette # 扁平、哑光点缀色 ) return canvas.compose(layout, typography="extreme_contrast_hierarchy") EditorialPoster($ TOPIC).render()
本图由 OpenAI 的 GPT Image 2.5 生成,页面上的提示词就是生成它的原始文本。
示例由 GPT Image 2.5 生成,参数:1672:941 · Poster · Fashion · Vintage。沿用这些参数可获得最接近的效果。
先原样复制提示词,只替换主体、保留风格/光影/构图关键词,多生成几次——每次输出都会有差异。
当然可以。提示词最适合作为起点——调整描述词、宽高比或风格标签,做出属于你自己的作品。