
GPT Image 2 是 Rivya 的 OpenAI 圖片模型,適合結構化提示詞、參考圖引導的編輯,以及可預期的 1K、2K 或 4K 輸出。當產品視覺、活動場景或品牌版面需要更清楚遵循指令時使用它。

範例輸出
極簡白色產品展示預覽,聚焦構圖、可編輯細節、視覺層級和品牌安全製作限制。
文字轉圖片 · 圖片轉圖片

範例輸出
極簡白色產品展示預覽,聚焦構圖、可編輯細節、視覺層級和品牌安全製作限制。
最適合
支援
線上試用
結果
GPT Image 2 是 Rivya 的 OpenAI 圖片模型,適合結構化提示詞、參考圖引導的編輯,以及可預期的 1K、2K 或 4K 輸出。當產品視覺、活動場景或品牌版面需要更清楚遵循指令時使用它。
目前還沒有結果。提交提示詞即可開始一次任務。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT Image 2 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。

主要範例
極簡白色產品展示圖片預覽,展示主體、構圖、風格方向和可重複使用的輸出結構。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
極簡白色產品展示圖片預覽,展示主體、構圖、風格方向和可重複使用的輸出結構。
每次使用點數
per_image · 1K=3 · 2K=5 · 4K=8 · ⌈total⌉
為什麼這個模型有效
在同一個 Rivya 模型頁支援 text-to-image 和 image-to-image
1K、2K 和 4K 解析度層級,便於更清楚控制預算
最多 16 張參考圖片,適合結構化編輯簡報
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
GPT Image 2 常見問題
當你已經有結構化簡報時,GPT Image 2 最適合使用:產品視覺、活動概念、參考圖引導的編輯,或物件擺放和指令階層很重要的場景。它保留 OpenAI 圖片工作流,但把解析度作為主要預算控制。
支援。在 Rivya 上,GPT Image 2 支援文生圖與圖片編輯,最多可使用 16 張參考圖片引導修改。
使用 1K 做早期方向檢查;想要更清楚的工作草稿時使用 2K;只有在版面和參考優先順序已經有效時才使用 4K。目前整合限制代表 4K 不應搭配 1:1 或 Auto 長寬比。
GPT Image 1.5 使用 Medium 和 High 品質層級。GPT Image 2 使用 1K、2K 和 4K 解析度層級,因此更容易把成本對齊交付階段。兩者仍各有用途,所以 Rivya 會保留為不同的模型頁,而不是用其中一個取代另一個。
如果你只需要最便宜的粗略視覺,較輕量模型可能已經足夠。如果在提示詞或參考圖還不穩定時就選擇 4K,可能會把更多點數花在本可避免的重跑上。
你可以草擬提示詞、選擇長寬比和解析度、加入參考圖片,並在更深入 Rivya Studio 工作流前測試 GPT Image 2 是否適合你的任務。
你可以公開查看頁面並準備提示詞,但送出生成和上傳參考圖片需要登入,Rivya 才能管理點數和任務歷史。
先檢查解析度,再檢查長寬比,最後檢查參考圖片優先順序。若使用 4K,請避開 Auto 和 1:1,因為目前 GPT Image 2 整合不接受這些組合。
第一次結構化測試可以留在這個頁面。當你需要保存歷史、反覆產生變體、更深入的素材管理,或圍繞同一個視覺方向進行多輪調整時,再移到完整工作區。
比較替代模型
阿里巴巴的輕量文字轉圖片模型。以 1 點數即可快速生成單張圖片,支援 5 種長寬比,適合快速概念草稿和社群媒體視覺。
為什麼考慮它
如果下一個任務需要 僅提示詞,可以考慮它。
Nano Banana 2 是 Rivya 較新的 Nano Banana 圖片模型,適合品牌視覺、產品圖片和參考圖主導的創意草稿,尤其是當你想要比基礎級別更當前的 Google 圖片路徑時。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_image · 1K=5 · 2K=8 · 4K=12 · ⌈total⌉。
Google 的高階圖片模型,支援 4K 輸出、11 種長寬比和最多 8 張參考圖片。針對高保真品牌與行銷活動視覺最佳化,具備更好的細節和色彩準確度。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_image · 1K=8 · 2K=8 · 4K=14 · ⌈total⌉。
真實優先攝影控制預覽,展示這則圖片提示詞的構圖、光線與輸出方向。

等角設備拆解技術資訊圖預覽,聚焦元件清晰度、等角深度和可編輯標註。
等角技術資訊圖預覽,展示設備拆解、剖面區塊和已標註元件。

產品演進時間軸資訊圖海報預覽,聚焦於時間線清晰度、產品版本連續性和可編輯資料層。
產品演進資訊圖海報預覽,展示時間順序產品陣列、里程碑註記和技術標註。

「刀模包裝 3D 樣機」預覽,聚焦折線準確度、面板可讀性與商業棚拍材質渲染。
3D 包裝樣機預覽,展示由平面刀模稿組裝而成的紙板盒與乾淨棚拍場景。
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
安靜事實
提供方
OpenAI
類別
圖片
能力
文字轉圖片 · 圖片轉圖片
點數模式
per_image · 1K=3 · 2K=5 · 4K=8 · ⌈total⌉
輸入路徑
提示詞 + 可選圖片
提示設定
最多 20,000 個字元
開發者存取
GPT Image 2 已有可呼叫的 Public API 模式,但參考媒體模式仍需要 Files API 上傳支援。提交前請先查看模型參考。