GPT Image 2.5：多图动作连贯与精细约束编辑实测

赵图图 · 3 天前

一句话导读：GPT Image 2.5 不只是出好看图，更适合做角色动作连贯图、照片内局部改图和带约束的精细编辑。

核心内容：
1. 女剑士举剑、横扫、收回的多图连贯动作：头发、红围巾和肩甲等细节基本保持一致，看起来像视频/动作模型结果，实际是 GPT Image 2.5 用多张图拼出来的。
2. 也有人做了格斗版：站姿、出拳、踢腿到倒地，细节一致性同样不错；几张图加一个 agent，大约五分钟就能做出这类动作效果。
3. 照片里的修图：小孩红衣服改西装，领结和黑翻领都配上，同时尽量保留「被手拿着的照片」外框、手和环境；脸和光线仍可能有变化，还不能说完全不动其他区域。
4. 圆柱咖啡包装测试：字要顺着曲面弯曲，品牌名下小字和重量都可读；Image 2.5 做对了，更早的 Image 1 容易把包装画扁。
5. 复杂摆放约束：电脑、杯子、三本书大小顺序和指定书脊文字等多项条件，两款 2.5 曾做到八项全对；旧版常卡在书的大小顺序。
6. 同一形象多变体（换色、转身、变玻璃、加帽子）时，Sunburst 更偏精细编辑，Player 更快但偶发「转身顺带换色」；作者自己做的 16 格转头招手约 47 秒，人物衣服稳，但动作幅度偏小，拼动画可能发卡。
7. 作者结论：更在意模型能完成哪些「原来做不到」的琐碎约束，而不是单张漂不漂亮；反复改稿优先试 Sunburst。片尾介绍了提示词反推工具和免费 LoRA 训练工具（见视频简介/置顶资源）。

适用场景：
- 已有角色图/产品图，想继续做动作表或包装变体
- 需要保留大量局部细节、按条目改图的编辑任务