如果你要為 landing page、App Store 截圖、SaaS dashboard 或 desktop interface scene 生成產品視覺，最穩陣的判斷是：不要單靠「GPT Image 2」這個版本名推斷它一定比 GPT Image 1.5 更自然。
OpenAI 文件確認，API 可以用 GPT Image models 由文字 prompt 生成及編輯圖片，並提到最新模型包括 gpt-image-2。[14] OpenAI Developers 亦有 GPT Image 1.5 與 GPT Image 2 的模型頁；其中 GPT Image 1.5 頁面描述它是 image generation model，並提到 instruction following 與 prompt adherence。[
24][
36] 但這些資料本身並不等於「GPT Image 2 在 UI mockup 或 app screenshot 場景上已被證明更自然」。
可核實到的事：模型存在，工作流存在
目前能夠從官方文件直接確認的重點有三個：
- OpenAI API 支援用 GPT Image models 做 image generation 同 editing，文件亦明確提到
gpt-image-2。[14]
- OpenAI 的 image generation guide 將工作流分成由 prompt 生成圖片的 Generations，以及修改既有圖片的 Edits。[
26]
- OpenAI Developers 有 GPT Image 1.5 與 GPT Image 2 的模型頁；GPT Image 1.5 頁面提到較好的 instruction following 與 prompt adherence。[
24][
36]
另外，OpenAI API reference 入面有 screenshot 類型的 response schema，例如 type、file_id、image_url 等欄位。[46] 但這只是 API response 結構，不是 UI mockup 生成質素的比較證據；它不能用來推論 GPT Image 2 做 app screenshot 會更像真實產品畫面。
缺少的證據：沒有公開 UI 專門比較
要支持「GPT Image 2 做 UI 更自然」這句話，最少需要更直接的比較資料。就現有可核實文件而言，未見足夠資料支持以下幾類結論：[14][
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26][
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| 需要的證據 | 為何重要 |
|---|---|
| 同 prompt side-by-side | 同一個 UI prompt 分別由 GPT Image 1.5 同 GPT Image 2 生成，先可以公平比較。 |
| UI 專門 benchmark | 應量度 UI fidelity、細字可讀性、版面一致性、component consistency，而不只是整體美感。 |
| 盲測偏好結果 | Reviewer 不知道圖片來自哪個模型，評分才較少受「新模型應該更好」影響。 |
| 場景分組結果 | App screenshot、marketing hero、desktop scene、wireframe mockup 可能各有不同勝負。 |
因此，較準確的結論不是「GPT Image 2 沒有進步」，而是：就 app screenshot／UI mockup 自然度而言，現有公開文件不足以證明它穩定優於 GPT Image 1.5。
「自然啲」應該拆成可評分項目
UI 圖像的自然感不只是「靚唔靚」。一張看起來吸引的產品圖，可能仍然有錯字、假 icon、變形 device frame、失真的 browser chrome，或者不合理的 dashboard layout。產品團隊可以把「自然」拆成以下 rubrics：
| 評分項目 | 應檢查什麼 |
|---|---|
| UI 排版 | spacing、alignment、visual hierarchy 是否像真實產品畫面。 |
| 文字可讀性 | 細字、label、數字、CTA 是否出現亂碼、變形或語意不一致。 |
| Component 一致性 | button、icon、tab、card、input style 是否前後一致。 |
| Screenshot realism | 是否太像概念海報、3D render 或電影場景，而不像真 app 截圖。 |
| Desktop realism | 視窗、menu bar、browser chrome、cursor、背景物件是否合理。 |
| Prompt adherence | 是否跟足指定平台、比例、內容、品牌限制與畫面結構。 |
這樣評估比單問「邊個自然啲」更有用，因為同一模型可能在 marketing hero image 更吸引，但在細字密集 dashboard 上更易出錯。
建議的 A/B 測試方法
OpenAI Cookbook 有 image evals 相關材料，可作為設計 image generation／editing 評測流程的參考；但該材料本身並不是 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 的 UI benchmark。[53]
實務上，可以用一個小型但可重複的流程：
- 準備固定 prompt pack：包括 mobile dashboard、settings screen、SaaS onboarding modal、analytics web app、desktop browser scene、App Store screenshot。
- 兩個模型使用同一輸入：同一 prompt、同一參考圖、同一比例要求；不要其中一邊寫得更詳細。
- 匿名化輸出：Reviewer 不應知道哪張來自 GPT Image 2，哪張來自 GPT Image 1.5。
- 用固定 rubric 評分：每張圖按 UI 排版、文字可讀性、component 一致性、自然感、錯誤數量評分。
- 按 use case 分開決策：不要只看總分；要分開 app screenshot、desktop scene、marketing mockup、細字密集 UI 等場景。
- 記錄 failure modes：例如假 icon、亂碼、button style 飄移、menu bar 不合理、device frame 變形等。
採用建議：當候選升級，而非已證實升級
如果你今日要決定是否由 GPT Image 1.5 轉去 GPT Image 2，保守做法是將 GPT Image 2 視為候選升級模型，而不是已被公開證據證實的 UI screenshot 升級。
如果 GPT Image 2 在你自己的 prompt pack 盲測中，穩定贏出 UI 排版、細字可讀性、component consistency 同 screenshot realism，升級就有實務理據。相反，如果結果接近，或者 GPT Image 1.5 在某些 UI 細節更穩定，繼續使用 GPT Image 1.5 亦合理。
目前最強、最安全的結論是：OpenAI 文件確認 GPT Image 2 與 GPT Image 1.5 相關模型／API 工作流存在，但未提供足夠公開證據，證明 GPT Image 2 做 app screenshot、UI mockup 或桌面介面場景必然更自然。[14][
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