GPT Image 2 做 app screenshot 同 UI mockup，證據支持升級嗎？

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][24][26][36]}

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：

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：

1. 準備固定 prompt pack：包括 mobile dashboard、settings screen、SaaS onboarding modal、analytics web app、desktop browser scene、App Store screenshot。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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][24][26][36]}