GPT Image 2 可唔可以改已上載圖片？

再睇 GPT Image 2 相關整合：Replicate 形容 GPT Image 2 可以由文字生成圖片，亦可以 edit existing images；fal.ai 則提供 openai/gpt-image-2/edit endpoint，示例請求入面包含 prompt 加 image_urls。

「上載圖片」最好講清楚：係 input image

對產品經理或用家嚟講，「上載圖片」好易明；但對開發者嚟講，較安全的說法係 input image。OpenAI 的 images reference 用的是「prompt and/or an input image」呢種較闊的表述，表示模型可以基於文字提示及／或輸入圖片產生新圖片。

不過，唔好將第三方平台的參數名直接當成 OpenAI 原生 API 參數。fal.ai 的 GPT Image 2 edit 例子明確使用 image_urls，所以可以確認呢個整合接受圖片 URL；但呢個唔等於 OpenAI 官方 API 一定用同一個欄位名或同一套傳圖方式。

目前已查到的 OpenAI GPT Image 2 model page snippet 未有完整列出所有原生 request schema、輸入限制或可用性細節；如果你準備上 production，應該再核對最新官方 model page 同 image edit reference。

Mask 有支援，但唔好當成百分百鎖位

OpenAI 的 GPT Image cookbook 提到，edit workflow 可以提供 mask，用嚟表示你唔想模型改動輸入圖片的某一部分。 但同一段文件亦提醒：模型仍然可能改到 mask 入面某些部分；如果需要非常精準的 mask，OpenAI 建議可以使用 image segmentation model。

所以，mask 可以當成「強烈指示」或「保護範圍」，但唔應該當成 Photoshop 式逐像素保證。

開發前可以咁檢查

• 如果任務由一張現有圖開始，例如換背景、改局部、保持主體再轉風格，應該用 edit workflow；OpenAI 文件將 edits 定義為修改現有圖片，而唔係從零生成。
• 如果你經 fal.ai 使用 GPT Image 2 edit，image_urls 係有示例支持的輸入方式。
• 如果你直接打 OpenAI API，就要以最新 OpenAI image edit reference 為準，唔好只照抄第三方 wrapper 的欄位名。
• 如果用 mask，產品設計上要預留「近似保護」的可能性，而唔好承諾所有遮罩內像素必定完全不變。

結論

GPT Image 2 唔應該被理解成只係 text-to-image。根據已查文件同整合例子，它可以用於編輯已提供的 input image／reference image；OpenAI 文件支持 edit／input-image workflow，而 Replicate 同 fal.ai 就提供較直接的 GPT Image 2 編輯例子。

真正要小心的是 API 層面：OpenAI 原生 API、Replicate、fal.ai 呢類平台可能有不同 endpoint、參數名、圖片傳入方式同限制。要正式落地，最好用「可以編輯 input image」做產品結論，再用當前官方 API reference 核實實作細節。