市場推廣團隊要嘅，唔止係「靚相」。真正可落街嘅 AI 圖像素材，仲要守得住產品細節、跟到 brief、文字清楚易讀，並且盡量少改幾輪就過到品牌審批。按目前可查資料，較審慎嘅答案係：GPT Image 2 有官方 API 模型文件，GPT Image 1.5 亦有官方文件，OpenAI 亦支援圖像生成同編輯流程；但未有足夠證據證明 GPT Image 2 產出 marketing-ready 變體時，比 GPT Image 1.5 更可靠。[30][
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結論先講：未證實，但唔代表唔可能
OpenAI 有 GPT Image 2 嘅 API 模型頁面。[30] 同時，OpenAI 亦有 GPT Image 1.5 嘅 API 模型頁面，並形容 GPT Image 1.5 係先進圖像生成模型，重點包括更好嘅指令跟從能力同 prompt adherence。[
12] OpenAI 嘅圖像生成指南亦涵蓋由文字 prompt 生成圖像，以及編輯現有圖像兩類流程。[
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呢啲資料足以說明：兩個模型都可以放入同一個創意製作 workflow 去比較。但呢一點，未足以推論 GPT Image 2 對 campaign variations、social ads、產品視覺、landing page graphics，或者其他需要品牌審批嘅素材一定更可靠。
真正欠缺嘅，是一個用同一輸入去比較 GPT Image 2 同 GPT Image 1.5 嘅公開測試：包括清楚 pass/fail rubric、首稿通過率、以及每個任務平均要重試幾多次。OpenAI 嘅 image-evals cookbook 與圖像生成及編輯評估有關，但現有資料未提供針對呢兩個模型嘅 marketing-specific head-to-head 結果。[21]
OpenAI 文件其實證明咗啲咩？
| 資料 | 可以支持嘅結論 | 唔能夠證明嘅事 |
|---|---|---|
| GPT Image 2 API 模型頁面 | GPT Image 2 係 OpenAI 有文件記錄嘅 API 模型。[ | 單憑呢頁，唔能夠證明佢有較高 marketing 可靠性 benchmark。 |
| GPT Image 1.5 API 模型頁面 | OpenAI 將 GPT Image 1.5 定位於圖像生成、指令跟從同 prompt adherence。[ | 唔能夠證明 GPT Image 1.5 同 GPT Image 2 邊個喺 marketing 任務表現較好。 |
| 圖像生成指南 | OpenAI 有記錄由文字生成圖像，以及編輯現有圖像嘅流程。[ | 無比較兩個模型喺素材審批結果上嘅差異。 |
| ChatGPT Images 2.0 相關資料 | OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.0；其 FAQ 稱 ChatGPT Images 係由其目前最佳圖像生成模型支援嘅新改良版本，system card 亦討論安全評估。[ | 呢啲唔等於 GPT Image 2 對 GPT Image 1.5 嘅 marketing-readiness benchmark。 |
重點好簡單：發布用語同模型文件，可以支持「值得評估」；但唔可以代替任務層面嘅實證。
點解「更新」唔等於「可直接出街」？
Marketing-ready 素材有一堆實際限制，唔係一般「畫質更好」就夠。審圖時應該問：
- 有冇跟足 creative brief，而唔係自己加咗多餘元素？
- 必須出現嘅文案有冇清楚、拼寫正確、位置符合要求？
- 產品外形、顏色、包裝同重要細節有冇保留？
- 不同變體之間，品牌風格係咪一致？
- 如果係改現有素材，有冇只改指定部分？
- 變體之間有冇足夠分別，但又唔會偏離品牌？
- 首稿可唔可以過到人手審批？
- 產出一張可用素材前，需要重試幾多次？
OpenAI 嘅 GPT Image 1.5 prompting guide 顯示，呢類 workflow 可以好重限制：示例 prompt 包括「只用原創設計」、「不可有商標」、「不可有水印」、「不可有 logo」，以及包裝文字要逐字照放等要求。[20] 呢啲限制同 marketing QA 好相關，但佢哋係 prompt 設計指引，唔係證明任何一個模型一定較易通過品牌審批。
要點樣先算證明 GPT Image 2 更可靠？
一個可信嘅比較，唔可以只睇模型名或者官方示例。至少要有：
- 完全相同輸入：兩個模型用同一批 prompts、參考圖、文案、比例、品牌限制同編輯任務。
- 清楚 pass/fail rubric：例如文案準確度、產品忠實度、風格一致性、編輯精準度、是否可提交審批。
- 盲測評分：設計師、marketer 或品牌審批人員評分時，唔知道邊張圖由邊個模型產出。
- 重試追蹤：記錄每個模型係首稿、第二稿，定多輪之後先達到可接受水平。
- 按任務類型拆開報告：文字多嘅廣告、產品 mockup、social variants、圖片編輯，失敗方式可以完全唔同。
目前資料記錄咗模型本身，亦有指出圖像評估概念，但未有公布呢種針對 marketing 場景嘅比較。[12][
21][
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團隊應該點樣試 GPT Image 2？
較穩陣嘅做法，是將 GPT Image 2 視為一個候選模型，而唔係自動替代 GPT Image 1.5。可以用團隊已熟悉嘅工作做 pilot：
- 建立一組具代表性嘅測試任務，涵蓋 social、display、email、產品視覺同 landing page 素材。
- 同時測 prompt-only generation 同現有圖片編輯，因為 OpenAI 嘅圖像文件涵蓋兩種流程。[
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- 兩個模型重用相同產品參考、文案、視覺限制同品牌規範。
- 由平時真正負責審批素材嘅人盲測評分。
- 記錄首稿通過率、總重試次數，以及每次被 reject 嘅原因。
- 按任務類型作決定，而唔係按「新模型」光環作決定。假如其中一個模型喺文案密集型變體較好，但產品編輯未必較好，就只將相應工作分派畀佢。
底線
GPT Image 2 可能會喺某啲 marketing workflow 表現更好，但目前公開證據未足以證明呢個講法。較準確嘅 source-backed 結論係：GPT Image 2 同 GPT Image 1.5 都有文件記錄；OpenAI 嘅圖像文件涵蓋生成同編輯；OpenAI 亦提供圖像評估相關指引。[30][
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21] 喺未有同 prompt、同任務、同審批標準嘅 marketing benchmark 之前，負責任嘅答案係：先測試，再轉用。
