GPT Image 2 改圖好唔好？官方文件證實咗乜、未證實乜

所以實際建議係：如果你想用 prompt 經 API 改圖，GPT Image 2 可以列入測試名單；但如果你需要商業級穩定、細位完全唔走樣，就要用自己嘅真實圖片做 benchmark。

GPT Image 2 可以點樣改現有圖片？

最穩陣可以講嘅係：GPT Image 2 可放入一個「輸入圖片 → prompt 指示 → 輸出修改後圖片」嘅 workflow。OpenAI Image generation 文件將 Edits 解釋為修改現有圖片，而 API reference 亦寫明有

image(s) to edit

由官方文件可支持嘅能力包括：

1. 由原圖生成修改版。 Image Edit endpoint 嘅核心用途，就係用現有圖片、prompt 同 model 產生改完嘅圖片。
2. 可處理一張或多張輸入圖片。 API reference 用

   image(s) to edit

   呢個寫法，表示 endpoint 設計上可接收要修改嘅圖片或多張圖片。
3. 可選 model 同輸出參數。 API reference 提到 model、生成數量、quality、output format、size、background 等欄位。
4. 可用 mask 嘗試限制修改區域。 OpenAI Cookbook 指出，如果唔想 model 改某部分，可以提供 mask；但同時提醒 model 仍可能改到 mask 入面少部分位置，如要精準 mask，文件建議可用 segmentation model。

至於換背景、換天空、產品圖 restyle、混合多張參考圖等比較具體嘅用法，主要見於第三方平台示例。例如 fal.ai 嘅 openai/gpt-image-2/edit endpoint 示例包括將背景改成雨夜東京街道、將天空換成戲劇化夕陽。 WaveSpeedAI 亦描述過換背景、產品 restyle、混合多張參考圖同細節修改等 use case。

不過，呢類第三方頁面比較適合作為「可以試咩任務」嘅靈感，唔應該直接當成 GPT Image 2 喺所有圖片、所有 prompt、所有製作標準下都穩定做好嘅證明。

改圖質素到底驗證到邊？

官方文件確認嘅係技術入口：有 GPT Image 2 model、有 image edit endpoint、有圖片輸入、有輸出設定。 但一個 API 存在，唔等於質素已經由公開數據證明。

如果要客觀講「好」，通常要有呢啲量度：

• 指令跟隨成功率；
• 主體、logo、人面、產品細節保留程度；
• artifact 或走樣出現率；
• 大批量處理時嘅穩定性；
• 同其他改圖工具嘅受控比較。

OpenAI 有 Cookbook 講 image generation 同 editing use case 嘅 image evals，但今次提供嘅來源入面，未見到一份針對 GPT Image 2 edit 嘅具體官方公開 benchmark 表。 部分第三方 review 聲稱測試過 product photography、文字較多嘅海報、自然語言改圖或 API automation，但現有摘錄未足以完整核實測試圖片集、評分準則、原始輸出圖，或者結論有幾獨立。

因此，較安全嘅講法係：有足夠證據支持你去試 GPT Image 2 改圖；但未有足夠公開證據，支持一句話斷定佢喺所有生產場景都已被證實好用。

乜情況值得試？

如果你需要自然語言改圖、想經 API 整合入自己工具，或者想由同一張圖快速產生多個版本，GPT Image 2 值得放入測試。Image Edit API 本身有基本組件：輸入圖片、model、prompt 同輸出選項。

可以先試嘅場景包括：

• 為 marketing 或社交內容做視覺草稿；
• 將相片轉成另一種 mood 或風格概念；
• 測試換背景、換天空、調整場景氣氛；
• 做內部批量改圖工具嘅 prototype；
• 先產生幾個方向，再交俾設計或 retoucher 人手修細節。

但呢啲都應該視為測試起點，而唔係品質承諾。若圖片涉及產品、品牌識別、人像、細字或高精準度內容，仍然應該有人工覆核。

乜情況要特別小心？

如果你嘅 workflow 要求 pixel-perfect、某些區域完全唔可以變、或者每批輸出都要高度一致，就要小心。即使用 mask，OpenAI Cookbook 都提醒 model 仍可能修改 mask 入面部分，只係會嘗試避開。

以下圖片類型尤其應該逐項測試：

• 有 logo、標籤、細字或技術細節嘅產品圖；
• 需要保留身份、表情或五官細節嘅人像；
• 有手部、小物件、複雜背景或多層細節嘅圖片；
• 需要精準保持原本構圖嘅素材；
• 用於廣告、電商上架圖或法律／合規文件嘅圖像。

上線前點樣自己做 benchmark？

真係想放入內容或產品 pipeline，建議唔好只睇 demo 圖，而係用可重複方法測試：

1. 揀代表性圖片。 用你實際會處理嘅圖片，而唔係只用乾淨、好改嘅示例圖。
2. 拆開任務類型。 例如換背景、保留主體、加物件、刪物件、調色、改圖中文字、融合多張參考圖。
3. 固定 prompt 同參數。 記低 model、prompt、quality、output format、size、background、mask、輸出數量，先可以公平比較。
4. 用清楚準則評分。 至少睇有冇跟到指令、要保留嘅地方有冇保留、artifact 多唔多、同原產品或人物是否一致。
5. 獨立測 mask。 如果流程依賴 mask，要特別量度「應該保留嘅區域有冇被改」，因為 OpenAI Cookbook 已提醒 mask 唔係絕對保證。
6. 同現有 baseline 比較。 用同一批圖片、同一類任務，對比你而家用緊嘅工具；唔好只係逐張睇覺得靚唔靚。
7. 記錄錯誤模式。 保留原圖、prompt、參數同輸出圖，方便分辨問題來自 prompt、mask、圖片類型，定係 model 限制。

總結

GPT Image 2 有清楚嘅技術基礎可用於改圖 workflow：OpenAI API 文件有 GPT Image 2 model，Image Edit 亦係用 GPT image models 修改現有圖片嘅流程。 API 同時提供 quality、format、size、background 等輸出設定。

但「好唔好」呢條問題，現有來源未能俾出一個一錘定音嘅答案。暫時未見到足夠詳細嘅官方 benchmark，證明 GPT Image 2 改圖一定好過其他工具、所有任務都穩，或者 mask 可以做到絕對精準。

最實際做法係：將 GPT Image 2 當成一個值得測試嘅 API 改圖工具，用你自己嘅真圖、真 prompt、真驗收標準跑一輪 benchmark，先決定可唔可以正式放入生產流程。