GPT-Image2-Skill 图像编辑端点实战：多参考图合成与Mask修复解锁gpt-image-2隐藏能力

【免费下载链接】GPT-Image2-Skill GPT Image 2 prompt gallery, image prompt library, agentic skill, and CLI for OpenAI image generation/editing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPT-Image2-Skill

GPT-Image2-Skill 是 OpenAI gpt-image-2 的提示词图库、智能体技能与 CLI 工具集，除了"文字生图"，它真正的好玩之处藏在图像编辑端点（/v1/images/edits）里：多参考图合成和 Mask 局部修复。本文带你用最简单的命令，解锁 gpt-image-2 的隐藏能力。

为什么编辑端点是 gpt-image-2 的隐藏大招

很多人只用它"从文字生成图片"，但 gpt-image-2 官方支持三种玩法（见 skills/gpt-image/SKILL.md 的 Endpoint routing 表）：

模式	触发条件	背后端点
文字生图	不带参考图	/v1/images/generations
参考图编辑	用 -i 传 1 张或多张图	/v1/images/edits
Mask 局部修复	-i + -m 蒙版	/v1/images/edits（带 mask）

也就是说：只要给一张参考图，整张图就能按你的指令"重画"；只要再给一张 PNG 蒙版，就能只改你圈出来的区域。这正是本文主角。

上手只需两个参数：-i 和 -m

整个项目装好后，核心就是 gpt-image 一条命令。编辑端点只需要记住两个参数：

• -i, --image：参考图，可重复多次 → 这就是"多参考图合成"的入口；
• -m, --mask：PNG 蒙版（alpha 通道），不透明 = 保留，透明 = 重新生成。

完整参数说明见 src/gpt_image_cli/cli.py 和 scripts/generate.py，官方参数语义存档在 references/openai-cookbook.md。

💡 省钱技巧：用 --quality low 批量试方向，满意后再用 --quality high 出成品。

实战一：单参考图重绘——棋盘秒变雪夜

看仓库自带的官方示例（gallery-edit-endpoint-showcase.md 第 100 条）：一张比赛中的国际象棋实拍，被改成了大雪纷飞的冬夜。

原图：docs/photography/chess-midgame.png

编辑后：docs/edit-endpoint-showcase/edit-chess-winter.png

效果是不是很惊艳？棋盘和棋子位置完全没动，只改了氛围。这背后的提示词精髓叫 "编辑不变量"（Edit invariants），来自 references/craft.md 第 13 节的规则：

1. 先说要改什么（变成暴风雪的冬夜）；
2. 再明确必须保持什么（棋盘构图不变、棋局仍然清晰可读、横版比例不变）。

对应的官方提示词是：

"Make it a winter evening with heavy snowfall, snow dusted on the board and pieces, breath vapor in the air, cold blue-grey lighting, chess position still clearly readable. Preserve the original chess-board composition and landscape aspect ratio exactly..."

🎯 新手公式：改什么 + 保持什么，两者缺一不可，否则模型容易把整张图"放飞"。

实战二：多参考图合成——给狗和人的照片"合拍"

编辑端点最大的隐藏能力是 -i 可以传多张图：把几张图一起喂给 gpt-image-2，让它理解"图 1 是谁、图 2 是什么"，再按你的指令组合。

README 中的标准示例——把图 2 的狗放到图 1 的女士身边，并保持光影一致：

gpt-image -p "Place the dog from image 2 next to the woman in image 1. Match the same lighting, composition, and background. Do not change anything else." \
  -i woman.png -i dog.png --size portrait --quality medium -f woman-with-dog.png

多参考图的最佳实践（来自 craft.md 的 Multi-reference rule）：

• 给每张图编号和角色：Image 1: 产品图、Image 2: 风格参考、Image 3: logo；
• 明确图与图怎么交互：把图 2 的风格应用到图 1 的主体上、把图 3 的 logo 放到包装上；
• 迭代时重复"不变量"：身份、文字、几何结构不能被改乱。

实战三：Mask 局部修复——只改你圈的地方

当你只想改图的一小块时，-m 蒙版就是手术刀。规则非常简单：

蒙版中不透明的区域 = 原封不动保留；透明区域 = 由模型重新生成。

典型例子——只把天空换成极光，人物和地面完全不动：

gpt-image -p "replace sky with aurora" -i photo.jpg -m sky_mask.png -f aurora.png

注意两点：-m 必须是 带 alpha 通道的 PNG，且必须搭配 -i 使用（CLI 会帮你校验，见 src/gpt_image_cli/cli.py 中的参数检查逻辑）。

实战四：海报变地铁灯箱——保留中文文字的编辑

多参考图 + 不变量约束的组合技，看仓库第 101 条示例：把一张中文茶饮海报，变成地铁站灯箱广告样机，海报内容和中文排版全部原样保留。

原海报：docs/typography-posters/tea-poster.png

灯箱样机结果：docs/edit-endpoint-showcase/tea-poster-metro-lightbox.png

它的提示词里有大量"保留约束"：preserving the poster artwork and Chinese typography、do not redesign the poster, do not change its main text、do not add fake brand logos。这正是 craft.md 的忠告：编辑海报时，除非要求翻译或替换，否则必须显式声明保留原文字。

质量与尺寸怎么选：一张表搞定

编辑端点与生图端点共用同一套参数，速查表如下：

参数	建议值	适用场景
--quality	low / medium / high	草稿批量 / 正常探索 / 成品、含中文文字与密集标注
--size	1k 2k 4k portrait landscape	编辑时与原图同比例，避免构图漂移
-n	数字	批量出变体（自动加 _0 _1 后缀）
--format	png jpeg webp	输出编码，配合 --compression 调体积

两个容易踩的坑：

• --input-fidelity 参数 gpt-image-2 不支持（只对 gpt-image-1/1.5 有效），CLI 会自动帮你丢弃，不要手动传；
• 失败时看退出码：0 成功、1 API/拒绝错误、2 参数错误或缺少 OPENAI_API_KEY。

常见问题（FAQ）

Q1：-i 和 -m 可以同时用吗？ 可以，这就是"带蒙版编辑"：-i 指定底图，-m 指定只重画的透明区域，-p 描述透明区里要画什么。

Q2：多参考图最多能传几张？ CLI 层面 -i 可无限重复，官方示例为 2 张；实践中参考图越多，每张图需要越明确的"角色说明"，建议不超过 3~4 张。

Q3：为什么改完图里文字乱码了？ 编辑含文字的图片时，把 --quality 拉到 high，并在提示词中写明"保留原文字"或给出引号包裹的准确文字。

总结：解锁 gpt-image-2 编辑能力的三步清单

1. 装好 CLI 并设置 OPENAI_API_KEY（支持 Claude Code、Codex 等智能体技能安装，详见 README.md 或中文 README.zh.md）；
2. 编辑先写"不变量"：改什么 + 保持什么，多参考图要逐张编号说明角色；
3. 局部修改上蒙版：不透明保留、透明重绘。

完整提示词技巧见 references/craft.md，26 个分类的提示词图库索引见 references/gallery.md。现在就去试试把你的第一张照片变成雪夜棋盘吧 🌨️

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