# 透明背景與 16 張參考圖會為 GPT Image 2.5 帶來哪些改變？ > GPT Image 2.5 編輯端點最多可結合 16 張參考圖、接受可選遮罩並傳回透明輸出。設計師可以整合身分、產品、材質、版面與光線參考，但應為每張參考圖指定明確用途。 十六個參考圖位置，讓工作從簡單的圖生圖編輯轉變為組裝視覺需求。優勢不在數量上限本身，而在於能分別說明主體是什麼、場景如何構圖、應使用哪些材質，以及結果應遵循何種光線或風格。 建立付費編輯流程前，先用[免費 GPT Image 2.5 生成器](https://www.atlascloud.ai/free-gpt-image-2.5-generator?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=gpt-image-2-5-transparent-backgrounds-16-references)測試核心構想。Playground 在參與活動的模型之間共享五次生成機會，並支援針對性編輯。API 使用仍需付費，權威的剩餘次數以 Playground 顯示為準。 ## 為每張參考圖指定一項用途 不要上傳十六張好看的圖片，再讓模型猜測優先順序。請在指令中標示每張參考圖的用途。 | 參考圖用途 | 要保留的內容 | 可以改變的內容 | |---|---|---| | 身分 | 臉孔、角色特徵、產品幾何形狀 | 姿勢或環境 | | 材質 | 表面、織法、飾面、半透明度 | 物件或構圖 | | 構圖 | 相機、裁切、負空間 | 主體細節 | | 光線 | 方向、柔和度、對比、色溫 | 場景內容 | | 排版 | 確切文案、層級、位置 | 背景處理 | | 品牌 | 顏色、標誌幾何形狀、包裝規範 | 行銷活動場景 | 如果兩張參考圖對同一屬性有衝突，請明確指定哪一張優先。數量較少但權責清楚的參考圖，往往勝過更多卻含義模糊的集合。 ## 規劃參考圖配額 從三到五張圖片開始，只有在缺少某項來源造成可重現的失敗時才增加。 | 位置群組 | 建議數量 | 用途 | |---|---:|---| | 主要主體 | 1 to 3 | 身分與重要角度 | | 產品或服裝細節 | 1 to 3 | 幾何形狀、標籤、材質 | | 環境 | 1 to 2 | 地點與空間情境 | | 構圖 | 1 to 2 | 相機與版面 | | 光線與色彩 | 1 to 2 | 氛圍與色盤 | | 排版或品牌 | 1 to 2 | 文案與視覺規範 | | 備用 | 0 to 4 | 解決已記錄的歧義 | 16 張圖的上限代表容量，而不是目標。 ## 把透明輸出當作生產基礎元件 透明背景可把通過驗收的主體變成可重複使用的元件。產品去背圖不必重新生成物件，就能用於商店頁面、電子郵件、社群廣告、簡報或在地化行銷活動。 檢查反光表面、玻璃、柔和陰影、頭髮、毛皮、半透明布料與動態模糊周圍的 Alpha 邊緣。透明檔案不一定就是乾淨的去背圖。請在淺色、深色與高彩度背景上測試。 ## 使用遮罩進行局部修改 可選遮罩有助於聚焦修改區域。常見工作包括更改標籤、替換服裝區域、修正單一物件、騰出負空間，或在保留主體的同時移除背景。 同時寫明修改內容與保留規則。例如：僅把遮罩涵蓋的瓶蓋替換為霧面黑色金屬；保留瓶身幾何形狀、標籤文字、玻璃顏色、相機、光線、反射與陰影。 不同端點的遮罩規則可能不同。請在目前 schema 中確認接受的檔案格式、極性、尺寸，以及是否支援柔邊。 ## 建立多參考圖指令對照 使用明確的參考圖識別碼： ```text Reference 1: preserve the person's face and hair. Reference 2: use the jacket cut and fabric only. Reference 3: follow the low-angle composition. Reference 4: match the warm side light and blue-hour background. Output: transparent PNG with the full figure visible. Do not copy text, logos, or background objects from the references. ``` 這可減少意外挪用，也讓另一位設計師能夠檢視請求。 ## 測試多次編輯的一致性 使用一次免費機會或小型付費批次建立基礎圖片，之後每次編輯只改變一項特徵。記錄每一輪之後發生偏移的細節。 | 輪次 | 要求的修改 | 穩定性檢查 | |---|---|---| | 1 | 基礎合成 | 身分、幾何形狀、版面 | | 2 | 改變顏色 | 臉孔、標籤、光線 | | 3 | 移除背景 | 邊緣、陰影、透明度 | | 4 | 局部修復 | 未遮罩區域 | | 5 | 調整交付尺寸 | 細節與裁切 | 資產需要經過審核時，多輪可靠性比第一張結果令人驚豔更重要。 ## 選擇 Flare 或 Sunburst 兩個編輯變體都支援最多 16 張參考圖、一個可選遮罩、最高 3840x2160 的任意尺寸、五個品質層級與透明輸出。請依工作方式選擇。 使用 Flare 快速測試構圖、嘗試參考圖順序並大量生成變體。當主體保真度、小型細節或編輯隔離決定能否通過驗收時，使用 Sunburst。 經核實，兩個變體的標準編輯價格均為每次請求 $0.006。應比較每次通過驗收的編輯成本，不要假設標價相同就會產生相同的工作流程價值。 ## 規劃可重複使用的資產系統 為每張通過驗收的圖片儲存其提示詞、參考圖用途對照、參考檔案、遮罩、端點、尺寸、品質、背景設定與輸出格式。沒有這些記錄，團隊便無法重現資產或診斷偏移。 先建立透明母版資產，再衍生各管道專用的裁切圖與背景。如此可減少重複生成，並讓產品或角色身分在不同版位中保持一致。 整合前，請在 [GPT Image 2.5 模型頁面](https://www.atlascloud.ai/models/gpt-image-2.5?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=gpt-image-2-5-transparent-backgrounds-16-references)確認目前端點詳情。 ## 重點結論 透明輸出與 16 張參考圖編輯，讓 GPT Image 2.5 適合合成、品牌資產、角色連續性與受控產品變體。最佳工作流程會為每張參考圖指定用途、從最小可用集合開始、以遮罩進行局部修改，並在交付尺寸下檢查 Alpha 邊緣。先用免費 Playground 機會驗證視覺需求，再把可重複的工作移至付費 Flare 或 Sunburst 編輯端點。 ## FAQ ### GPT Image 2.5 可以使用多少張參考圖？ Atlas Cloud 的 Flare Edit 與 Sunburst Edit 端點最多接受 16 張參考圖。只使用在需求中有明確用途的參考圖。 ### GPT Image 2.5 可以建立透明背景嗎？ 可以。GPT Image 2.5 支援在生成與編輯工作流程中輸出透明背景，適合去背圖、疊加圖層、UI 資產與合成。 ### 可選遮罩有什麼作用？ 遮罩可以限制或引導需要修改的區域，周圍圖片則提供情境資訊。整合前請確認端點確切的遮罩規則。 ### 我可以免費試用這些功能嗎？ Atlas Cloud 在參與活動的模型之間共享五次 GPT Image 2.5 Playground 生成機會。免費體驗支援針對性編輯，但 API 請求仍需付費。 ### 我應該總是用滿 16 個參考圖位置嗎？ 不應該。額外參考圖可能帶入互相衝突的訊號。先從涵蓋身分、幾何形狀、風格、版面與光線的最小集合開始，只在確實能消除歧義時才加入更多參考圖。 ### 哪個變體較適合多參考圖編輯？ 當編輯精準度與精細細節是主要風險時，先用 Sunburst。當快速迭代更重要，而且輸出能通過最終尺寸驗收時，使用 Flare。