CREATEVISION AI · 实测验证
一张好图，多种用法。
人物系列图、商品套图、海报或循环动图，都可以从实测方案开始。选一套参数，换上你的内容，就能继续创作。
20 次真实生成记录 · 提供原图与完整提示词 ↗先用低画质验证创意
同一份海报需求，在低、中画质下都清晰可读。低画质所需积分更少，两者实测等待时间接近。
每次只做一处修改
把最近一张满意的结果作为下一轮参考图，每改一步，都检查人物、标签和轮廓。
先选任务，再选模式
Flare 完成了本次简单修改，Sunburst 完成了三轮连续编辑；但我们没有用 Flare 跑相同的三轮流程，因此尚不能据此判断哪一档更适合连续编辑。
01 / 角色一致性
换场景、换穿搭，人物依然好辨认。
这位虚构人物经过三轮改图后，铜棕色短发、蓝绿色眼镜和星形耳环仍易于辨认。切换步骤，对照最初的照片查看变化。
- 分别修改场景、外套或姿势。
- 用最近一张满意的结果继续修改。
- 分享前检查面部细节。
仅测试一位虚构人物，属于视觉连续性观察，不是身份一致性的保证；尚无相同流程的 Flare 三轮对照。
将带入提示词、参考图和参数，由你确认后再生成。
提示词与设置
- 模式:
- Sunburst
- 画质:
- 中
- 规划:
- 低
- 实测等待:
- 19.0 s
The same fictional woman in the same bookstore, now turning her head about 30 degrees toward a window on her left while keeping her body still. Preserve her recognizable facial features, copper blunt-fringe bob, teal round glasses, silver star earrings, navy jacket, white top and natural skin texture. Same framing and soft lighting. No new people or text.
02 / 商品系列图
保留商品细节，让场景更丰富。
从同一瓶精华液出发，依次更换背景、加入亚麻布，再添一朵花。三轮之后，标签、蓝色瓶盖和瓶身仍清晰可辨。
- 明确必须保留的标签和形状。
- 每次修改只增加一处变化。
- 按原始尺寸检查小字。
Sunburst 的三轮连续编辑案例，尚无相同流程的 Flare 对照。请逐轮检查标签和瓶身轮廓。
将带入提示词、参考图和参数，由你确认后再生成。
提示词与设置
- 模式:
- Sunburst
- 画质:
- 中
- 规划:
- 低
- 实测等待:
- 19.1 s
Keep this image unchanged except add a single small orange blossom at the bottom right, behind the bottle. Preserve the NOMA bottle silhouette, cobalt cap, brass collar, ivory color, typography NOMA / DAILY SERUM / 30 ml, cream linen cloth, camera angle and sage background. No additional text.
03 / 海报文字
先确认文字和版式，再打磨质感。
展示的两张结果都保留了指定的六段文字。中画质的质感更丰富；低画质已适合校对文案和阅读层次。
- 把文字、日期和价格原样写进提示词。
- 确定标题和阅读顺序。
- 发布前校对原始文件。
各取对应画质的首张结果，未经修图。完整评测中保留全部六次测试。
将带入提示词、参考图和参数，由你确认后再生成。
提示词与设置
- 模式:
- Flare
- 画质:
- 低
- 规划:
- 高
- 实测等待:
- 9.5 s
Design a polished vertical 3:4 night-market event poster, dark indigo background, one glossy tangerine with a tiny teal leaf in the lower third, dramatic studio lighting. Top: large exact headline "NOMA NIGHT MARKET". Directly beneath it, exact Chinese text "夜市限定". Middle: exact date "SAT 21 NOV" and exact time "18:00–23:00" on separate lines. Bottom: exact price "$12" and exact offer "2 FOR $20". Make every line readable, no other text, no logos, no QR code. Preserve generous margins and a clear hierarchy between title, date and price.
04 / 商品循环动图
加一点动效，让商品动起来。
同一张商品图，分别生成 4 帧和 16 帧循环动图。循环变长的同时，文件体积和所需积分也会增加。
- 从细小、重复的动作开始。
- 根据所需动效选择帧数。
- 检查瓶盖边缘和循环衔接。
仍可看到细微的形变和光影变化；帧数增加，不等于动效一定更好。
将带入提示词、参考图和参数，由你确认后再生成。
提示词与设置
- 模式:
- Sunburst
- 画质:
- 中
- 规划:
- 低
- 实测等待:
- 18.7 s
A seamless repeating product loop using the exact NOMA serum bottle in the reference. The bottle remains perfectly stationary, label NOMA / DAILY SERUM / 30 ml, ivory body, cobalt cap and brass collar unchanged. Only a soft narrow highlight moves gently from left to right across the bottle, dims, and returns to the starting illumination. Fixed frontal camera, plain sage-green background. No rotations, no hands, no new objects, no added text. The end should return to the start.
想看仔细一点？完整评测在这里。
展开查看 20 次真实生成记录、重复测试、参数对照与局限，所有原图和提示词都保留下来。
测试日期：2026 年 11 月 5 日。样本规模较小，等待时间包含排队与网络耗时；记录中的积分为当时报价，并非账户实际扣费。
Data use terms · 评测数据使用条款 · v1.0
展开全部 20 次生成记录
GPT Image 2.6 实测建议：先定方向，再打磨细节
我们的起步建议是：海报初稿用 Flare 低画质；对参考图做局部修改，先试中画质、低规划深度。这组小样本中，调高参数并不一定更快，也未必能带来肉眼可见的改善。我们更看重的进步，是让确认过的产品或人物细节在连续修改中保留下来。
本站于 2026 年 11 月 5 日记录了 20 次生成请求：6 次重复海报测试、1 次 GPT Image 2.5 对照、2 张起始参考图、9 次参考图编辑，以及 2 段产品 GIF。全部请求均完成。下方展示的都是首次提交所得的结果，并附完整提示词和原始文件。
- 生成请求记录
- 20
- Flare 低画质海报中位耗时
- 9.2 秒
- 人物连续编辑轮数
- 3
- 产品 GIF 帧数对照
- 4 / 16 帧
这些是受控样本的观察结果。耗时包含排队和网络等待，状态轮询间隔为两秒。它们并非保证的生成速度。
OpenAI 于 2026 年 11 月 4 日发布 Images 2.6。官方功能声明与我们的实测数据在下方分别标明。 OpenAI
我们的编辑建议来自此处展示的输出结果。点击图片可查看提示词和生成设置。
跳转到具体测试
先确认文案和版式，再为精细质感加码
我们用相同提示词让 Flare 出图六次：英文标题、四个汉字、日期、时间和两个价格。逐张目视检查后，六张图里的六处指定文案均清晰可读。低画质每次报价 70 积分，中画质 150 积分；中位等待时间分别为 9.2 秒和 9.3 秒，差异小于两秒轮询的测量精度，不能据此判断谁更快。中画质增加了表面细节和光晕，但低画质已经能用来确认文案与层级。我们的建议是先用低画质校稿，确定方向后再打磨成片。这只是同一份设计需求的测试，并非通用文字准确率。
六次运行全部展示。低画质等待：9.5 / 9.2 / 8.9 秒。中等画质等待：9.3 / 16.5 / 9.1 秒。请求按画质交替顺序依次运行。中文文本经人工检查；OCR 仅作交叉核对。
局部修改，先试低规划深度
这次只要求把背景换成鼠尾草绿，同时保留 NOMA 标签、钴蓝色瓶盖、黄铜颈环和瓶身形状。Sunburst 中画质搭配低规划深度，等待 17.6 秒；高规划深度等待 25.0 秒。两者报价都是 165 积分，从展示图中都能辨认出指定的产品细节。同一项简单修改，Flare 用了 12.4 秒。这次测试没有显示出提高规划深度的实际收益。画质决定渲染细节，规划深度决定绘制前的准备程度。涉及多个物体或复杂版式时，再考虑增加规划，并通过结果判断是否值得。
每个编辑条件一次请求；三次编辑请求并发运行。这些耗时描述的是这些调用，并不能确立普遍的延迟优势。产品细节通过目测评估，未使用自动身份评分。
从一张确认过的产品图，做出一组营销素材
产品工作流的价值，往往从第一张图确认后才开始体现。我们依次换背景、加亚麻布、加花朵；每一轮都引用上一张结果，并明确要求保留 NOMA、DAILY SERUM、30 ml，以及象牙白瓶身、蓝色瓶盖和黄铜颈环。三轮之后，这些细节仍可辨认。三次修改合计报价 495 积分，实测等待 53.3 秒，不含起始参考图的制作。我们的偏好是每轮只改一件事：一旦标签或轮廓发生偏移，更容易判断该在哪一步停下或回退。
Sunburst · 中等画质 · 低规划 · 每次编辑一张参考图。初始参考图耗时 9.6 秒，报价 150 积分。小规模的可控编辑更容易检查；这些结果并不保证在其他产品上也能精确保留。
连续改三轮，看人物细节能否保留
铜红色短发、蓝绿色眼镜和星形耳饰，让这组人物的连续性更容易比较。Sunburst 先换书店背景，再把芥末黄外套改为藏青色，最后让人物转头，这些可辨认特征仍然保留。转头比单纯换背景更有挑战，因为面部需要重新绘制。三轮编辑合计报价 495 积分，总等待 55.1 秒，不含起始人像的制作。我们会把它用于系列营销图和角色方案，并逐轮检查。这里没有人脸身份准确率测量，也不据此承诺任何姿势下都能生成完全相同的人。
每次编辑都使用前一张图。Sunburst · 中等画质 · 低规划。参考图准备耗时 10.0 秒，报价 150 积分。此处所有人物均为生成的虚构对象。
按动作需要选择 GIF 帧数
两段产品 GIF 使用同一张参考图、相同提示词和 200 毫秒帧间隔。4 帧对应 0.8 秒循环，报价 165 积分，文件约 207 KiB；16 帧对应 3.2 秒循环，报价 420 积分，文件约 734 KiB。帧数增加后，这组动画更长、文件更大，但这本身不能证明动画更流畅或更忠实。观察瓶盖边缘、瓶身宽度，以及末帧回到首帧的衔接，仍能看到细微形变与光线变化。我们会把这种克制的高光循环用于产品点缀，并按实际展示尺寸检查，之后再决定是否用于成品。
两者都是实际的动画 GIF 文件，512 × 512，使用 Sunburst、中等画质和低规划生成。并发计时：18.7 / 21.1 秒。积分报价包含一张参考图。GIF 调色板限制也可能影响细微渐变。
把更简单的方案也留在选择里
单次 GPT Image 2.5 Flare 中画质海报对照中，六组指定文字也都保持可读，等待 24.1 秒、报价 40 积分。因此，对熟悉的静态任务，2.6 并不一定最省积分。Flare 人像背景对照等待 12.3 秒、报价 165 积分，眼镜、发型和耳饰仍可辨认。Flare 完成了单步修改对照，Sunburst 完成了三轮连续编辑；我们没有用 Flare 跑相同的三轮流程，因此无法据此判断哪一档在连续编辑中更能保留细节。这些对照各只有一次请求，不足以给模型排总榜，也不能验证官方所说的普遍提速 50%。
海报对照使用了与重复海报测试相同的 1K 比例和提示词。人像对照使用了与首次 Sunburst 人像编辑相同的原始参考图和指令。当前各模型版本的积分标准有所不同。
海报耗时与积分报价：把样本量也列出来
相同的 1K、3:4 海报简报。更改画质设置也会改变报价。
| GPT Image 2.6 Flare · Low | GPT Image 2.6 Flare · Medium | GPT Image 2.5 Flare · Medium | |
|---|---|---|---|
| 已记录的请求 | 3 | 3 | 1 |
| 实测等待时间中位数 | 9.2 秒 | 9.3 秒 | 24.1 秒 · 单次对照 |
| 实测耗时范围 | 8.9–9.5 秒 | 9.1–16.5 秒 | 24.1 秒 · 单次对照 |
| 每次请求的积分报价 | 70 积分 | 150 积分 | 40 积分 |
| 指定文案是否清晰可读 | 每份输出均为 6 / 6 | 每份输出均为 6 / 6 | 对照组为 6 / 6 |
| 我们的起步建议 | 先确认文案与版式 | 追求更精细的表面质感 | 积分较低的静态对照方案 |
CreateVision AI 实测与报价，2026 年 11 月 5 日。2.5 对照没有重复试验。时间包含排队/网络等待，以及最多约两秒的完成观察延迟。这些数字不是跨平台基准，也不是有保证的 SLA。
查看完整测试记录
开始创作前
GPT Image 2.6 真的快 50% 吗？
OpenAI 称速度提升 50%，并表示 Flare 低画质最快可在六秒内生成。我们的三次低画质海报请求耗时 8.9–9.5 秒，包含排队和网络等待。单次 2.5 对照耗时 24.1 秒。这个样本显示出可用的等待时间，但并不能验证普遍的 50% 提升。
我应该总是选择 Sunburst 吗？
Flare 完成了本次简单修改对照，Sunburst 也完成了人物与产品的三轮连续编辑；但尚无相同流程的 Flare 对照。这些案例说明 Sunburst 能完成所展示的任务，不能证明其一致性更好。建议先选最接近自己需求的案例，再用相同参考图比较两档表现，决定长流程采用哪一档。
高规划意味着更高画质吗？
这是两个独立参数。画质影响渲染细节和积分报价；规划深度影响绘制前的准备程度。在这一次换背景对照中，低、高规划深度均保留了产品细节，等待时间为 17.6 秒和 25.0 秒，报价同为 165 积分。局部修改先试低规划深度，复杂约束再调高。
它能在多次编辑中保持同一个人吗？
我们的虚构对象在更换背景、外套和头部角度时，保留了可辨识的头发、眼镜和耳环。把最新认可的图像作为下一张参考图，并在每次更改后检查结果。我们不声称保证身份保留，也不提供生物特征准确率评分。
可以标出图片里需要修改的位置吗？
可以。上传参考图后，点击“标注图片”，画圈、箭头或涂鸦并保存，再在提示词中说明修改要求，确认后开始生成。标注仅作用于第一张参考图，用于引导编辑，不是精确的抠图蒙版。替换该参考图或切换模型时会清除标注。不额外收取标注费用。
我可以在这里生成 GIF 和 SVG 文件吗？
本站支持每帧 512 × 512 的 GIF 动画，可选 4、9 或 16 帧。暂不提供 SVG 输出；PNG 和 WebP 下载文件是位图，不是可编辑的矢量 SVG。
这些示例是从多次尝试中挑选出来的吗？
公开记录包含本批次全部 20 次请求，包括参考图准备、重复海报和单次 2.5 对照。所有请求均已完成。我们没有重新生成备选方案，也没有修饰输出。预览文件经过压缩；原始 PNG 和 GIF 文件已在记录中链接。
还有哪些尚未测试？
本批次尚不足以判断拥挤合照、长文档、运动中的手、透明导出或所有语言的表现。我们只测试了一位虚构人物和一款虚构产品。各编辑对照只有一次请求，尚无 Flare 与 Sunburst 相同三轮流程的对照，也没有配对种子或独立的身份一致性测量。
官方 GPT Image 2.6 能力与本站可用功能
- Flare 和 Sunburst
- 两者在此均支持文生图和参考编辑。
- 独立的规划深度
- 低 / 中 / 高，与画质分开调整；规划深度不单独加价。
- 静态输出
- PNG / JPEG / WebP · 1K / 2K / 4K · 最多可请求四份输出。
- 参考素材
- 最多 16 张图像。本次评测每次编辑使用一张参考图。
- 动画 GIF
- 此处提供每帧 512 × 512，可选 4 / 9 / 16 帧，帧延迟可调。
- 图片标注编辑
- 在第一张参考图上画圈、箭头或涂鸦，再描述修改要求。标注以独立透明图层提交，不额外收取标注费用。
- SVG 输出
- 本站暂不提供 SVG 输出。PNG 和 WebP 下载文件是位图，不是可编辑的矢量文件。
- 透明度
- PNG 和 WebP 支持预览透明度设置。透明度不在本次测试批次中。
从一张满意的结果，继续创作。
选一套实测参数，将参考图换成自己的图片。确认提示词和当前积分报价后，再开始生成。
打开生成器OpenAI 于 2026 年 11 月 4 日发布 Images 2.6。官方功能声明与我们的实测数据在下方分别标明。 OpenAI