gpt-image-2玩了下，比之前玩过的那些图像大模型强多了，真的到可以以假乱真底部，感觉这样子进步下去，真真假假难以区分。

测试用例1：

提示词

生成一张高真实度的中国医院入职体检报告单，A4纸格式，来自“广州市第一人民医院”，版式专业规范，包含医院抬头、LOGO、报告编号、条形码。
受检者信息：
姓名：小小明
性别：男
年龄：25岁
身高：175cm
体重：70kg
体检项目包括：
一般检查（身高、体重、血压：正常）
胸部X光（胸透）：未见异常
血常规（详细列出项目及正常参考值）：
白细胞（WBC）：4.0–10.0 ×10⁹/L
红细胞（RBC）：4.3–5.8 ×10¹²/L
血红蛋白（HGB）：130–175 g/L
血小板（PLT）：100–300 ×10⁹/L
中性粒细胞（NEUT%）：40%–75%
淋巴细胞（LYM%）：20%–50%
尿常规：正常（阴性）
结论：
各项指标正常，符合入职体检标准。
视觉风格要求：
医疗报告真实风格，高清扫描质感
黑白或浅蓝色医疗表格风格
表格清晰，排版严谨
带医生签名（林医生）和医院盖章（红色圆章）
带日期（2026年4月21号）
中文字体类似宋体/黑体
轻微纸张纹理或扫描阴影

生成一张高真实度的中国医院入职体检报告单，A4纸格式，来自“广州市第一人民医院”，版式专业规范，包含医院抬头、LOGO、报告编号、条形码。

受检者信息：

姓名：小小明

性别：男

年龄：25岁

身高：175cm

体重：70kg

体检项目包括：

一般检查（身高、体重、血压：正常）

胸部X光（胸透）：未见异常

血常规（详细列出项目及正常参考值）：

白细胞（WBC）：4.0–10.0 ×10⁹/L

红细胞（RBC）：4.3–5.8 ×10¹²/L

血红蛋白（HGB）：130–175 g/L

血小板（PLT）：100–300 ×10⁹/L

中性粒细胞（NEUT%）：40%–75%

淋巴细胞（LYM%）：20%–50%

尿常规：正常（阴性）

结论：

各项指标正常，符合入职体检标准。

视觉风格要求：

医疗报告真实风格，高清扫描质感

黑白或浅蓝色医疗表格风格

表格清晰，排版严谨

带医生签名（林医生）和医院盖章（红色圆章）

带日期（2026年4月21号）

中文字体类似宋体/黑体

轻微纸张纹理或扫描阴影

生成图像

测试用例2

提示词

生成一张高真实度快递面单，使用虚构快递公司名称（如“JCH Express”），包含寄件人/收件人信息、条形码、二维码、运单号。
视觉要求：
热敏打印纸质感
条码清晰可扫描风格
信息排版密集
局部模糊 + 折叠痕迹
标注“Demo Label”避免真实使用

生成一张高真实度快递面单，使用虚构快递公司名称（如“JCH Express”），包含寄件人/收件人信息、条形码、二维码、运单号。

视觉要求：

热敏打印纸质感

条码清晰可扫描风格

信息排版密集

局部模糊 + 折叠痕迹

标注“Demo Label”避免真实使用

生成图像

在实际测试过程中，对比以前图像生成模型，一个比较明显的感受是，gpt-image-2 并不只是“更会画图”，而是对“结构化视觉信息”的理解能力更强。例如在快递面单、体检报告这类高密度排版场景中，它不仅能还原元素，还能较好地处理层级关系、信息分区以及视觉噪声（如折痕、模糊、打印质感）。这说明模型在训练中不仅学习了图像风格，还一定程度上学习了“版式语义”，这对于生成拟真文档类图像非常关键。

另外，从提示词设计角度来看，gpt-image-2 对“约束条件”的响应明显优于传统文生图模型。像“标注 Demo Label”“局部模糊”“可扫描风格条码”这类细粒度要求，如果表达清晰且结构合理，模型大概率可以正确执行。这意味着在使用时，与其堆砌形容词，不如将提示词拆成“内容 + 结构 + 视觉约束”三层，会更容易得到稳定且可控的结果。