Arcloop 现在把 GPT Image 2.5 纳入图片创作流程。你可以继续用熟悉的参考图、画布和素材库完成一张图，也可以在需要速度或细节时选择更合适的模型档位。GPT Image 2.5 不是把 Image 2 的按钮换个名字，而是把“生成、编辑、复用”这条链路做得更适合持续创作。
GPT Image 2.5 是什么
GPT Image 2.5 目前提供两条模型路线。Flare 面向日常创作，适合社交图片、产品草稿、封面和高频迭代；Sunburst 面向更精细的创意与编辑，适合产品细节、复杂材质、密集文字和需要放大检查的成片。两者都支持文生图和参考图编辑，切换时只需要更换模型 ID，输入结构保持一致。WaveSpeed 的模型说明列出了四个对应端点。
在 Arcloop 中，推荐先把任务写清楚，再选择档位：需要快速试构图，用 Flare；构图已经确定、要交付细节，用 Sunburst。模型选择不应该替代验收，最终仍要检查人物、商品、文字和边缘。
相比 Image 2，提升在哪里
OpenAI 的发布说明把 GPT Image 2.5 的提升归纳为更自然的光线、更丰富的纹理、更强的参考主体保持，以及多轮编辑时更可靠地遵守“只改这里”的指令；官方还称生成延迟最高可减少约 50%。OpenAI 官方发布页同时把 Flare 定位为大多数应用的默认选择，把 Sunburst 定位为制作级创意与精细编辑。
这些提升可以转化为 Arcloop 中的四个实际变化：
| 工作环节 | Image 2 的常见处理 | GPT Image 2.5 的使用重点 |
|---|---|---|
| 参考图 | 上传一张图后反复试错 | 用参考图固定人物、商品或视觉元素，明确哪些必须保持 |
| 编辑 | 修改后需要并排检查漂移 | 用自然语言限定一个变化，保留构图、光线和主体 |
| 细节 | 需要多次放大确认材质 | Sunburst 用于纹理、产品结构、密集文字和印刷资产 |
| 批量创作 | 先生成再人工挑选 | Flare 快速探索，确认 Prompt 后再用 Sunburst 做最终版 |
新的质量档位
GPT Image 2.5 提供 low、medium、high、xhigh 和 max 五级质量。low 适合布局草稿，medium 是大多数图片的起点，high 适合营销图与文字较多的画面，xhigh 和 max 用于需要放大查看或打印的资产。WaveSpeed 的迁移说明提醒，2.5 的档位名称与 Image 2 不应机械对应：如果希望接近旧版 Image 2 的中等质量，可以从 2.5 的 high 开始比较。
Arcloop 的建议是先用 1K、medium 做构图确认，确定后再提高分辨率或质量。
使用 GPT Image 2.5 Flare，1K，medium。生成同一款米白色旅行水杯的三张电商草稿：正面白底主图、窗边使用场景、右侧留白广告底图。保持杯体比例、盖子接缝、把手和正面标识一致，不添加品牌以外的文字。
```这样可以把预算和等待时间用在已经通过内容检查的 Prompt 上，而不是为每个失败草稿支付最高档位。
## 参考图编辑：从“重画”变成“保留与改变”
GPT Image 2.5 编辑端点支持用自然语言描述修改目标，并可接收多张参考图。Arcloop 的画布流程把这件事拆成三个动作：引用一张已经确认的图片，写清本轮唯一修改，保存新版本并与原图并排检查。比如下面这条指令只改变杯子，不重新设计房间：
```text
以所附产品图为唯一商品参考。
只把透明玻璃杯替换为无图案的深蓝色陶瓷杯，位置、高度和杯柄方向保持一致。
保留人物、桌面木纹、电脑、窗户、相机角度、裁切、光线方向和阴影软硬程度。
不要新增文字，不改变其他道具，不重画整个房间。
如果一次编辑提出“换背景、改服装、加文字、改变姿势”，即使模型能力更强，也很难定位失败原因。Arcloop 的版本保留让你可以从上一版继续，而不必覆盖已经通过的图片。
什么时候用 Flare，什么时候用 Sunburst
用 Flare 做第一轮：角色换场景、产品构图探索、社交媒体比例、封面留白和一组候选方向。用 Sunburst 做第二轮：产品标签与材质、复杂机械结构、近距离纹理、细小中文标题和最终广告主图。两档模型采用相同的请求结构，所以可以沿用同一套 Prompt 与参考图，只替换模型选择。
今天保存的素材里，有角色参考、产品局部编辑、草图转成图和网格姿态图。它们都适合作为 Arcloop 的输入类型：先用 Flare 快速建立方向，再把通过的参考与 Prompt 交给 Sunburst 精修。下图是角色母版的构图参考；重新生成时，应使用自己的角色与品牌设定。
产品图则优先检查轮廓、盖子、标签和标识位置。先做一张清楚的商品母版，再派生场景图和广告图，能减少每张图各自“重新设计”商品的问题。
在 Arcloop 里开始一次 GPT Image 2.5 创作
- 打开 Arcloop 图片创作，选择
gpt-image-2.5，先使用 Flare 和 1K、medium。 - 输入主体、构图、光线、文字和禁止项；有已有图片时添加参考图。
- 在画布中保留原图，针对一个问题进行编辑；不要把“其他不变”当成完整约束。
- 通过后保存到素材库，并记录模型档位、质量、比例、参考文件和 Prompt。
- 对最终交付或需要放大的画面切换 Sunburst，提高质量档位，再做一次文字、主体和边缘验收。
迁移清单
- 把
openai/gpt-image-2/text-to-image替换为openai/gpt-image-2.5-flare/text-to-image或openai/gpt-image-2.5-sunburst/text-to-image。 - 把
openai/gpt-image-2/edit替换为对应的edit端点。 - 保留原来的 Prompt、参考图和比例，先用 Flare 做一轮对照。
- 记录 2.5 的质量档位；不要假设
medium与 Image 2 的medium完全等价。 - 通过后再把高价值任务切换到 Sunburst，保存新版本，不覆盖 Image 2 的历史输出。
GPT Image 2 仍可作为历史项目的对照基线。新项目可以直接从 GPT Image 2.5 开始，旧项目则按任务逐个迁移：速度优先的草稿用 Flare，细节优先的成片用 Sunburst。这样上新模型不会打断已有的 Arcloop 资产链路，反而会让同一张参考图更容易继续变成一整套可交付素材。
