ChatGPT Images 2.5 发布：更快生图、精准编辑与 Sketch
OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日发布 ChatGPT Images 2.5。本文介绍速度与保真度提升、局部和多轮编辑、Sketch、全平台开放，以及 Flare 与 Sunburst 的区别。
Yix Team
OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日发布 ChatGPT Images 2.5。最醒目的数字是速度：官方称，新模型的生成延迟比 Images 2.0 最多降低 50%。但这次更新更值得关注的地方，可能是第一张图生成之后的工作流。模型要尽量保住参考图里的主体，只改指定区域，并在连续几轮修改中留住此前已经确认的细节。
ChatGPT 同时增加了 Sketch、图片评论、模板和提示词分享。开发者侧则有两款新模型：GPT-Image-2.5 Flare 与 GPT-Image-2.5 Sunburst。下面把 OpenAI 已确认的能力和媒体首日体验分开说明。
想马上试两款 API 模型，可以先用 GPT Image 2.5 Flare快速迭代；成片更在意细节控制时，再选 GPT Image 2.5 Sunburst。
ChatGPT Images 2.5 改了什么
OpenAI 发布文章主要提到四类变化：图像保真度、局部编辑、多轮编辑一致性，以及对复杂视觉指令的理解。
参考图保真是其中一条主线。OpenAI 表示，新模型更容易在更换场景、构图或风格时保留人物和其他主体的可辨识特征，光线与纹理也会更自然。对人像和商品图来说，这比单纯“画得更漂亮”更实际。人物长相、包装轮廓或标签位置一旦漂移，成图再精致也很难直接使用。
编辑范围也应该更收敛。让模型把外套改成蓝色，或替换一个背景时，Images 2.5 会尽量只动被点名的元素。连续修改时，前几轮已经完成的变化更有机会保留下来，不至于越改越糊、越改越偏。
这些仍是厂商给出的能力描述，不是“每次都能锁死像素”的保证。OpenAI 自己的图片编辑帮助页也提醒，选区不一定完全准确，改动可能延伸到选区以外。涉及脸、Logo 或包装文字时，最好保留原图和一版确认过的母图，逐轮对照。
评论编辑：直接指出要改哪里
新版可以在图片上放置 Comment，把位置和修改要求绑在一起。它比在对话框里写“把左边那个东西换掉”更明确。官方编辑器也支持先框选区域，再输入改图要求。
TechRadar 在发布首日的上手体验中看到五项工具：Markup、Comment、Remove BG、Erase 和 Resize。该报道还提到，每次编辑会保留为独立版本，可以回到前面的结果。这套完整工具栏名称与回滚细节来自第三方实测；OpenAI 帮助页目前明确写了选区编辑，以及移动端的 Resize 和 Remove，并没有把五项工具作为所有平台的统一清单。
局部编辑时，提示词仍应把“不许动的地方”写出来：
只把选中的黑色外套改成钴蓝色。
保持脸、姿势、手部、光线、裁切和背景不变。
一次只改一个概念。生成后要检查整张图，而不是只盯着被圈出的物体。
Sketch：画不准没关系，位置要说清
有些构图很难用文字讲明白。输入 @Sketch 后，可以先画一张粗略草图，再补充主体、颜色和风格。OpenAI 在 Sketch 的 X 公告里把它定位为一种空间参考：先把东西大致放对，再让模型完成画面。
OpenAI 帮助文档目前明确描述的是移动端流程：在输入框里键入 @，选择 Sketch，绘制、确认，然后补充文字要求并发送。草图不需要好看。几个矩形、箭头和简短标记，已经能告诉模型物体之间的相对位置。
Templates 则提供海报、商品图等常见起点，用户继续填写文案、设计元素或风格。生成后还可以把提示词一起分享，让别人换上自己的照片和细节重做一版。
Flare 与 Sunburst 怎么选
OpenAI 同日向 API 推出 GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2.5 Sunburst。两者不是简单的“普通版”和“高级版”，侧重点不同。
模型 | OpenAI 的定位 | 适合先用在哪些任务 |
|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 Flare | 大多数应用的默认选择；相对 GPT-Image-2，官方称其图像质量更高、延迟降低 50% | 社交内容、产品体验、快速原型和批量生成 |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | 面向高要求视觉与编辑流程，控制更细，但生成时间更长 | 广告成片、精修商品图，以及对局部控制要求更高的编辑 |
Sunburst 追求的是更高精度，不代表所有任务都该选它。需要快速试构图时，Flare 更合适；成片阶段愿意多等一会儿，再考虑 Sunburst。
Yix 已提供两款模型的独立入口：GPT Image 2.5 Flare适合快速迭代，GPT Image 2.5 Sunburst更偏向细节控制。生成前可以先在模型页查看当前支持的参数。
全平台开放，以及“每周 30 亿张”的准确口径
ChatGPT Images 2.5 正在向 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 的所有层级用户开放，覆盖桌面端、移动端和网页端。不同平台和滚动发布阶段的界面可能不完全相同。例如，OpenAI 帮助页目前把 Sketch 的具体操作写在移动端章节，而发布文章描述的是 Images 2.5 整体覆盖三类终端。
OpenAI 还公布了一个使用量数据：ChatGPT Images 与 API 中的 GPT-Image 模型合计，用户每周生成超过 30 亿张图片。这是每周生成量，不是累计总量只有 30 亿张。
OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 引用了发布公告。Sam Altman 的发布帖则开玩笑说，Images 2.5 大概解不了“超级难的数学题”，但模型确实很好用。这句话也提醒了产品边界：它是图像生成与编辑模型，不是推理模型。
最值得先测的不是复杂提示词
找一张自己非常熟悉的参考图，先做一个很小的改动，再到另一个位置做第二次修改。检查第一次的修改有没有保住，也看看未选中的细节是否发生变化。这个简单测试，正好对应 Images 2.5 的两个核心承诺：局部编辑更准，多轮编辑更稳。
正式做素材时，保留一张确认过的母图，每轮只改一个概念。脸、手、文字、商品标签和边缘都要重新检查。生图更快当然省时间，但真正能让编辑流程变得可靠的，还是少一些没有被要求的变化。