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ChatGPT 憋了个大招，直接甩出了王炸生图模型，在Arena（真实用户盲测模型的平台）上的排名一度超过了Nano Banana Pro和Nano Banana 2，登顶榜首。
之前还是一直在灰度内测，今天是直接发布上线了，吾鳴也第一时间上官网上体验了一番，觉得生图的能力确实是不错，而且比之前1.5的版本有了质的飞跃。
下面是我使用GPT Image 2 生成的一张马斯克在直播间卖AI课程和王者荣耀中孙悟空在野区打野的两张测试图片。
看到这个效果确实是有点儿惊艳，所以花了点时间把它给接入到扣子的工作流中，用它来生成“吃货暴走地图”的美食卡片。
这个工作流只需要输入目的城市的名称，它便可以帮你找出目的城市的地标、美食等信息，然后使用GPT Image 2来绘图暴走地图卡片。
在开始本工作流的讲解之前，我们先来看看效果，比如我输入了“广州”、“北京”、“重庆”、“杭州”这些目的地之后，生成的暴走地图的效果。
1. 完整的工作流程
工作流不算复杂，只需要简单的两个步骤便可以完成暴走图片的生成，第一个步骤是让大模型根据绘图的提示词模板来重新生成目标城市的暴走地图绘图提示词；第二个步骤则是让GPT Image 2按照绘图提示词进行图片的生成。
2. 工作流详细节点解读
2.1. 开始
- city_name：目的城市名称，必填
- image_ratio：生成的图片比例，支持auto、16:9（默认）、9:16、1:1、3:2、2:3，非必填
- api_token：插件认证，必填
2.2. 提示词模板
这个节点使用到了扣子官方的文本处理节点，主要是用来存放提示词的模板，便于对提示词的模板进行管理。
- 提示词模板的编写指北
风格：手绘风格城市美食地图
目标城市：{{xxx}}
地标列表：列出需要在暴走地图上展示的地标列表
美食列表：列出需要在地图上展示的美食列表
布局描述：自然语言描述清楚地标、美食在地图上面的分布
2.3. 绘图提示词生成
这个节点的作用使用大模型来根据输入的目标城市名称对绘图提示词做重新生成，使用到了扣子官方的大模型节点。
- 系统提示词编写指北
角色：暴走地图卡片生成助手
任务：根据输入的目标城市，对绘图提示词模板中的主题做替换
限制：仅回答暴走地图相关的内容，不回答其他的内容，生图风格保持不变
2.4. GPT Image 2生图
这个节点的作用是对接OpenAI 的GPT Image 2生图大模型，用来根据绘图提示词直接生成吃货暴走地图，使用到了扣子的第三方插件【AI绘图工具箱】的【gen_cpt_image_2_sync】工具。
2.5. 结束
image_url表示图片的生成结果访问链接，有值说明生成成功了，没有值说明生成失败了。
3. 总结
不得不说，OpenAI 这次对GPT Image 的升级相比于原先GPT Image 1.5那可真的是变化太大了，生图的美观性上可以说是质的飞跃，人物效果也比GPT Image 1.5要更加的真实。
Google的Nano Banana 生图模型要感受到压力了，也期待它们能再把生图模型拉上一个台阶，给我们提供更大的便利性。
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