ChatGPT Images 2.5：特色與圖片模型比較

ChatGPT Images 2.5 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日公布的圖片生成與編輯更新。它最值得注意的進步，是提高參考照片的主體辨識度、局部修改的準確性，以及反覆改稿時的一致性；OpenAI 也表示，生成延遲相較 Images 2.0 最多降低 50%。這是官方比較前代的說法，不能直接推論它比所有圖片模型都快。〔OpenAI 更新公告〕

對行銷人、內容創作者或小型商家來說，評估圖片工具時，可以多問一個問題：第一張圖做出來後，能不能按照要求繼續修改？例如換背景時保留商品標籤，修改標題後保留版面，或讓同一個角色出現在不同場景。這些工作比「生成一張漂亮的圖」更接近日常需求。

以下依 2026 年 9 月 9 日查核的官方文件，說明 Images 2.5 的特色，並比較 Nano Banana、Midjourney、FLUX 與 Adobe Firefly。比較著重已公開的功能與工作方式；文中的選用方向是依任務提出的建議，沒有把官方展示當成跨模型實測排名。

ChatGPT Images 2.5 是什麼？先分清楚功能與模型

ChatGPT Images 是在 ChatGPT 裡生成與修改圖片的功能。你可以描述想畫的內容，也可以上傳照片，再用文字要求它更換背景、增減物件或調整風格。Images 2.5 是這套圖片能力的更新名稱，不是一般聊天模型的版本號。剛接觸 ChatGPT 的讀者，可以搭配ChatGPT 中文入門教學，先熟悉上傳檔案與對話操作。

需要把生圖接進網站或公司流程時，才會進一步碰到 API。這次 OpenAI 提供兩個 API 模型：GPT-Image-2.5 Flare 偏向快速、日常的高品質生圖；GPT-Image-2.5 Sunburst 偏向更重視修改精準度的工作。正式模型識別碼分別是 gpt-image-2.5-flare 與 gpt-image-2.5-sunburst。一般讀者不需要先懂 API，才能在 ChatGPT 裡做圖。〔Flare 文件〕〔Sunburst 文件〕

Images 2.5 的特色：讓修改更接近原本的要求

依 OpenAI 的發布說明，這次模型更新可歸納成四個方向：參考照片中的人物與寵物更容易保留原本特徵；局部修改更能維持其餘細節；多輪編輯更容易延續先前修改；光線、材質、複雜構圖與風格遵循也有所改善。速度方面，官方的「最多降低 50% 延遲」有比較基準，不代表每張圖片都只要原來一半時間。〔特色與速度基準〕

把這些能力放進一個商品情境會比較好懂。假設你有一張保溫杯照片，想做三張不同季節的廣告圖，驗收時至少有三件事：杯身比例有沒有改變、商標與標籤是否保留，以及背景變化是否符合指定場景。背景漂亮，只回答了其中一部分。

另一種情況是活動海報。第一輪先調構圖，第二輪改標題，第三輪修改背景色；如果每次更改都讓已確認的元素走樣，就會增加重做成本。因此，Images 2.5 所強調的持續編輯能力，值得用自己的同一份素材測試。這裡的商品與海報是測試情境示例，並非本文已完成的實測結果。

使用時仍應逐輪核對。OpenAI 的操作說明明確提醒：選取範圍不一定精準，修改可能延伸到選取區域以外。「更能保留原圖」應理解為改進方向，不能當成把其他像素全部鎖住的保證。〔圖片編輯限制〕

Sketch、範本與圖片註解，改變的是操作方式

除了模型能力，這次也增加更直覺的創作入口。Sketch 讓草圖成為構圖參考；範本提供海報等常見格式的起點；圖片註解則能幫助你指出需要修改的位置。模型負責理解與生成，這些介面功能負責讓需求更容易表達，兩者要分開看。

以 Sketch 為例，若你希望左邊放商品、右邊留標題，可以畫出大致位置，再補充材質與風格。依目前 Help Center 的操作說明，Sketch 步驟是針對 ChatGPT 行動版：在輸入區打 @、選 Sketch、畫草圖，再加文字描述。範本則可從 Images 的 Templates 進入，但目前尚未提供於 Work mode；各功能不宜一律解讀為所有介面完全相同。〔Sketch 與範本操作〕

這對不習慣寫長提示詞的人很有幫助。文字適合說明目的、風格與不能改的條件，草圖適合表達左右位置、大小比例和留白。兩種資訊一起提供，通常比反覆描述「再往左一點」更容易讓需求具體化。

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與其他圖片模型相比，差異在哪裡？

下面列的是值得比較的功能方向，不是畫質名次。今日的圖片模型已有不少重疊能力，不能再簡化成「ChatGPT 才能改圖，其他工具只能畫新圖」。真正要比的是：你的工作需要哪種控制方式，以及做完後要交給哪套工具繼續處理。

各列依下方官方來源整理；右欄為本文依功能提出的試用方向，同一任務可能有多個合適選項。

與 Nano Banana 相比：兩者都要測試編輯與文字能力

Google 的 Nano Banana 2 正式名稱是 Gemini 3.1 Flash Image。它強調 Flash 速度、搜尋資訊與圖片輔助、圖中文字的生成及翻譯，以及跨編輯的主體一致性。Google 同時保留 Nano Banana Pro 的定位，因此比較時要寫清楚到底用了哪個版本，不能只寫「Gemini」。〔Google：Nano Banana 2〕

如果工作是做一張帶繁體中文的商品海報，可以讓 Images 2.5 與 Nano Banana 使用相同照片、文案和修改順序，再看哪個更接近要求。檢查應包含字形、文字內容、商品保留程度與總修改次數；只選各自最漂亮的一張，容易忽略實際製作成本。想了解 Google 端的入口，可參考Gemini 功能與使用教學。

與 Midjourney 相比：風格探索仍重要，也已能用文字改圖

截至查核日，Midjourney 官方文件列出的預設版本是 V8.2，更新重點包括美感、影像品質與 Personalization，也就是依使用者偏好調整視覺方向。把 Midjourney 只當成早期的文字生圖工具，會漏掉目前的編輯能力。〔Midjourney 版本文件〕

它的 Edit Model 已支援文字指令修改、最多四張參考圖，以及局部重繪與向外擴圖。因此，如果你重視藝術方向、風格參考與個人化，可以把 Midjourney 納入測試；如果已有詳細改稿需求，也應比較兩者在同一份素材上的保留程度，而不是先假設其中一方不能編輯。〔Midjourney Edit Model〕

與 FLUX 相比：自建流程與部署彈性是另一個評估面向

FLUX.2 是 Black Forest Labs 的圖片模型家族。官方提供不同定位的型號；多圖編輯文件列出 API 最多八張參考圖、Playground 最多十張，不能混寫成每個入口都支援十張。需要把不同照片裡的物件組合進同一畫面時，這類參考圖控制值得納入評估。〔FLUX.2 編輯文件〕

另一項差異是部署方式：FLUX.2 的部分 klein、dev 版本可在自己的硬體上執行。對開發團隊而言，這會影響系統建置方式；但必須分別確認型號、硬體與授權條件，不能把整個 FLUX 家族概括成免費商用或都能本地運作。〔FLUX.2 模型家族〕

與 Adobe Firefly 相比：先確認你比較的是平台還是模型

Firefly 同時涉及 Adobe 的創作平台與自有模型。Adobe 的生圖說明列出 Firefly Image 5，也允許選擇合作模型；Photoshop 的生圖流程同樣提供模型選擇。也就是說，「在 Firefly 裡生成」不足以告訴我們是哪個模型做的。〔Firefly 模型選擇〕〔Photoshop 生圖流程〕

如果設計師原本就會接手修改圖層、文字與素材，評估時可以把「生成後還要花多少時間整理」算進去。對這類工作，模型輸出的美感與後續編輯工具是否順手，都會影響最後的交付成本。

如果需求還包含把圖片接成短影片，則可以另外閱讀Grok Imagine 生圖與影片教學。靜態圖片的修改品質和影片生成能力，適合分成兩個任務評估。

ChatGPT Images 2.5 怎麼用？從一張商品圖開始

第一次測試不必追求複雜場景。選一張主體清楚的照片，先把用途、要改的部分與要保留的部分寫出來。下面是一組可自行改寫的示範提示詞，不是本文的實測紀錄。

請以我上傳的保溫杯照片製作一張 4:3 商品情境圖。把背景改成自然採光的木質辦公桌，杯子放在畫面左側，右側保留約三分之一空間，之後我要自行加上廣告文字。請保留原照片的杯身形狀、杯蓋結構、顏色與商標，不新增文字。

第一輪完成後，先核對杯子是否正確，再提出一個範圍明確的修改：

沿用上一張圖片的構圖與保溫杯，只把背景中的盆栽移除。請保留杯子位置、右側留白、桌面材質與光線方向。

這種寫法把「要改什麼」和「要留什麼」放在同一個指令裡，比「再精緻一點」更容易驗收。如果主體已經走樣，回到原始參考照片重新指定保留條件，通常比沿著錯誤版本一直修改更容易追查問題。

實際流程可以分成四步：提供清楚素材、列出保留條件、逐輪提出修改、最後核對細節。需要繁體中文時，把文案逐字列出；字很多或必須精準排版的成品，則可先保留空白，再用設計工具排字。這是製作上的選擇，不代表模型完全不能生成中文。

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免費能用嗎？費用與限制要怎麼看？

OpenAI Help Center 表示，ChatGPT Images 提供於所有方案；Images with thinking 則列為 Plus、Pro、Business 可用，Enterprise 與 Edu 尚待推出。「所有方案可用」只說明可用資格，沒有承諾每個帳號的額度、速度與功能完全一致。〔方案可用性〕

如果使用 API，應看 API 模型的計價，而不是拿 ChatGPT 月費除以想做的圖片張數。官方模型頁以文字輸入、圖片輸入與圖片輸出 token 列價；實際單張費用還會受到請求內容與輸出設定影響。因此，想比較成本，最好固定素材與需求，再記錄做到可用版本的總費用。〔Flare 計價欄位〕〔Sunburst 計價欄位〕

此外，生圖工具仍可能在文字、跨張一致性與精準構圖上出錯。圖中文字看起來順眼，不表示日期、數字或繁體字形都正確；一張資訊圖的視覺完整，也不能代替內容查證。對商品圖而言，標誌、包裝與規格尤其適合拿原始素材逐項對照。〔OpenAI 圖片生成限制〕

選擇圖片模型，從修改需求開始

Images 2.5 值得關注的方向，是讓參考素材更容易延續到後續修改。對經常做商品圖、人物素材或反覆改海報的人來說，可以從「同一張圖連改三次」開始測試，觀察每次修改後，原本要保留的內容是否還在。

而在不同工具之間，最有用的比較方式是固定同一份需求。先列出必須保留的條件，再檢查修改結果、重做次數與後續排版時間。當比較基準清楚，你就比較容易找到適合自己工作的工具，也能知道哪些部分仍需要人來完成。

ChatGPT Images 2.5 常見問題

Images 2.5 就是 GPT-6 嗎？

不是。Images 2.5 指圖片生成與編輯更新；GPT-6 是另一套通用模型命名。開發者使用這次圖片 API 時，應依官方文件選擇 Flare 或 Sunburst 的模型識別碼，不要把聊天模型名稱直接當成圖片模型。〔圖片 API 型號〕

Images 2.5 一定比 Nano Banana 或 Midjourney 好嗎？

不能只靠版本號判斷。不同模型與介面各有控制方式；若要知道哪個符合需求，應使用相同參考圖、提示詞與修改次序，檢查主體、文字和構圖。本文比較官方功能，沒有提供跨模型勝負實測。

可以完全依靠 AI 完成正式海報嗎？

可以用它製作候選畫面，但正式交付前仍應校對文字、日期、標誌和版面。如果要求可編輯文字或精準排版，保留原始素材並接續設計工具會比較容易維護；圖片生成能力提升，不會自動等於交付一份可編輯的設計原始檔。