awesome-gpt-image-2 模板变量实战：从填空到批量出图的 GPT-Image2 提示词教程
【免费下载链接】awesome-gpt-image-2Prompt as Code | GPT-Image2 工业级提示词引擎与模板库，530+ 个案例逆向工程，20+ 套工业级模板，并提炼出Skills，持续更新中项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/awe/awesome-gpt-image-2
awesome-gpt-image-2 是一个 GPT-Image2 提示词引擎与模板库，把 532 个真实出图案例逆向成 21 套可填空的工业级提示词模板。它解决的是"手写提示词出图全凭运气"的问题，适合电商运营、设计师和刚接触 AI 生图的新手，跑完这篇教程，你手里会有一条能直接生成商品主图、且可重复复用的提示词。
手写提示词出图不稳定的代价
先说痛点。你写"帮我做一张好看的耳机主图"，十次里能用的可能就一两次：有的图文字全乱，有的平得像证件照。原因不是模型不行，而是提示词里缺了"约束"——材质、灯光、构图、文案边界都没锁死，模型只能自由发挥。awesome-gpt-image-2 的思路是把试错成本提前消化掉：每个场景给一套固定骨架，你只替换其中的变量，相当于做填空题，而不是写作文。
模板变量靠什么稳定出图
机制不复杂，就三件事：
- 🧱原子化模板：一条提示词被拆成主体、材质、灯光、构图、文案、负面约束等独立字段，每个字段单独可控，坏了换哪块改哪块。
- ⚙️变量带默认值：可变部分写成
{argument name="product" default="fresh red strawberries"}这种带默认值的写法，单独跑有兜底，批量替换时漏填也不会出废图。 - 🧬JSON 可脚本消费：模板本身是结构化数据，能直接喂给脚本或 Agent 做字段替换，一套模板可以驱动整店 SKU 出图。
实战演示：电商产品图从填空到批量
场景一：一条主图提示词，5 分钟填完
目标：给一款新品做一张电商平台主图。 操作：打开 docs/templates.md 的「商品与电商」章节，抄下常规模板，把 5 处方括号换成你的参数：
生成[商品名]电商主图，卖点为[卖点1]、[卖点2]。 场景：[纯色棚拍/生活方式场景]，镜头：[特写/半身/全景]。 材质细节：[材质关键词]，灯光：[柔光/侧光/轮廓光]。 附加元素：[价格角标/卖点icon/促销文案]。 输出：电商平台可直接使用的商品展示图。结果：填上「降噪耳机 / 主动降噪、40 小时续航 / 纯色棚拍 / 特写 / 磨砂黑配金属点缀 / 轮廓光 / 新品角标」后，得到的提示词已经锁定了场景、光影和文案边界，出图从"抽卡"变成"验收"。想核对变量该填到什么颗粒度，去 data/cases.json 里按品类搜同类案例对照即可。
场景二：把变量写进提示词，换个产品名整图复用
填完一条还不够，真正省事的是让提示词本身可替换。仓库案例 case 150（夏日饮品商业摄影）是标准示范：
它只把{argument name="product name" default="TOKYO HIGHBALL"}和{argument name="catchphrase" default="夏、これがいい。"}两处留成变量，水珠冷凝、sparkling bokeh 散景、海滩虚化背景全部写死。你换成任何饮料名重跑，画面框架不变，只换产品和标语——这就是"一次建模、批量复用"的具体样子。
场景三：批量出图走 JSON 模板
单条手工填已经能用了；要一次出几十个 SKU，就直接用文档里每类都附的 JSON 进阶模板（如 "E-commerce Hero Image"），把产品名、卖点、角标文案放进对应字段，让脚本遍历替换，或者交给仓库内置的 Agent Skill 自动匹配模板、填充变量，产出的成品提示词再送去生成。
关键技巧：变量与光影的写法对照
| 要素 | 推荐写法 | 对结果的影响 |
|---|---|---|
| 材质 | 磨砂质感、冷凝水珠、拉丝金属 | 质感是商品图的档次线，缺了就像地摊货 |
| 灯光 | 柔光 / 侧光 / 轮廓光，写明确 | 不指定时模型默认平光，产品立刻"扁" |
| 变量默认值 | {argument name=... default=...} | 批量替换漏填时有兜底，不出废图 |
| 促销文案 | 只留 1-2 句核心角标 | 角标超过 3 个画面就毁 |
| 品牌元素 | 细线、强调色、字体气质 | logo 当背景板铺满，画面失去主角 |
case 150 就是"材质 + 灯光写死、变量只留两处"的完整示范；而 data/cases.json 里 532 个案例的完整提示词都可以搜，填变量前先看同品类的真实写法，比空想参数省事得多。
常见问题
Q：为什么我填了模板，图还是像"地摊货"？A：九成是材质和灯光字段太笼统。把"好看"换成"磨砂质感 + 轮廓光"这类具体词，差距立竿见影。
Q：变量漏填了会怎样？A：带default默认值的变量会按默认值出图，不至于出废图；批量场景务必给每个变量配默认值当保险丝。
Q：模板只适合电商吗？A：不是。docs/templates.md 按场景分了 12 个类别，UI 截图、海报、信息图、摄影、品牌都有模板，结构都是"固定骨架 + 变量"。
Q：批量出图用文本模板还是 JSON 模板？A：人工单条用文本模板，脚本或 Agent 批量用 JSON 进阶模板，仓库的 Agent Skill 就是按这个思路设计的。
相关资源
- 21 套模板与避坑指南：docs/templates.md，每个类别都有文本模板、JSON 模板和防坑清单。
- 532 个案例的结构化数据（含完整提示词）：data/cases.json，支持按品类直接搜索变量写法。
- 案例画廊（UI 类 73 个、电商类 41 个等分类索引）：docs/gallery.md。
- Agent 风格库 Skill 说明：agents/skills/gpt-image-2-style-library/SKILL.md。
一句话总结：模板填空 + 默认值兜底 + 光影锁死 = 稳定出图。下一步建议：先去 docs/templates.md 的「商品与电商」章节，用一个真实 SKU 把场景一跑通，再复制到整个店铺。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
