电商级产品摄影：gpt-image-2.5-flare 提示词配方

以 gpt-image-2.5-flare 为例，演示如何用一条结构化的产品摄影提示词拿到接近电商主图的成片质感。思路是把提示词拆成五段：主体与材质（磨砂玻璃、拉丝铝）、机位与镜头（45° 俯拍、85mm 微距感）、布光（主光 + 侧逆轮廓光 + 大面积柔光板）、背景与台面（哑光深色渐变、无杂物）、以及收尾的成片约束（高光不溢出、标签文字清晰、无多余道具）。 本条作品走 image-to-image 线路：先生成一张情绪板式参考图作为构图与色调锚点，再通过 image_urls 传入，让模型在保持版式与光位的前提下产出最终画面。aspect_ratio 固定 1:1 适配电商主图位，quality 提升细节档位以保住材质纹理，output_format 用 webp 控制体积。 适用场景：电商主图与详情页素材批量生产、品牌资产中的产品定妆照、A/B 测试多版光位的快速原型。模型族 brief 提到 Flare 在速度与质量之间取得平衡，并改善了光照与材质表现，适合这类高频出图的商品视觉流程；涉及包装小字的画面仍建议人工复核。