GPT-Image-2.5 相比 2.0 补齐了哪些关键短板？
主要有四点：一是速度与画质解耦，API 端拆分为 Flare 与 Sunburst 双模型；二是多轮编辑抗衰减，长对话中画质不再逐轮下滑；三是多参考图条件下的精准解耦，只改指定部分；四是交付级细节，包括真透明通道输出以及与真实世界信息、指定艺术风格的对齐。
从“单次出图”到“精确交付”：GPT-Image-2.5深度解析与实战手册
资讯摘要
GPT-Image-2.5 不再卷画面惊艳感，转而解决交付链路的稳定性与效率。Flare 与 Sunburst 双模型拆分速度与画质，多轮编辑抗衰减、多参考图精准解耦、真透明通道等工程改进，正让 AI 生图从概念演示走向可稳定嵌入商业流程的生产力工具。
AI 摘要
9月8日GPT-Image-2.5上线，本文解析其相对2.0的工程改进：API拆分为低延迟的Flare与高保真的Sunburst双模型，支持多轮编辑抗衰减、多参考图精准解耦、真透明通道输出，并给出电商换装与免抠图、职场提案与信息图、自媒体漫画与人像三大场景提示词模板及8点实操手感，指出AI生图竞争正转向稳定嵌入商业交付流程。
AI 问答
Flare 和 Sunburst 两个模型有什么区别？
Flare 主打低延迟，官方称最高降低 50%，画质看齐 2.0，适合实时反馈的交互式修图、初稿探索与高频对话；Sunburst 专注高保真，光影与材质细节更细腻，适合高规格商业平面和广告级物料成品输出；两者价格与 2.0 标准档保持一致。
官方指南对多轮改图的工作流有什么建议？
建议单轮只改一个主要变量，确认无误后再发起下一轮微调；改图或换装时先列出不可变清单锁定面部、身形、背景等，再提变更项，避免画面意外漂移。
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