GPT-Image2 结构化提示词模板库，适合 AI 生图工作流参考

awesome-gpt-image-2介绍

awesome-gpt-image-2 表面上看是个存放 AI 生成图片的仓库，它本质上是一套教你如何把 AI 提示词“结构化、公式化”的参考框架。

现在玩 AI 自动化的玩家都有个共同痛点：用大白话写提示词，AI 出图的随机性太强了。今天跑出来是这个风格，明天换个词就面目全非，根本没法接入自动发文脚本或批量处理的工作流中。很多人在找这类项目，其实是想解决一个问题：如何让 AI 出图更稳定，而不是每次都从头试提示词。

GPT-Image2 结构化提示词和普通“提示词大全”差别在哪？

但这个项目不同，它走的是“结构化协议”的路线。它把画面拆解成明确的变量，比如：主体是什么、材质是什么、光照角度如何、文字信息层级怎么排。你不再是在跟 AI 聊天，而是在往一个填空题模板里传参数。真正的区别就在于：这种结构化的逻辑，极其适合被各种代码脚本和批量处理工具调用。

使用场景

它并不适合只想复制一条提示词、直接拿到成品图的用户。如果你指望拿它一键生成一套可以直接卖钱的企业级视觉系统，大概率会失望，因为 AI 生成依然有瑕疵。

但如果你是以下几类人，它的拆解思路会非常顺手：

• 独立开发者：需要快速配一套说得过去的 App 引导页草图或系统架构解释图。
• 自动化玩家：想做一个“自动抓取新闻并生成总结海报”的机器人，可以参考它的排版结构，改造成自己的脚本模板。
• 设计初学者：通过阅读它的源码案例，学习怎么用准确的词汇去控制“景深”和“信息层级”。

项目地址

https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2