GPT-Image 2 промпты в awesome-gpt-image-2 организованы не только как галерея. В репозитории есть JSON с примерами, отдельный индекс шаблонов и Agent Skill. Можно найти подходящее визуальное направление, затем разобрать запрос на части и заменить чужие данные своими.
Мы проверили коммит 6854698 от 25 августа 2026 года. В нём data/cases.json содержит 529 записей, а data/style-library.json — 22 шаблона. На бейдже в README указано 532 случая, а в описании GitHub — «530+». Эти числа явно обновлялись в разное время, поэтому далее мы опираемся на содержимое JSON в проверенном коммите.
Из чего состоит библиотека
Галерея, шаблоны и индекс не дублируют друг друга.
Часть проекта | Что там находится | Когда открывать |
|---|---|---|
Галерея | Изображения, запросы, категории и ссылки на авторов | Когда нужен визуальный ориентир |
| 529 записей в машиночитаемом формате | Для поиска и программной обработки |
| Каркасы запросов и замечания о распространённых ошибках | Когда пора составлять собственный промпт |
| 22 шаблона с категориями, стилями, сценариями и идентификаторами примеров | Для автоматического выбора |
Agent Skill | Последовательность выбора шаблона и примеров | Для работы через агента |
В наборе 13 категорий, 19 значений стилей и 10 сценариев. Категория описывает тип результата, например интерфейс или постер. Стиль отвечает за визуальный язык, сценарий — за контекст вроде Commerce или Education. Один пример может относиться сразу к нескольким осям.
Это рабочая разметка конкретного репозитория, а не строгая универсальная таксономия. В тегах есть близкие пары Product и Products, Character и Characters. Если строить поверх данных собственный поиск, такие значения лучше нормализовать самостоятельно.
Как выбирать GPT-Image 2 промпты и шаблоны
Самый длинный промпт в галерее редко бывает лучшей отправной точкой. Сначала назовите результат одним словом: интерфейс, схема, упаковка, фотография, персонаж. После этого выбор заметно сужается.
Дальше достаточно пройти шесть шагов:
Выбрать категорию по типу результата.
Открыть два-три примера в качестве визуальных ориентиров.
Найти шаблон той же категории и выписать его переменные.
Заменить сюжет, бренд, видимый текст и палитру своими данными.
Удалить декоративные требования, которые спорят с основной задачей.
Зафиксировать то, что можно проверить: формат, число панелей, точные строки и недопустимые элементы.
Если одновременно попросить минималистичный кадр, плотную информационную сетку, много реквизита и огромный заголовок, получится набор конфликтующих целей. Структурированный шаблон полезен именно здесь: он показывает, какое требование относится к задаче, композиции или отделке, и помогает вычеркнуть лишнее.
Что означает Prompt as Code
Prompt as Code здесь не означает исполняемый код или повторяемость байт в байт. Речь идёт об именованных полях, которые можно читать, сравнивать и изменять независимо друг от друга.
Для собственного запроса подойдёт простой каркас:
Задача: [тип изображения и назначение]
Субъект: [главный объект, действие, важные признаки]
Композиция: [ракурс, сетка, положение объектов, иерархия]
Стиль: [визуальный язык, материалы, свет, палитра]
Текст в кадре: [точные строки и язык]
Формат: [соотношение сторон, размер, фон]
Ограничения: [что сохранить и чего не должно быть]Для инфографики сначала задают аудиторию, модули и связи между ними. В товарном кадре важнее форма продукта, материал и положение в композиции. Для интерфейса нужно указать экран, платформу, навигацию и строки, которые должны попасть в кадр. Общий список красивых эпитетов не заменит этих решений.
Первый результат лучше анализировать по тем же полям. Совпало ли число панелей? Остался ли главный объект главным? Не закрыл ли декор текст? Такой разбор превращается в понятное задание для следующей итерации, в отличие от просьбы «сделать красивее».
Где индекс помогает больше всего
22 шаблона распределены по категориям неравномерно. Для постеров в индексе есть несколько отдельных схем, в том числе типографические и научно-популярные. Архитектура, сцены и исторические темы описаны более общими шаблонами. Отдельная схема имеет смысл там, где меняются правила расположения элементов, а не только тема изображения.
Особенно заметна польза библиотеки в задачах с жёсткой сеткой, видимым текстом или повторяющимся персонажем. Индекс также удобен для агента, который собирает поля запроса из данных. Но он не доказывает, что любой пример воспроизводится один в один. На результат влияют модель, её снимок, параметры и входные изображения. Если исходный автор не сохранил весь набор, пример остаётся ориентиром, а не воспроизводимым тестом.
Ограничения GPT-Image 2 никуда не исчезают
Официальная карточка OpenAI описывает gpt-image-2 как модель генерации и редактирования изображений с текстовым и графическим входом. Прямая генерация и редактирование доступны через Image API. В многошаговом диалоге генерацию можно вызывать как инструмент Responses API; там выбор модели инструмента отделён от выбора основной модели ответа.
В руководстве по генерации изображений OpenAI предупреждает о двух ограничениях. Модель всё ещё может ошибаться в точном размещении и читаемости текста. Сложные, чувствительные к сетке композиции тоже не всегда собираются строго по инструкции.
Поэтому фразы «покажи шесть одинаковых панелей» или «напиши строку без ошибок» задают цель, но не заменяют проверку. Разумнее сначала получить быстрый черновик, исправить конкретные расхождения, а затем выбирать финальный размер и качество. Актуальные параметры API необходимо сверять с официальной документацией перед запуском.
Проверка текста, сетки и референсов
Ожидаемые надписи стоит хранить отдельно от промпта и после генерации сверять посимвольно. Цены, юридические формулировки и другой критичный текст безопаснее добавить обычным инструментом вёрстки, если ошибка недопустима.
В сетках можно проверить следующие вещи:
число и порядок панелей;
положение главного объекта;
свободное место вокруг текста;
постоянство персонажа или продукта;
направление света;
отсутствие лишних логотипов и подписей.
Для изображения-референса укажите, что именно требуется сохранить: силуэт, материал, палитру или схему кадра. Просьба «сделать похоже» слишком расплывчата и заодно повышает риск нежелательного копирования. Когда функция референса названа прямо, результат проще оценить.
Лицензия кода и права на контент — разные вещи
Корневой LICENSE содержит MIT License. Однако disclaimer репозитория говорит, что проект собирает публичные сторонние промпты и изображения, не заявляет на них право собственности и не гарантирует возможность коммерческого использования.
Перед коммерческой публикацией придётся проверить источник выбранного случая, правила исходной площадки и права на изображение, персонажей, логотипы и текст. Ссылка на MIT-файл не заменяет разрешение автора. Практически безопаснее забирать из библиотеки метод и структуру, а сюжет и брендовые элементы создавать заново.
Чек-лист перед запуском
До генерации проверьте, что выбран один шаблон, чужой сюжет заменён своим, точные строки вынесены отдельно, требования к сетке можно посчитать, а конфликтующие стили удалены. Для каждого референса должен быть понятен источник и правовой статус.
После генерации сверьте главный объект и количество элементов со спецификацией. Прочитайте весь текст вручную, увеличьте лица, руки, логотипы и мелкие детали. Сохраните версию промпта, параметры и отобранный результат, иначе следующую итерацию будет трудно сравнить с предыдущей.
Текущая карточка GPT Image 2 на OdiRouter служит отдельной точкой перехода к модели. Цена, доступность и параметры могут измениться, поэтому статья не фиксирует их числом. Общая точка входа находится на официальном сайте OdiRouter.
Источники
Материал подготовлен OdiRouter как независимая публикация. OdiRouter не заявляет об авторстве библиотеки, партнёрстве или одобрении со стороны freestylefly, GitHub либо OpenAI.