Flux 2 与 GPT Image 2 怎么选？生成、参考图、比例和分辨率对比

先区分“从零建立画面”和“基于真实商品修改”。再写出比例、目标分辨率、必须保持的包装结构、颜色、商标区域，以及允许改变的背景、光线和道具。产品身份是硬条件，风格通常是软条件。

如果重要信息最终必须完全正确，例如价格、配料表或法律文案，应计划在设计阶段叠加，而不是把生成结果当成排版真相。

Flux 2 当前提示词范围较短，适合用结构清楚的主体、环境、构图、镜头与光线描述。GPT Image 2 提供更长的提示词上限，但更长不等于更准确；只有新增信息能消除歧义时才有价值。

同一对照应使用相同核心简报，而不是为其中一个写得更详细。必要时为每个模型做语法适配，但保留相同验收条件。

Flux 2 Pro 与 Flex 当前最多八张参考图，GPT Image 2 当前最多十六张。上限高不代表应该全部上传。给每张图分配职责：正面结构、侧面细节、材质、颜色或场景参考；去掉重复和矛盾素材。

任何模型都不能保证像素级保持。第一轮只改一个维度，例如替换背景但保持产品与视角，或保留构图只改光线。这样才能识别漂移来源。

Flux 2 当前站内固定七种比例，开放 1K 与 2K，不开放自动比例。GPT Image 2 当前比例更多，并提供 4K，但并非所有比例都支持每个分辨率；自动比例也有清晰度限制。

先选交付比例，再看可用分辨率，不要反过来。社媒竖图、商品方图和横幅对构图的要求不同，事后裁切可能损失主体和留白。

把包装文字、商标、SKU、瓶口、拉链、接口、珠宝镶嵌、反光边缘列为独立检查项。放大查看，而不是只看缩略图。生成图片中的“看起来像字”不等于正确文本。

产品营销还要核对肤色、阴影方向、接触面、透明材质和配件数量。无法可靠修复的结果应淘汰，而不是用更高分辨率掩盖结构错误。

当前 GPT Image 2 以 1K、2K、4K 分档，Flux 2 Pro/Flex 以 1K、2K 分档，三者单次积分不同。提交前读取工作台预计值，并记录每种候选达到可用标准所需的次数。

先用 1K 做构图和产品保持测试，通过后再提升。若模型 A 单次便宜但需要更多修复，不应只用首轮价格宣布性价比胜出。

选择一件真实商品，固定参考图、提示词核心、比例和 1K 初测规格。每个候选生成小样本，按产品保持、构图、光线、文字、材质、边缘和后期时间记录。保留失败样本，才能得到真实可用率。

最终结论应按场景写：哪个候选适合本批无文字氛围图，哪个适合参考图较多的编辑，哪个需要额外内容检查。模型和积分变化时，重新跑同一基准。