从提示词库导入图像提示词并对比模型¶
这个示例演示一条完整的图像提示词工作流：从提示词库选择一个可复用模板，导入到 Optimizer，修改少量核心变量，用智能填充补齐剩余变量，最后用两个图像模型对比生成效果。
示例使用提示词库中的复古纪念邮票海报，导入码为 ZH-NB-151。
1. 在提示词库选择模板¶
打开提示词详情页后，可以先查看提示词说明、示例图和导入码。这个模板适合把节气、城市、角色生日、产品发布或纪念事件做成竖版收藏级邮票海报。
在页面右侧有两种入口：
- 点击“在优化工具中打开”，直接跳转到 Optimizer Web 界面。
- 复制导入码
ZH-NB-151，稍后在 Optimizer 中手动导入。
2. 在 Optimizer 中导入¶
进入 Optimizer 的文生图工作区。如果没有从提示词库页面直接跳转，也可以点击右侧工具栏的花朵标志，选择“导入花园提示词”。
在弹窗中粘贴导入码 ZH-NB-151，点击“导入”。
导入完成后，Optimizer 会保留模板正文，并识别出 title、commemoration、date、subject、palette、denomination、tagline 这 7 个变量。模板自带的示例值也会一起带入，方便直接改写。
3. 修改核心变量¶
变量可以直接逐项修改。这个例子保留邮票海报的结构，只把核心主题改成“立夏 + 原神的宵宫”：
| 变量 | 示例值 |
|---|---|
title |
立夏 |
commemoration |
二十四节气·立夏纪念 |
date |
2026 / 05 / 05 |
subject |
原神的宵宫 |
其余变量可以手动填写，也可以先留空，交给智能填充补齐。
4. 用智能填充补齐细节¶
点击“智能填充变量值”后，Optimizer 会根据已有变量生成剩余字段。确认弹窗会展示生成值、生成理由和置信度，可以选择性应用。
本例中，智能填充补全了配色、面值编号和纪念短句，让它们与“立夏”和“宵宫”的视觉主题保持一致。
应用后可以继续微调变量。例如最终生成使用了：
| 变量 | 示例值 |
|---|---|
palette |
暖金、翠竹绿、浅米纸色 |
denomination |
120分 纪念邮资 编号:2026-4 |
tagline |
夏木已成阴，烟花映长空 |
5. 选择模型并生成对比¶
变量确认后，在测试区选择要对比的图像模型。本例中：
- A 列：
gpt-image-2 - B 列：
Doubao Seedream 5.0 Lite
点击生成后，可以直接并排比较两个模型对同一提示词的理解。A 列更接近完整的复古邮票海报，齿孔、邮戳、面值、日期块和标题层级更稳定；B 列更像明亮的角色插画邮票卡片，画面轻盈但整体收藏海报感弱一些。
6. 查看最终效果¶
如果某一列结果更接近目标，可以下载或继续围绕它微调变量。下面是本次 gpt-image-2 生成的最终效果图。
这个示例适合验证什么¶
- 提示词库模板能否顺畅导入到文生图工作区。
- 变量结构是否能保留，并支持直接改写或智能填充。
- 同一提示词在不同图像模型上的版式、文字、主体识别和细节差异。
- 图像提示词是否能把输出稳定约束在“复古纪念邮票海报”这个目标上。